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英语教学成果评估数据集：多源学习绩效记录

news 2026/8/28 12:26:17

摘要：英语教学成果评估数据集是一个面向高校英语教学效果评价、学习表现分析与智能教育研究的多源学习数据集，共包含 2000 条学习者记录。

数据集概述

英语教学成果评估数据集是一个面向高校英语教学效果评价、学习表现分析与智能教育研究的多源学习数据集，共包含 2000 条学习者记录。数据以中国高校英语教学场景为背景，覆盖学期初、中、末三个阶段，并涉及听力、口语、阅读和写作四类英语核心技能。数据集将英语口语音频、书面语言能力指标以及学习参与行为进行联合记录，可用于分析学生在不同教学阶段的能力变化及教学干预效果。目标变量 Target_Class 将整体英语学习效果划分为低、中、高三个等级，适合开展教学成效分类与学习状态预测。

数据结构与关键特征

该数据集采用“结构化学习记录 + 口语音频数据”的多源组织方式。主要字段包括 Learner_ID、Semester_Stage 和 Skill_Type，分别描述学习者身份、学期阶段以及听说读写技能类别；学习者基础与能力特征包括年龄和 Proficiency_Level。口语相关指标包含 Speech_Fluency 和 Pronunciation_Clarity，用于衡量英语表达流畅程度和发音清晰度，对应音频文件存储于独立的 audio_data 文件夹中；语言产出指标还包括 Lexical_Richness 和 Writing_Accuracy，用于反映词汇丰富度与书面表达准确性。此外，Participation_Level、Time_Spent 和 Interaction_Frequency 等变量用于描述课堂及混合式学习环境中的参与程度和学习投入。最终通过 Target_Class 标记整体教学与学习成果等级。

应用价值与研究方向

该数据集适用于英语教学质量评价、学生学习效果预测、口语能力评估和个性化教学分析等研究。研究人员可以采用随机森林、XGBoost、LightGBM 等模型分析学习参与度、语言技能与最终教学成果之间的关系，也可以结合 CNN、Wav2Vec 2.0、HuBERT 等语音模型提取音频特征，与结构化学习指标进行多模态融合。进一步可研究学期阶段学习进步追踪、听说读写能力协同发展、教学效果影响因素分析、学习困难学生预警、个性化学习资源推荐以及成果导向的智能英语教学评价系统，为高校英语教学优化和教育数字化提供数据支持。