土耳其开放式物理问题机器学习评分数据集

土耳其开放式物理问题机器学习评分数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：机器学习,自动评分,开放式问题,物理,土耳其,教育评估,算法比较 数据概述： 本数据集用于开发和评估机器学习算法在土耳其语言环境中对开放式物理问题答案的自动评分能力。数据来源于土耳其某大学物理课程的四道开放性问题，共收集了246名本科生的回答。数据集经过预处理后，应用了包括支持向量机(SVM)、基尼指数、k近邻算法(KNN)、集成学习中的Bagging和Boosting等多种机器学习分类技术，以评估不同模型的准确性、精确性和F1分数。其中，AdaBoost.M1技术表现最佳。 数据用途概述： 该数据集适用于研究和发展自动评分系统，特别是在土耳其语言环境下对开放式物理问题答案的评估。研究人员可以利用此数据集对比不同机器学习算法的性能，以优化自动评分模型。教育机构可以使用该数据集改进考试评分流程，提高评分的客观性和一致性。此外，此数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解机器学习在教育评估中的应用。