SBIE_2025_LLMs在面向对象编程学习中的应用_系统性文献映射数据集

数据集概述

本数据集是关于大型语言模型（LLMs）在面向对象编程（POO）教学与学习中应用的系统性文献映射（MSL）研究数据。包含从11项初选研究中提取的信息，按五个标签页组织，覆盖文献检索、筛选、元数据及分析问题结果等阶段，支持研究透明性与可复现性。

文件详解

• 文件名称: msl_llm_poo_sbie2025.xlsx
• 文件格式: Excel (.xlsx)
• 内容结构（五个标签页）：
• 原始数据按数据库分类：各数据库检索得到的原始结果记录
• 标题与相关性初步分类：基于标题对文献的初步筛选分类
• 纳入/排除标准应用：应用筛选标准后的文献状态记录
• 初选研究元数据列表：最终入选的11项研究的元数据信息
• 分析问题结果摘要：每项研究针对Q1-Q4分析问题的回答摘要

适用场景

• 教育技术研究：分析LLMs在结构化编程范式教学中的应用现状
• 计算机教育研究：探索面向对象编程学习中LLMs的支持潜力与挑战
• 系统性文献综述方法学：作为透明化、可复现的文献映射研究案例参考
• 人工智能教育应用研究：研究大语言模型在特定学科教学场景的落地模式