Add original lab prompts and matched solutions for exam practice

data/batch_00000.parquet

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:88df96cc472feb7076d11187c3a0024120c6798f5dff4d78e80305190170b1c4
-size 139718
+oid sha256:562afe185c8059d8036219b2ca22b27856e6c0c45b55bde20499eb5247b33755
+size 155262

metadata.json

@@ -9,25 +9,26 @@
     "source_file": "string"
   },
   "topic_counts": {
-    "braki danych i outliery": 85,
-    "podział danych i walidacja": 89,
-    "normalizacja i kodowanie": 87,
-    "regresja logistyczna": 91,
-    "KNN": 80,
-    "PCA": 87,
-    "regresja liniowa": 78,
-    "klasyfikacja": 78,
-    "wizualizacja danych": 86,
-    "drzewa decyzyjne": 90,
-    "klasteryzacja": 75,
-    "pozyskiwanie danych": 74
+    "pozyskiwanie danych": 76,
+    "braki danych i outliery": 87,
+    "normalizacja i kodowanie": 92,
+    "podział danych i walidacja": 91,
+    "wizualizacja danych": 88,
+    "KNN": 82,
+    "drzewa decyzyjne": 91,
+    "regresja liniowa": 73,
+    "regresja logistyczna": 94,
+    "klasteryzacja": 78,
+    "PCA": 85,
+    "klasyfikacja": 63
   },
   "task_type_counts": {
+    "original_lab_prompt": 123,
     "code_repair": 30,
     "lecture_concept_application": 40,
     "md_exercise_solution": 124,
     "exam_scenario": 50,
-    "exam_dataset_scenario": 756
+    "exam_dataset_scenario": 633
   },
   "goal": "Fine-tuning pod kolokwium: student dostaje dataset i stosuje wiedzę z labów 1-12."
 }