摘要：学生隐私日志数据集是一个面向学生参与度分析、英语语音学习与教育隐私风险研究的多模态教育数据集。
数据集概述
学生隐私日志数据集是一个面向学生参与度分析、英语语音学习与教育隐私风险研究的多模态教育数据集。数据集将学生语音、课堂/学习参与状态、英语教学表现以及数字活动隐私日志整合在同一研究框架中，可用于分析学生学习行为、语音表现与系统隐私风险之间的关联。与传统仅关注成绩或课堂行为的数据集相比，该数据集进一步加入了隐私活动记录，使其能够支持智慧教育环境中的学习效果评估与数字安全分析。
数据结构与关键特征
该数据集主要由四类数据组成：speech_data 保存学生原始语音样本，processed_audio_sample_scoring.xlsx 提供经过处理的语音特征及相关评分；学生参与度部分按照 Engaged 和 Not engagement 对积极参与与非参与行为进行分类；English_Teaching_Dataset.csv 记录英语教学、语音学习及学习表现相关信息；student_privacy_logs_2024.csv 则包含学生数字活动、访问行为及潜在隐私异常日志。整体形成“语音特征—参与状态—学习表现—隐私活动”的多模态数据结构，可用于联合分析不同教育行为和系统风险。
应用价值与研究方向
该数据集适用于学生参与度识别、英语语音分析、隐私威胁检测和多模态学习行为建模等研究。研究人员可以利用 CNN、Wav2Vec 2.0、HuBERT 等模型分析语音特征，结合随机森林、XGBoost 或 Transformer 预测学生参与状态，同时利用异常检测、日志分类和时序建模方法识别潜在隐私风险。进一步可开展学习参与与语音表现关联分析、数字行为异常检测、隐私风险分级、学生学习画像、跨模态特征融合以及面向智慧课堂的隐私感知学习分析系统研究。
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-487
文件大小：78M
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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