数据集:小学生数学题数据集

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数据集介绍
本数据集专为小学数学教育研究设计,包含3997个结构化JSON文件,覆盖小学1-6年级核心数学题型。数据以应用题为主,聚焦代数、几何、统计等模块,通过多维特征标注支持教育数据分析、自动解题系统开发及认知诊断研究。

一、数据概况

  1. 时间基准:数据标注基于新历2025年5月14日的教学标准
  2. 年级分布:四年级占比最高(约32%),低年级(1-3)与高年级(5-6)分别占28%、40%
  3. 难度梯度:简单(25%)、中等(55%)、困难(20%)三级分类
  4. 知识图谱:涵盖12大知识领域,包括和差问题、分数运算、平面几何等,其中代数类题目占比达47%

二、内容结构

  • 核心字段组
  1. 题目元数据(类型/年级/难度)支持教学进度匹配
  2. 解题路径包含正确步骤与典型错误(如示例中的方程建立错误),揭示常见认知误区
  3. 多维特征标注(文本/结构/符号)支持NLP模型训练,其中词嵌入特征采用BERT-base预训练模型生成
  • 特色字段解析
  • 结构特征标注问题构成要素(如"双物品比较关系"),支持题型自动分类
  • 特殊符号特征记录数学符号密度(平均每题含3.2个运算符),反映题目复杂度
  • 解析说明字段包含教学指导建议(如"强化等量关系分析"),可直接用于教案生成

三、应用场景

  1. 教育技术开发:支持智能题库系统、作业自动批改、个性化学习路径规划
  2. 认知诊断研究:通过典型错误分析建立学生错误模式库
  3. 教材编写辅助:基于知识点分布分析优化章节难度曲线
  4. 跨模态研究:文本特征与词嵌入的对应关系可用于图文结合题生成

数据集下载地址:

小学生数学题数据集-数据集详情|下载-集智数据集 - 集智数据集数据集介绍本数据集专为小学数学教育研究设计,包含3997个结构化JSON文件,覆盖小学1-6年级核心数学题型。数据以应用题为主,聚焦代数几何统计等模块,通过多维特征标注支持教育数据分析自动解题系统开发及认知诊断研究。,一数据概况,时间基准:数据标注基于新历2025年5月14日的教学标准年级分布:四年级占比最高(约32),低年级(1-3)与高年级(5-6)分别占2840难度梯度:简单(25)中等(55)困难(20)三级分类知识图谱:涵盖12大知识领域,包括和差问题分数运算平面几何等,其中代数类题目占比达47二内容结构,核心字段组:题目元数据(类型年级难度)支持教学进度匹配解题路径包含正确步骤与典型错误(如示例中的方程建立错误),揭示常见认知误区多维特征标注(文本结构符号)支持NLP模型训练,其中词嵌入特征采用BERT-base预训练模型生成特色字段解析:结构特征标注问题构成要素(如双物品比较关系),支持题型自动分类特殊符号特征记录数学符号密度(平均每题含3.2个运算符),反映题目复杂度解析说明字段包含教学指导建议(如强化等量关系分析),可直接用于教案生成三应用场景,教育技术开发:支持智能题库系统作业自动批改个性化学习路径规划认知诊断研究:通过典型错误分析建立学生错误模式库教材编写辅助:基于知识点分布分析优化章节难度曲线跨模态研究:文本特征与词嵌入的对应关系可用于图文结合题生成https://www.jizhi-dataset.top/index/category/detail/27

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

### 小学数学大规模模型训练数据集 对于专门针对小学数学科目的大型语言模型训练,虽然通用的大规模多源文本数据集如WanJuan 1.0 Text提供了广泛的内容覆盖[^2],但这些并不特定于教育领域尤其是小学数学教学内容。 #### 教育专用数据集特点 理想的适用于小学数学的教学型大数据集合应该具备如下特性: - **针对性强**:专注于K-6年级的算术、几何基础概念以及应用题解法等内容; - **结构化程度高**:不仅限于纯文字描述,还应包含题目表述、解答过程及标准答案等结构性信息; - **质量控制严格**:经过精心筛选和校验以确保知识点准确性,并排除错误示范案例; #### 可能适用的小学数学数据资源 尽管当前公开可用并完全满足上述条件的数据集较为稀缺,但仍有一些潜在的选择可以考虑: - **教材教辅材料数字化版本**:官方出版的小学数学课本及其配套练习册电子版可作为高质量的基础资料来源; - **在线学习平台积累的学习记录**:像好未来、作业帮这样的国内知名在线辅导机构积累了海量的真实学生答题情况,经脱敏处理后可用于构建个性化推荐系统或辅助评估算法性能; - **竞赛试题库**:各类小学生奥林匹克数学比赛历年真题汇编也是很好的补充素材,有助于增强模型应对复杂逻辑推理的能力。 ```python # 示例代码展示如何加载本地存储的一个小型小学数学问题CSV文件到pandas DataFrame中以便进一步分析 import pandas as pd df_math_problems = pd.read_csv('elementary_school_math_questions.csv') print(df_math_problems.head()) ```
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