摘要：英语教学策略数据集是一个面向学生学习表现分析、教学策略优化与智能教育研究的大规模结构化数据集。
数据集概述
英语教学策略数据集是一个面向学生学习表现分析、教学策略优化与智能教育研究的大规模结构化数据集，共包含 75,000 条学生记录和 109 个特征字段。数据覆盖学生基本属性、英语基础水平、学习行为、课堂参与、数字化学习、学习资源使用、教师反馈、同伴互动以及英语五项技能表现等多个维度，并记录学期初、中、末三个阶段的学习成绩变化。数据集不仅能够反映学生个体的学习过程，还描述了学生、教师、学习材料和学习社区之间的复杂互动关系，可用于研究不同教学策略对英语学习效果的影响，并支持学业风险识别与个性化教学。
数据结构与关键特征
该数据集的特征可划分为学生背景、学习行为、教学策略、资源使用、互动网络和学习成果六大类。学生背景包括年龄、性别、母语、机构类型、既往英语水平、学习风格、社会经济状况和家长教育水平等；学习行为包括出勤率、每周学习时间、自学频率、学习动机、焦虑程度、数字参与度和作业提交情况等；教学策略部分涵盖讲授、讨论、角色扮演、合作学习和混合式教学，并记录教师反馈频率、课堂技术使用和课外活动整合情况；资源特征包括视频、音频、文本、交互式材料、资源访问量、完成率、难度、满意度以及自适应和游戏化内容使用情况；互动网络则包含同伴连接、学习小组、教师联系强度、网络中心性和学习社区类别等。学习成果方面，数据记录词汇、语法、阅读、写作和口语在 t1、t2、t3 三个阶段的成绩，以及各技能提升幅度、技能平衡度、学习效率和综合参与指数。核心目标变量包括 performance_risk（是否存在学业风险）和 performance_category（低、中、高表现等级）。
应用价值与研究方向
该数据集适用于学生成绩预测、学业风险预警、教学策略效果评估、个性化学习推荐和教育网络分析等研究。研究人员可以采用随机森林、XGBoost、LightGBM 等模型识别影响学生表现的关键因素，也可以利用 LSTM、Transformer 等方法分析不同学期阶段的学习进步趋势；结合图神经网络还可研究同伴关系、教师互动和学习社区结构对英语学习效果的影响。进一步可开展最弱技能识别、学习资源推荐、教学策略个性化匹配、学生参与度预测、跨技能协同发展分析以及自适应教学计划生成，为高校和学校英语教学中的精准干预、课程优化和智能教育决策提供数据支持。
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-466
文件大小：10M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
评论(0)