2025年9月，联合国教科文组织国际STEM教育研究所在上海正式成立，这是联合国教科文组织一类中心首次落户中国，将推动全球STEM教育发展、监测评估、政策制定和资源共享。
STEM教育已在全球范围内被视作决定未来社会竞争力的关键要素，各个国家均将STEM教育提升至国家战略层面，伴随教育大模型从“通用对话”迈向“学科深度”，与STEM教育的融合也日益紧密。然而，要让大模型真正“懂公式、会推理、能出题”，首要条件便是海量、高质量且结构化的STEM学科数据。
市场需求及必要性
从全球教育发展趋势来看，STEM教育数字化进程加速，对智能化教学工具的需求呈现出增长态势，而教育大模型正是实现这一目标的关键载体。对高质量STEM数据的投入，直接决定了AI教育产品能否突破当前瓶颈，从辅助工具升级为能够因材施教、启发思维的“智能导师”。
从产业发展需求而言，教育科技企业的竞争重心已聚焦于学科深度服务能力，谁能率先掌握高质量的STEM学科数据，直接决定了企业在市场中的竞争力。拥有丰富且精准的学科数据，企业可以开发出更贴合教学实际、满足学生个性化需求的教育产品。
从国家战略层面出发，在全球科技竞争日益激烈的当下，将STEM教育上升为国家战略已成为全球共识，发展以高质量数据为支撑的智能STEM教育，是确保国家科技竞争力与人才发展的必然举措。
然而，STEM学科数据在应用中却面临多重挑战。数据获取面临资源分散、质量不均衡等问题，增加采集难度及成本，并且数据处理专业门槛极高，要求标注者需有专业的学科知识和教育学逻辑理解能力，加之数据中可能含敏感信息，各国法规与行业隐私保护要求日趋严格，对数据处理技术和管理体系提出更高要求。
从"数据加工"到"价值创造"，数据堂全链条优势
专业团队筑牢质量根基
数据堂组建由STEM领域专家与资深标注人员构成的核心团队，建立"领域专家预审+专业标注+多层质检"的标准化流程。针对数学公式、科学符号等STEM核心要素，标注人员均经过专项培训与资质考核，从源头规避数据错误风险。
智能平台提升服务效能
依托自研的人工智能数据标注平台，集成预标注系统与探针式质检技术，实现STEM数据的高效处理与质量管控。预标注系统可自动识别科学文档结构与核心要素，将标注效率提升30%以上；探针式质检通过预埋真值数据，自动拦截无效标注，保障数据准确率。
全生命周期合规保障
在数据安全与合规管理上，数据堂建立贯穿采集、标注等全流程的数据安全保障体系，均严格遵循国内外数据安全法规与教育行业隐私保护标准，既保障用户权益，又为数据的合理利用提供合规保障，助力客户在安全合规的前提下充分挖掘STEM学科数据的价值。
丰富的数据资源储备
在数据资源储备上，数据堂拥有覆盖STEM全学科、全学段的海量数据资源库，能够满足从基础教育到高等教育、从常规教学到科研创新等多场景的数据需求。数据经过严格筛选与审核，确保内容的准确性、逻辑性与专业性，同时涵盖不同难度梯度与题型类别，可适配教育大模型在不同训练阶段的需求，为大模型实现“懂公式、会推理、能出题”的学科深度能力提供坚实的数据基础。
热门数据展示（以下案例均由专业领域人员出题、校验、标注、质检，每套数据均经过多轮严格审查，以确保数据的准确性和可靠性）：
- 11.4万道中文竞赛试题文本结构化解析处理数据
包含小学、初中、高中的数学、物理、化学及生物学科。每道试题包含问题、答案、解析、学科、学段、题型等字段。该数据做了公式latex转换和表格格式转换，内容也进行了清洗。该数据可用于大模型学科知识增强任务，同时可以促进模型的整体智能发展。
- 12万组多学科多模态理解推理数据
涵盖艺术、工程、医学等6大学科、多个细分领域的专业级图文混合问题（如图表、工程图纸、艺术作品分析等），每个问题均由专业人员进行质检。该数据集将文本与视觉信息进行深度理解、可用于提升大模型的逻辑推理和知识应用的能力。
- 50,538道大模型拍照解题数据 覆盖小初高及大学、职业教育等多个学科，包含选择（含单选、多选）、填空、简答、解答等题目或答案中包含插图的试题，采集设备为手机和扫描仪，并对文本进行了转写，公式及表格使用latex格式进行转写。该数据集可用于智能判卷、作业辅导等任务。我们严格遵循数据保护法规和隐私规定，确保数据采集、存储和使用的过程中维护用户的隐私和合法权益，所有数据均遵循GDPR, CCPA, PIPL。
随着STEM教育全球化推进与教育大模型向学科深度发展，STEM学科数据将进一步释放价值，这不仅是教育大模型提升核心竞争力的关键，更是推动全球STEM教育高质量发展的重要支撑。数据堂愿与全球教育机构、科技企业携手合作，助力打破行业发展瓶颈，持续推进专业团队建设与技术创新，凭借丰富的数据资源与定制化服务，助力从单个模型的性能提升，到推动整个教育行业的数字化升级。
