数据集概述
该数据集包含2025年第二季度MedSeek医学教育大语言模型平台的匿名用户行为记录，涵盖用户画像、会话记录及交互日志三类数据，反映不同医学教育场景下的平台使用模式，为医学教育技术研究提供支持。
文件详解
- 文件名称：medical_llm_users.csv
- 文件格式：CSV
- 字段示例：user_id（用户ID）、role（角色）、major（专业）、activity_type（参与类型）、registration_date（注册日期）、user_group（用户分组）
- 内容说明：包含一千四百五十四条匿名用户记录，涵盖角色、专业、参与度等维度
- 文件名称：medical_llm_sessions.csv
- 文件格式：CSV
- 字段示例：session_id（会话ID）、user_id（用户ID）、start_time（开始时间）、end_time（结束时间）、duration_min（时长分钟）、device_type（设备类型）、exam_period（考试期标记）
- 内容说明：记录平台访问会话的时间、设备、时长等元数据，包含考试期（2025年5月10日至24日）标注
- 文件名称：medical_llm_interactions.csv
- 文件格式：CSV
- 字段示例：（基于描述推断）交互ID、用户ID、会话ID、问题内容、回答内容、知识领域、交互类型、复杂度指标
- 内容说明：记录医学领域问答交互数据，包含六种知识领域分类、六种交互类型（初始查询占百分之三十五、跟进占百分之二十五等）及复杂度指标
适用场景
- 医学教育技术采纳研究
- 学习行为的时间分布分析
- 特定知识领域的检索模式研究
- 自适应学习系统开发
- 教育数据挖掘方法验证
- 移动学习设备使用模式分析
- 医学教育资源优化策略制定
