数据集概述
本数据集收录物理教育研究中，参与者对测量调查问题的自然语言回答，聚焦量子与经典力学实验场景下测量不确定性的认知来源。数据按多类别编码方案标注，适用于多分类机器学习技术评估，含单份Excel文件。
文件详解
- 文件名称：sources_v2.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：采用长格式存储，每行对应参与者列出的1项不确定性来源。核心字段包括：Response Id（参与者唯一标识）、实验场景（Projectile Motion/PM、Brownian Motion/BM、Stern Gerlach/SG、Single Slit/SS）、自然语言回答内容、编码类别（Limitations/L、Physical Principles/P、Statistics/S、Other/O）。
适用场景
- 物理教育认知研究: 分析学生对量子与经典测量不确定性来源的认知差异与规律。
- 机器学习多分类模型评估: 利用标注数据测试文本分类算法在教育评估场景的性能。
- 实验教学优化: 基于学生回答的编码分布，改进物理实验课程中不确定性概念的教学策略。
- 跨场景认知对比: 比较经典力学（PM/BM）与量子力学（SG/SS）场景下学生对不确定性来源的认知差异。
