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