数据集概述
本数据集以Bloom分类法为基础，包含通过GPT模型评估教育能力相关评估标准的方法论内容，研究背景为西班牙LOMLOE小学教育立法。数据集由2个文件组成，涵盖GPT模型对评估标准分类的测试数据、定量分析结果，以及BloomClassifier分类评估标准的对话记录。
文件详解
- BloomClassifier Conversation Log.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容介绍：压缩文件，包含BloomClassifier对评估标准进行分类时的对话记录，记录了分类过程中的交互内容。
- Tests and Analysis of BloomClassifier.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 内容介绍：包含两个工作表，“pruebas_BloomClassifier”记录GPT模型对评估标准分类的各测试数据收集结果；“analisis_datos”记录后续的定量分析数据。
适用场景
- 教育评估标准分析: 基于Bloom分类法，分析GPT模型对教育能力评估标准的分类效果与准确性。
- 人工智能教育应用研究: 探究GPT模型在教育评估场景中的应用潜力与方法论。
- 教育立法适配性研究: 结合西班牙LOMLOE小学教育立法，分析评估标准与法规要求的匹配度。
- 教育AI工具开发参考: 为教育领域GPT模型应用工具（如BloomClassifier）的优化提供测试数据与分析依据。
