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LLM訓練數據包（教學類）
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商品詳情
產品概述
本商品為教育教學領域 AI 大模型訓練數據包，涵蓋 K-12 全學段 + 高等教育多學科內容，包含高質量的教學對話、輔導推理鏈、考試題庫、課程知識圖譜及教學策略標註數據。可直接用於 LLM 微調（SFT）、RLHF 偏好對齊及教育場景 RAG 系統構建。
- 數據總量：約 1,500萬+ 條高質量教學數據（含對話、QA、推理鏈）
- Token 規模：約 95億 Tokens
- 學段覆蓋：小學 → 初中 → 高中 → 大學本科 → 研究生/專業考試
- 學科覆蓋：數學、物理、化學、生物、語文/英語、歷史、地理、計算機科學等 15+ 學科
- 數據格式：JSONL / Parquet（含結構化字段標註）
- 質量標準：教學法（Pedagogy）標註、難度分級、知識點映射、去重與Benchmark污染檢測
數據類型與內容
| 序號 | 數據類型 | 詳細說明 | 數據量級 |
|---|---|---|---|
| 1 | 輔導對話數據 | 師生多輪輔導對話（蘇格拉底式引導、錯誤診斷、逐步提示），標註教學法意圖（11類） | ~350萬輪 |
| 2 | 題庫與解析 | 覆蓋K-12及大學各學科的結構化考試題庫，含詳細解析過程、知識點標籤、難度分級 | ~400萬題 |
| 3 | 知識點推理鏈 | 從概念定義→性質→例題→應用→易錯點的完整知識鏈路 | ~200萬條 |
| 4 | 教案與課程設計 | 標準化教案、教學目標、重難點分析、課堂活動設計、評估標準 | ~80萬份 |
| 5 | 學生錯誤模式數據 | 常見學生錯誤類型、錯誤原因分析、針對性糾正策略 | ~180萬條 |
| 6 | 自適應提示序列 | 從粗到細的多層級提示（Hint）序列 | ~150萬組 |
| 7 | 多語言教學數據 | 中文/英文雙語對照教學內容 | ~140萬條 |
數據特點與質量保障
- 教學法意圖標註（Pedagogical Intent）：參考ACL 2025最新研究，對每輪輔導對話標註細粒度教學法意圖（11類標籤）
- 蘇格拉底式引導標註：專門標註引導式教學片段
- 知識點圖譜映射：每條數據關聯具體知識點（KP）
- 難度分級系統：認知層級標註（參考Bloom’s Taxonomy）
- 學段精確標註：每條數據標註適用學段
- Benchmark 去污染：已過濾 TutorBench、KMP-Bench 等教育評測集數據
- 多輪去重：精確 → 模糊 → 語義三層去重管線
兼容主流教育AI評測
- TutorBench（ICLR 2026）：1,490道專家標註教育輔導樣本
- KMP-Bench：K-8數學教學法評測
- MathDial：數學輔導對話評測基準
- MMLU / ARC：通用知識評測中的各學科子集
適用場景
- AI 輔導系統：訓練可進行多輪蘇格拉底式引導的智能輔導AI（參考 Khan Academy / Khanmigo 方法論）
- 自適應學習平台：基於知識點圖譜的個性化學習路徑推薦和智能出題
- 自動出題與評分：生成各難度、各學科的高質量試題並提供詳細評分標準
- 教師輔助工具：自動生成教案、課程設計、差異化教學建議
- 學情診斷系統：基於學生錯誤模式數據訓練的薄弱環節診斷和個性化補習方案
- 教育研究：教學法效果分析、學習行為模式研究
交付說明
- 數據文件：JSONL / Parquet（以約定為準），附 README 文檔和字段說明
- 交付時效：通常 3-7 個工作日
- 數據更新：可按需提供後續增量數據更新服務（新課標/新教材適配）
- 合規說明：不包含學生個人隱私數據；如有特殊合規需求（如COPPA/FERPA）請下單前溝通
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