课堂学生行为识别 数据集说明

核心信息概览

数据集类别概述

该数据集类别划分聚焦课堂场景下的学生行为与物品，具体特点如下：

1. 覆盖学生常见行为（举手、睡觉、转向、写作）与电子设备使用行为（使用电脑、使用手机），贴合教育监测实际需求；

2. 包含场景内关键物品（计算机、手机），可辅助行为识别模型区分行为关联对象；

3. 类别无冗余，9 类标签能清晰界定课堂中核心监测目标。

数据集数量概述

数据集规模具备以下优势：

1. 3300 条数据量可满足基础深度学习模型的训练需求，保障模型初步学习能力；

2. 数据量能支撑模型迭代过程中的验证与微调，减少过拟合风险；

3. 可满足小批量场景下的算法对比测试，为模型性能评估提供数据基础。

数据集应用价值概述

其应用价值集中于教育智能化领域，具体体现在：

1. 为课堂行为识别模型提供标注数据，提升模型对学生状态的识别精度；

2. 助力教育分析系统开发，支持课堂专注度统计、异常行为预警等功能落地；

3. 为学生行为分析算法的优化提供标准化数据，推动教育场景 AI 应用发展。