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。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-463文件大小192M原创声明本数据集为整理作品