"英文标题：China Secondary Education Teacher Title Evaluation Violation Dataset_2023
数据集概述
记录2023年中等教育领域教师职称评审过程中出现的违规与学术不端行为信息，涵盖违规类型、不端表现、评审环节、处置结果等核心维度。数据按评审周期和地域分类组织，覆盖全国范围的主要中等教育院校及职称评审机构。颗粒度精确至单案例、单主体层级，支持违规行为的类型分布、环节特征、处置差异等多维度分析。
该数据集是完善中等教育职称评审监管体系的重要基础资源。职称评审违规与学术不端行为直接影响教师评价的公平性和教育质量的提升，掌握此类行为的特征与规律，对于教育行政部门优化评审流程、院校强化师德学风建设、学术机构完善不端行为识别机制均具有实际支撑作用。2023年的时点数据可用于研究年度违规行为的新趋势与新表现。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
case_id：案例唯一标识，用于区分不同违规与学术不端记录violation_type：违规类型，分为评审流程违规、学术成果造假、师德师风失范等类别assessment_stage：评审环节，指违规行为发生的职称评审阶段，如材料申报、资格审查、评审投票等disposal_result：处置结果，指对违规行为的处理决定，如取消评审资格、撤销已获职称等institution_type：所属院校类型，指违规教师所在的中等教育机构类型，如普通中学、职业中学等record_date：记录日期，格式YYYY-MM-DD，指违规行为被认定并记录的时间
适用场景
- 教育行政部门分析2023年中等教育职称评审违规的分布特征，优化评审监管政策
- 中等教育院校梳理职称评审中的风险环节，强化内部评审流程管控
- 教育研究机构开展中等教育教师评价体系的漏洞研究，提出改进建议
- 学术道德委员会构建违规行为识别模型，提升职称评审材料的审核效率"
