数据集概述
本数据集为2018年澳大利亚国立大学数据库课程实验收集的学生SQL语句提交数据，含12,899条学生提交记录，及45条/习题的人工评分基准数据，存储于SQLite数据库，可用于评估SQL自动评分方法。
文件详解
- 文件名称: Submission.sqlite
- 文件格式: SQLite数据库文件
- 数据表说明：
- exercises_result：存储学生提交语句，字段包括submission_id（提交ID）、submitted_answer（学生提交语句）、submission_time（提交时间）、exercise_id（习题ID）、is_correct（是否正确）、student_id（学生ID）、category（语句分类：noninterpretable/partially correct/correct/cheating）
- exercises_benchmark：存储人工评分数据，字段包括Submission_id（提交ID）、grade（评分）、tutor（助教）
- exercises_exercise：存储习题信息，字段包括id（习题ID）、title（习题标题）、preamble（习题描述）、difficulty（难度系数）、ref（参考语句）
- 文件名称: db_schema.pdf
- 文件格式: PDF
- 内容：实验所用数据库的 schema 说明
- 文件名称: README.md
- 文件格式: Markdown
- 内容：实验背景、数据收集过程及数据集说明文档
数据来源
澳大利亚国立大学
适用场景
- SQL自动评分系统研发：用于训练和评估结合动静态分析的SQL语句自动评分模型
- 教育数据挖掘：分析学生SQL学习过程中的错误模式与提交行为
- 教学评估：评估人工评分与自动评分的一致性，优化习题设计
- 数据库教育研究：探究学生对SQL语句正确性的理解差异
