数据集介绍

随着AI问答系统在基础教育场景中的落地，如何识别学生陈述中的知识误区，并给予科学、友好的答复，是提升教学质量与学习效果的关键。本数据集聚焦“错误知识点的识别与修正”任务，基于小学阶段典型误答、误解和模糊提问构建问答样本，并引入教师打分与点评机制，形成高质量的RLHF训练数据，用于优化大模型在K12教育中“识错、纠错、引导”能力。