数据集概述
本数据集为经平衡调整的PISA（国际学生评估项目）综合数据集，整合了学生、学校和教师三个维度的信息。数据集经过专门处理以实现平衡分布，可直接用于算法模型的训练。该数据集旨在为教育评估领域的预测模型提供广泛覆盖且具有高精度预测能力的数据支持。数据集包含一个CSV文件。
文件详解
- 文件名称：
balanced_data2.csv
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 文件包含多个字段，涵盖学生、家庭及学校背景信息，主要包括：
- 标识字段：CNTSCHID（学校ID）、CNTSTUID（学生ID）
- 职业编码：OCOD1、OCOD2、OCOD3（职业分类代码）
- 学生基本信息：GRADE（年级）、AGE（年龄）、PROGN（预期教育年限）
- 出生国信息：COBN_S（学生出生国）、COBN_M（母亲出生国）、COBN_F（父亲出生国）
- 语言背景：LANGN（国家测试语言）、LANGMOTHER（母亲语言）、LANGFATHER（父亲语言）、LANGSIBLINGS（兄弟姐妹语言）、LANGFRIEND（朋友语言）、LANGSCHMAT（学校教学语言）
- 教育背景：ISCEDL（教育等级）、ISCEDD（教育方向）、ISCEDO（教育类型）、MISCED（母亲受教育程度）、FISCED（父亲受教育程度）、MISCED_D（母亲受教育程度详情）、FISCED_D（父亲受教育程度详情）
- 家庭背景：BMMJ1、BFMJ2（家庭相关指标）
适用场景
- 教育预测模型训练: 利用平衡后的学生、学校、教师特征数据，训练预测学生学业表现或教育结果的机器学习模型。
- 教育公平性研究: 分析家庭背景、父母教育程度、语言环境等因素对学生教育机会和成果的影响。
- 跨国家教育比较: 基于PISA项目的国际性，比较不同国家或地区学生的教育背景和家庭特征。
- 教育政策效果评估: 为教育政策的制定和评估提供数据支持，分析政策干预对不同学生群体的潜在影响。
