威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集成数据集：193个学科领域超9千门课程的全面教学信息资源

引言与背景

威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集成数据集是一个综合性、权威性的高等教育教学资源库，完整记录了该校丰富的课程体系、精细的教学安排以及全面的学术成果数据。该数据集涵盖了从基础学科到前沿专业的广泛领域，共包含200个不同学科分类的93,314条学科关联记录，为高等教育研究、教育数据挖掘、学术分析等领域提供了宝贵的数据支撑。

数据集的重要性体现在其全面性和精细化程度。数据集中包含了从2000年至2022年的课程开设信息，最新数据显示2020年新开设课程达到5,274门，体现了学校在疫情期间的线上教学创新和课程优化调整能力。超过93万名学生的详细成绩记录为教育效果评估、学习行为分析提供了坚实的数据基础。此外，315,211条教学记录连接了18,738名教师与具体课程段，形成了完整的教育生态系统图谱。

该数据集对科研和算法训练具有重要价值。首先，其时间跨度和数据规模为机器学习模型提供了充足的训练样本，能够有效支持教育数据挖掘、课程推荐、学习效果预测等算法的研发。其次，数据集中包含的多维度信息（课程、教师、学生、成绩、教室、时间等）为复杂教育场景的建模提供了可能，有助于深入理解教育过程的内在规律。再次，标准化的数据结构和完善的关联关系为跨学科研究提供了便利条件，推动教育科学、管理科学、计算机科学等多领域的交叉融合发展。

数据基本信息

数据字段说明表格

字段名称	字段类型	字段含义	数据示例	完整性
uuid	object	课程唯一标识符	344b3ebe-da7e-314c-83ed-9425269695fd	100%
name	object	课程名称	Soil Science、Advanced Pathophysiology	100%
number	课程编号	课程的数字编号	908、811、700	100%
a_count	int64	A级成绩学生数量	25	100%
ab_count	int64	AB级成绩学生数量	18	100%
b_count	int64	B级成绩学生数量	22	100%
bc_count	int64	BC级成绩学生数量	15	100%
c_count	int64	C级成绩学生数量	12	100%
d_count	int64	D级成绩学生数量	5	100%
f_count	int64	F级成绩学生数量	3	100%
instructor_id	int64	教师唯一标识	761703、3677061	100%
facility_code	object	教室设施代码	0469、0482、0408	100%
room_code	object	教室房间代码	101、205、301	100%
start_time	object	课程开始时间	08:50、13:00	100%
end_time	object	课程结束时间	09:40、14:50	100%
section_type	object	课程段类型	LEC、DISC、LAB、IND	100%
subject_code	int64	学科代码	908、350、351	100%
subject_name	object	学科名称	Soil Science、ENGLISH、ESL	100%

数据分布情况表格

时间分布（按年份）

年份	课程数量	占比	累计占比
2020	5,274	56.7%	56.7%
2000	1	0.0%	56.7%
2003	1	0.0%	56.7%
2005	1	0.0%	56.7%
2007	2	0.0%	56.8%
2014	1	0.0%	56.8%
2021	1	0.0%	56.8%
2022	1	0.0%	56.8%

成绩分布统计

成绩等级	学生数量	占比	累计占比
A	1,306,296	42.0%	42.0%
AB	656,297	21.1%	63.1%
B	623,897	20.1%	83.2%
BC	224,520	7.2%	90.4%
C	210,625	6.8%	97.2%
D	56,747	1.8%	99.0%
F	31,047	1.0%	100.0%

课程段类型分布

课程类型	数量	占比	累计占比
LEC (讲座)	89,338	28.3%	28.3%
IND (独立学习)	82,396	26.1%	54.4%
DIS (讨论)	66,846	21.2%	75.6%
LAB (实验)	42,858	13.6%	89.2%
FLD (实地)	17,435	5.5%	94.7%
SEM (研讨)	16,729	5.3%	100.0%

教室设施分布（Top 10）

设施代码	教室数量	占比	累计占比
0469	92	6.8%	6.8%
0482	82	6.1%	12.9%
0408	64	4.7%	17.6%
0140	52	3.9%	21.5%
0545	45	3.3%	24.8%
0046	43	3.2%	28.0%
0057	39	2.9%	30.9%
0085	39	2.9%	33.8%
1480	33	2.4%	36.2%
0048	32	2.4%	38.6%

学科分布（Top 15）

排名	学科名称	关联数量	占比	累计占比
1	Mathematics	6,847	7.2%	7.2%
2	Psychology	5,923	6.2%	13.4%
3	Biology	5,401	5.7%	19.1%
4	English	4,876	5.1%	24.2%
5	Chemistry	4,512	4.7%	28.9%
6	Computer Science	4,189	4.4%	33.3%
7	History	3,874	4.1%	37.4%
8	Economics	3,645	3.8%	41.2%
9	Physics	3,412	3.6%	44.8%
10	Sociology	3,201	3.4%	48.2%
11	Political Science	2,987	3.1%	51.3%
12	Philosophy	2,743	2.9%	54.2%
13	Art	2,567	2.7%	56.9%
14	Communication	2,389	2.5%	59.4%
15	Business	2,201	2.3%	61.7%

数据规模与特征

该数据集总规模超过65万条记录，包含了威斯康星大学麦迪逊分校完整的教学生态系统信息。数据集采用结构化CSV格式，便于后续的数据处理和分析。数据覆盖了200个不同学科领域，从人文社科到理工农医，体现了综合性大学的学科多样性。时间跨度从2000年至2022年，特别是2020年数据占比达到56.7%，反映了疫情期间线上教育的快速发展。

数据标注质量高，所有字段完整性均达到100%，为算法训练和模型构建提供了可靠的基础。数据集的关联关系设计合理，通过UUID、ID等唯一标识符实现了各表之间的有效连接，为复杂的教育数据挖掘提供了技术保障。

数据优势

优势特征	具体表现	应用价值
数据规模庞大	超过65万条记录，涵盖9,307门课程、18,738名教师、93万学生成绩	为大数据分析和机器学习提供充足样本
时间跨度长	覆盖2000-2022年，特别关注2020年疫情期间数据	支持教育趋势分析和长期影响研究
多维度覆盖	包含课程、教师、学生、成绩、教室、时间等全方位信息	支持复杂的教育生态系统建模
数据质量高	所有字段完整性100%，标准化结构	确保分析结果的准确性和可靠性
学科覆盖面广	200个不同学科领域，涵盖所有主要学术方向	支持跨学科教育和研究应用
成绩分布详细	包含A-F各等级详细统计，支持学习效果评估	为教育质量分析和改进提供依据
教学形式多样	涵盖讲座、讨论、实验、独立学习等多种教学形式	支持教学方法研究和优化
设施信息完整	1,351个教室的详细设施信息	支持教育资源配置优化分析

数据样例

以下是数据集各主要模块的代表性样例，展示了数据的结构和多样性特征：

课程信息样例

样例1：Special Topics

• 课程UUID：d01164e8-95d7-313a-8f5f-126c55e9bb99

• 课程编号：375

• 所属学科：Farm & Industry Short Course

• 教学形式：独立学习

样例2：Advanced Pathophysiology

• 课程UUID：21d4e663-2a79-36f5-b34f-89aed47b6cf8

• 课程编号：811

• 所属学科：Medicine

• 教学形式：讲座

样例3：Masters Level-Cello

• 课程UUID：3da1c91d-5ff8-3d24-a33b-3047bfbb3a07

• 课程编号：535

• 所属学科：Music-Performance

• 教学形式：一对一教学

成绩分布样例

样例课程成绩统计：

• A级成绩：25名学生 (31.6%)

• AB级成绩：18名学生 (22.8%)

• B级成绩：22名学生 (27.8%)

• BC级成绩：15名学生 (19.0%)

• C级成绩：12名学生 (15.2%)

• D级成绩：5名学生 (6.3%)

• F级成绩：3名学生 (3.8%)

• 总计：79名学生

教师教学记录样例

样例1：

• 教师ID：761703

• 教学段UUID：45adf63c-48c9-3659-8561-07556d2d4ddf

• 关联课程：Advanced Engineering Mathematics

样例2：

• 教师ID：3677061

• 教学段UUID：b99e440b-39db-350a-81eb-b6eb1bd8b0bc

• 关联课程：Introduction to Psychology

教室设施样例

样例1：

• 设施代码：0469

• 房间代码：101

• 关联课程段：12个

• 主要用途：大型讲座厅

样例2：

• 设施代码：0482

• 房间代码：205

• 关联课程段：8个

• 主要用途：中小型讨论室

时间安排样例

样例1：

• 开始时间：08:50

• 结束时间：09:40

• 上课日：周一、周三、周五

• 关联课程段：45个

样例2：

• 开始时间：13:00

• 结束时间：14:50

• 上课日：周二、周四

• 关联课程段：32个

学科关联样例

样例1：Soil Science土壤科学学科

• 关联课程数：6,847门

• 主要课程：Environmental Science、Geology、Biology

• 跨学科特点：与生命科学、地球科学紧密相关

样例2：Mathematics数学学科

• 关联课程数：6,423门

• 主要课程：Calculus、Statistics、Linear Algebra

• 跨学科特点：为理工科提供基础支撑

课程段类型样例

讲座课程样例（LEC）：

• 总数量：89,338段 (28.3%)

• 典型课程：Introduction to Psychology、Microeconomics

• 特点：大班授课，知识点传授为主

实验课程样例（LAB）：

• 总数量：42,858段 (13.6%)

• 典型课程：General Chemistry Lab、Physics Lab

• 特点：小班教学，实践操作为主

独立学习样例（IND）：

• 总数量：82,396段 (26.1%)

• 典型课程：Thesis Research、Independent Study

• 特点：个性化学习，导师指导

应用场景

场景一：教育数据挖掘与学习分析系统

威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集为构建智能化的教育数据挖掘与学习分析系统提供了理想的数据基础。系统可以利用93万学生的详细成绩记录，结合课程特征、教师信息、教学形式等多维度数据，开发出能够精准预测学生学习效果的教学支持工具。通过分析成绩分布模式，系统可以识别出高风险学习群体，提前介入提供个性化辅导。数据集的多样性使得系统能够学习不同学科、不同教学方式下的学习规律，为智能推荐算法提供训练依据。更重要的是，2020年疫情期间的大规模线上教学数据为构建适应性强、鲁棒性高的预测模型提供了宝贵的历史样本，有助于开发能够在各种教学环境下稳定工作的智能分析系统。

场景二：高等教育资源配置优化平台

基于该数据集的丰富信息，可以开发一个全面优化高等教育资源配置的智能平台。平台利用1,351个教室的详细设施信息、315,603个课程段的时空安排数据，以及18,738名教师的专业背景，构建出精细化的教育资源供需匹配模型。系统能够分析不同教室设施的使用效率，识别高峰时段和低效配置，为设施维护和升级提供决策依据。通过分析教师工作量分布和课程安排合理性，系统可以帮助优化师资配置，减少教师负担不均等问题。特别是对于实验室、讨论室等特殊功能教室的使用模式分析，能够为未来新建设施的规划提供科学依据，提升整体教育资源的利用效率。

场景三：个性化课程推荐与学习路径规划系统

利用数据集中200个学科领域、9,307门课程的丰富信息，以及95,314条学科关联记录，可以构建一个高度个性化的课程推荐与学习路径规划系统。系统通过分析学生学习历史、成绩表现、兴趣偏好等多维度信息，结合课程之间的关联关系和难度梯度，为每个学生量身定制最优的学习路径。特别是对于跨学科学习者，系统可以利用学科关联网络发现潜在的学习机会，推荐符合学生背景和目标的相关课程。数据集的大规模样本使得系统能够学习到微细的学习模式差异，提供比传统推荐算法更加精准的服务。同时，系统还可以预测学生完成特定学习路径的成功概率，为学术顾问提供决策支持。

场景四：教学质量评估与改进支撑系统

该数据集为构建科学、全面的教学质量评估体系提供了坚实的数据支撑。系统可以利用193,262条成绩分布记录，分析不同教师、不同课程、不同教学形式下的教学效果差异，识别出优秀的教学实践和需要改进的领域。通过对比分析同类课程的成绩分布模式，可以为新任教师提供教学改进建议，为经验丰富的教师提供创新思路。特别是数据集包含的详细教学形式信息（讲座、讨论、实验等），使得系统能够深入分析不同教学方法的效果差异，为教学方法改革提供实证依据。长期的时间序列数据还能追踪教学质量的变化趋势，为教育管理部门制定长期发展战略提供数据支持。

场景五：学术研究数据服务平台

威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集为学术研究提供了宝贵的数据资源，可构建专业化的学术研究数据服务平台。研究人员可以利用数据集进行多维度、深层次的教育科学研究，包括教育公平分析、学习行为研究、教学效果评估等领域。特别是在教育公平研究方面，数据集包含的大规模、多样化的学生样本为研究不同背景学生的学习机会和成果差异提供了理想的研究对象。平台还可以支持跨机构、跨地区的比较研究，推动教育科学的理论发展和实践改进。数据集的标准化结构和完整的时间序列为开展纵向研究提供了便利条件，有助于发现教育过程中的深层规律和因果关系。

场景六：智能校园运营管理决策支持系统

基于数据集的全面信息，可以构建一个智能化的校园运营管理决策支持系统，为大学管理层的战略决策提供数据驱动的洞察。系统利用课程安排、教师配置、学生分布等多维度数据，为校园空间规划、人员调配、资源配置等关键决策提供科学依据。特别是在疫情等特殊情况下，系统能够快速调整和优化教学安排，确保教学质量的稳定性。数据集的丰富细节使得系统能够识别出运营过程中的瓶颈和机会点，为持续改进提供方向。通过整合历史数据和实时信息，系统还能够预测未来的资源需求，为提前规划和准备提供支持。这种基于数据的精细化管理模式能够显著提升校园运营的效率和效益。

结尾

威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集作为一个综合性、权威性的教育数据资源，以其超过65万条记录、覆盖200个学科领域的丰富内容，为高等教育研究和实践应用提供了不可替代的价值。该数据集不仅规模庞大、数据质量高，更重要的是其多维度、全方位的特征为深入理解高等教育生态系统提供了完整的数据支撑。从9,307门课程的详细信息到93万学生的成绩记录，从18,738名教师的教学记录到1,351个教室的设施信息，数据集的每一个维度都体现了其作为教育数据挖掘和研究应用的独特优势。

该数据集的核心价值在于其数据完整性和应用多样性。标准化的数据结构和丰富的关联关系为复杂的教育场景建模提供了技术保障，而长期的时间序列数据则为趋势分析和预测建模奠定了基础。特别是在当前教育数字化转型的关键时期，该数据集为推动教育创新、提升教学质量、优化资源配置等方面提供了宝贵的数据基础。有需要可私信获取更多信息，助力您的教育研究项目获得突破性进展。