数据描述 开放获取 发表日期：2026年8月12日 科学数据（2026） 引用本文 我们提供了这篇手稿的未经编辑版本，以便及早获取其发现。在最终发表之前，手稿将 undergo 进一步编辑。请注意可能存在影响内容的错误，所有法律免责声明均适用。 摘要 信息问题解决（IPS）是教育、工作和生活中取得学术和职业成功的关键能力。生成性人工智能（GenAI）的出现，特别是像ChatGPT这样的工具，为支持学生在复杂的IPS任务中提供了新的可能性。然而，目前对学生在IPS过程中如何与GenAI互动以及这些工具如何有效促进学习的经验性洞察仍然有限。为了解决这个空白，我们提供了一个开放源代码数据集，该数据集是从275名在澳大利亚公立大学的学生收集的。该数据集是通过学生使用FLoRA生成的，这是一种在学习分析领域被广泛采用的GenAI驱动的教育平台。在FLoRA中，学生与内嵌的GenAI聊天机器人进行互动，以收集信息并将其合成到数据科学项目提案中。该数据集捕捉了GenAI辅助IPS过程的细粒度、多维记录，包括：(i) 学生与GenAI的对话记录；(ii) 写作过程日志记录；(iii) 最终项目提案和人类评分的评估分数；(iv) 调查评估学生的人口背景及其在数据科学和人工智能方面的先前知识和经验；以及(v) 调查捕捉学生对GenAI在支持IPS及平台使用体验中的有效性的看法。该数据集为推进我们对GenAI在教育IPS中的作用的理解提供了宝贵的资源，并为设计自适应、包容性的AI驱动学习工具提供了依据。 资助 本研究部分由澳大利亚政府通过澳大利亚研究委员会（项目编号DP240100069和DP220101209）和雅各布斯基金会（CELLA 2 CERES）资助。 作者信息 作者说明 Dragan Gašević 现地址：澳大利亚墨尔本莫纳什大学信息技术学院，邮政编码3800 作者及隶属 澳大利亚墨尔本莫纳什大学信息技术学院，邮政编码3800 Xinyu Li, Kaixun Yang, Jiameng Wei, Yixin Cheng & Guanliang Chen 中国香港大学教育学院与计算机及数据科学学院 Dragan Gašević 作者 Xinyu Li Kaixun Yang Jiameng Wei Yixin Cheng Dragan Gašević Guanliang Chen 通联作者 通讯至Guanliang Chen。 伦理声明 竞争利益 作者声明没有竞争利益。 附加信息 出版商声明 施普林格自然在已发表地图和机构隶属关系的司法管辖权主张方面保持中立。 权利与许可 开放获取 本文是根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可证授权的，允许任何非商业用途、分享、分发和以任何媒介或格式复制，前提是您给予原作者及来源适当的信用，提供知识共享许可证的链接，并指明您是否对被许可材料进行了修改。根据本许可证，您没有分享从本文章或其部分衍生的改编材料的权限。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可证中，除非在材料的信用行中另有说明。如材料不包含在文章的知识共享许可证中且您打算的使用未得到法定规定允许或超出了允许的使用，您需要直接从版权持有者处获得许可。要查看本许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。 转载与许可 关于本文 引用本文 Li, X., Yang, K., Wei, J.等。教育中GenAI辅助信息问题解决的数据集。科学数据（2026）。https://doi.org/10.1038/s41597-026-08054-w 下载引用 收到：2026年2月18日 接受：2026年7月30日 发表：2026年8月12日 DOI：https://doi.org/10.1038/s41597-026-08054-w