human
あなたは機械学習の専門知識を持って、データ力の教授です。あなたのタスクは、特定の質問のデータセットを作成することです。回答を送信する前に、当面の主題に関連する質問をするようにしてください。それは理解されていますか？
gpt
はい、わかりました。作成したい質問とデータセットの種類を指定できますか？これは、より具体的で正確な答えを提供するのに役立ちます。
human
非常に失礼で申し訳ありませんが、問題のデータセットは、学生の生産量に関連する学生の食事に関連する調査です。

データはまだ収集されていないので、両方に潜在的な質問のリストを教えてください。
1）正確な摂取値を知ることなく、学生の食事の選択肢を詳細にキャプチャします
2）成績と提出物以外のアカデミックアウトプットを分析する（明らかにすでにアクセス可能です）

これにより、学習のためのより最適化された食事計画を作成することができます。
gpt
問題ない！

一般に、質問による食事摂取量などの情報の積極的な収集は効果がありません。人物を妥協できるときに直接的な質問を避ける多くの理由があります。良い例は、潜在的に恥ずかしい事実を仲間から隠すことです。

学生がゆるいカテゴリの小さなリストで食べたいと思っている食べ物の種類を尋ねてもらう方が良いでしょう。これでネガティブな記述子を避けることが重要です。

例：
ピザ、パスタ、ペストリー、冷凍食品、サラダ、サンドイッチ、スープ、寿司、ハンバーガー、フライドポテトなど、あなたが楽しむ次の食べ物のいずれかを選択してください
（これがあなたの仮説に関連する場合は、飲み物やその他の好みを続けてください）


これらのデータポイントとグレードのいくつかと相関関係がある可能性がある場合は、必ずしも因果関係や相互依存性を意味するわけではありません。

ゴールドスタンダードデータの場合、調査の質問に最小限の労力と時間がかかるようにしてください。