摘要：多模式教育质量评价数据集（Multimodal Education Quality Assessment Dataset）旨在通过融合结构化教学数据、音频语音特征以及学生行为交互指标，实现对教学质量与教学效果的综合评估。
数据集概述
多模式教育质量评价数据集（Multimodal Education Quality Assessment Dataset）旨在通过融合结构化教学数据、音频语音特征以及学生行为交互指标，实现对教学质量与教学效果的综合评估。该数据集包含教育质量表格数据集、音频教学会话数据集以及行为参与度数据，共覆盖数千条教学记录，能够从学生学习表现、教师教学能力、课堂互动水平和语音表达特征等多个维度刻画真实教学环境。通过多模态数据融合方式，该数据集为智能教育分析、教学质量评价、学习行为建模以及教育决策支持系统提供了可靠的数据基础。
数据结构与关键特征
该数据集主要由三类数据组成。第一类为教育质量表格数据，共包含4000条记录和15个字段，包括学生出勤率、作业成绩、考试成绩、平均绩点、教师教龄、教师反馈评分、教学方法评价、课程难度、在线活动参与度、讨论参与度、作业提交率、班级规模、资源可用性以及基础设施评分等14项教学相关特征，目标标签为教育质量等级（低、中等、良好、优秀）。第二类为音频教学会话数据，共包含1673条记录和14个字段，涵盖平均音调、语速、暂停比例、能量均值、音调变化、语音清晰度、韵律平衡、声带稳定性、语音连贯性等声学特征，同时结合学生注意力指数、互动频率、参与度评分、情绪平衡、合作得分和学习满意度等行为指标，用于预测教学效果等级。第三类为音频课程特征数据，包含会话ID、教师ID、教学模式、语音清晰度、语速、语音节奏指数、ZCR、静音持续时间、归一化能量、发言时间比例以及MFCC低维声学特征等信息，目标为教学效果分类。
应用价值与研究方向
该数据集具有较高的教育智能化研究价值，可用于构建基于人工智能的教学质量评价模型和课堂分析系统。在机器学习与深度学习领域，可利用该数据开展多模态特征融合、教育效果预测、教师教学能力评估、学生参与度分析以及课堂行为识别等研究。结合语音处理技术，可以进一步探索教师语音表达方式与教学效果之间的关系；结合行为分析技术，可以研究学生注意力变化、互动模式和学习满意度对教学质量的影响。此外，该数据集还可应用于智慧教育平台建设，为个性化教学优化、教学反馈生成、课程改进以及教育管理决策提供数据支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
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-401
文件大小：84M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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