摘要：多模态课堂状态感知数据集旨在支持智能课堂环境、学生参与度分析以及数据驱动的教育决策相关研究。该数据集提供了较为全面的多模态课堂信息，能够反映智能教育场景中学生的学习行为、课堂互动、环境条件和学业活动。
数据集简介
数据集概述
该数据集包含表示课堂会话的记录，这些记录来自多个信息来源，包括学生行为观察、面部表情指标、语音与互动统计、生理测量、课堂环境条件、数字学习活动以及教学相关观察等。这些多样化特征能够从整体上描述课堂动态和学习状态。
每条记录均包含数值属性，用于描述学生参与、注意力、动作行为、情绪反应、课堂环境、学习表现以及教学情境等信息。
数据集标注了五类课堂状态，分别为：
1.高度参与（Highly Engaged）
2.中度参与（Moderately Engaged）
3.被动学习（Passive Learning）
4.分心课堂（Distracted Classroom）
需要关键干预（Critical Intervention Required）
此外，数据集还包含教学策略标识符，可用于研究自适应教学规划和课堂管理。
该数据集适用于教育数据挖掘、学习分析、智慧教育、多模态数据分析、课堂状态分类、学生参与度预测、教育资源优化、智能辅导系统以及基于物联网的学习环境研究等多个领域。此外，它还可作为一个基准数据集，用于评估智能教育研究中的数据分析、分类、预测、聚类、可视化以及决策支持等方法。
该数据集主要面向学术研究、基准测试、算法评估和教育分析。它以结构化方式表示课堂活动与学习条件，使研究人员能够分析影响学生参与度及整体课堂表现的关键因素，从而服务于现代智慧学习环境的研究与应用。
数据集来源
该数据集来源于真实智能教室环境中的多模态传感器采集与人工标注，整合了物联网设备数据、课堂观察记录及学生学习行为数据。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-11
文件大小：123M
原创声明：本数据集为整理作品
