SCB-dataset|教育数据分析数据集|课堂行为检测数据集

学生课堂行为数据集，包含多个子数据集，用于检测和分析学生在课堂中的行为，如举手、阅读、写作等。

The Student Classroom Behavior Dataset comprises multiple sub-datasets designed for detecting and analyzing various student behaviors in classroom settings, such as raising hands, reading, and writing.

原始信息汇总

数据集概述

SCB-dataset

• 名称: SCB-dataset 1

  • 论文: SCB-dataset: A Dataset for Detecting Student Classroom Behavior
  • 论文链接: 4k hand-raising paper
  • 数据集链接: Baidu Netdisk dataset extraction code: ZDBG
  • 训练权重链接: Baidu Netdisk models extraction code: aq7v
  • 类别: hand-raising

• 名称: SCB-dataset 2

  • 论文: Student Classroom Behavior Detection based on Improved YOLOv7
  • 论文链接: 4.2k hand-raising,reading,writing paper
  • 数据集链接: Baidu Netdisk dataset extraction code: kjek, google drive
  • 训练权重链接: Baidu Netdisk models extraction code: epvk
  • 类别: hand-raising, reading, writing

• 名称: SCB-dataset 3

  • 论文: SCB-Dataset3: A Benchmark for Detecting Student Classroom Behavior
  • 论文链接: SCB-Dataset3 paper
  • 数据集链接: Baidu Netdisk dataset extraction code: ckw9, Baidu Netdisk dataset SCB-Dataset3-S(jpg) extraction code:9ti4, google drive SCB-Dataset3-S(jpg)
  • 训练权重链接: Baidu Netdisk dataset extraction code: sm7k
  • 类别: hand-raising, reading, writing, using phone, bowing the head, leaning over the table

• 名称: SCB-ST-Dataset4

  • 论文: Extending the Spatio-Temporal Behavior Dataset in Student Classroom Scenarios Through Image Dataset Method
  • 论文链接: SCB-ST-Dataset4 paper
  • 数据集链接: Using [yolo2ava] to generate
  • 类别: hand-raising, reading, writing

STBD-08

• 名称: CBPH-Net: A Small Object Detector for Behavior Recognition in Classroom Scenarios
  • 论文链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10185142 or https://docs.qq.com/pdf/DWFpWbWhnaHpaRm9x
  • 数据集链接: Baidu Netdisk dataset extraction code: 6tvu

其他数据集

• 名称: 学生课堂行为数据集（付费网站）
  • 原始网站: https://mbd.pub/o/bread/ZZiTl5lw
  • 资源链接: Baidu Netdisk dataset extraction code: fwie

以上数据集主要用于检测和分析学生在课堂中的行为，包括举手、阅读、写作等多种行为模式。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SCB-dataset的构建基于对学生课堂行为的深度观察与记录，通过多源数据采集技术，包括视频监控、图像捕捉以及行为标注，确保数据的全面性与准确性。数据集的构建过程中，采用了先进的YOLOv7和改进的YOLOv7+BRA模型进行行为检测，结合多模型融合技术，以提高检测的精度和效率。此外，数据集的标注工作严格遵循标准化的流程，确保每一项行为的标注都具有高度的准确性和一致性。

使用方法

SCB-dataset适用于多种教育技术研究和应用场景，包括但不限于学生行为分析、课堂互动评估以及教育数据挖掘。使用者可以通过提供的百度网盘链接下载数据集，并根据需要选择相应的预训练模型进行行为检测。数据集的标注文件格式统一，便于集成到各种机器学习和深度学习框架中。此外，数据集的README文件提供了详细的使用指南和示例代码，帮助用户快速上手并进行有效的数据分析。

背景与挑战

背景概述

SCB-dataset，全称为Student Classroom Behavior dataset，是一个专注于学生课堂行为检测的数据集。该数据集由多个研究机构和学者共同创建，旨在通过提供高质量的标注数据，推动教育领域中学生行为分析的研究。SCB-dataset的创建始于2023年，其核心研究问题是如何通过计算机视觉技术准确识别和分类学生在课堂中的各种行为，如举手、阅读、写作等。这一数据集的推出，不仅为教育技术的研究提供了宝贵的资源，也为智能教育系统的发展奠定了基础。

当前挑战

SCB-dataset在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据集的标注质量是一个关键问题，由于课堂环境的复杂性和多样性，确保每个行为的标注准确性是一项艰巨的任务。其次，数据集的多样性也是一个挑战，如何在不同课堂、不同学生群体中保持行为的普遍性和代表性，是数据集构建中需要解决的问题。此外，随着技术的进步，数据集需要不断更新以适应新的检测算法和模型，这要求研究团队持续投入资源进行维护和扩展。

常用场景

经典使用场景

SCB-dataset 在教育技术领域中，主要用于检测和分析学生在课堂中的行为。通过该数据集，研究者可以训练和验证模型，以识别学生是否在举手、阅读、写作、使用手机等行为。这种行为检测不仅有助于教师实时监控课堂动态，还能为教育研究提供宝贵的数据支持，从而优化教学策略和提升学习效果。

解决学术问题

SCB-dataset 解决了教育技术领域中关于学生课堂行为自动检测的学术问题。传统上，这类行为检测依赖于人工观察和记录，效率低下且易受主观因素影响。该数据集通过提供丰富的标注数据，使得机器学习模型能够自动识别和分类学生的课堂行为，从而提高了检测的准确性和效率。这一进展对于推动教育技术的智能化和自动化具有重要意义。

实际应用

在实际应用中，SCB-dataset 被广泛用于开发智能课堂管理系统。这些系统能够实时监控学生的课堂行为，如举手、阅读、写作等，并通过数据分析提供反馈和建议。例如，教师可以利用这些系统了解学生的参与度和专注度，及时调整教学策略。此外，该数据集还支持开发个性化学习系统，根据学生的行为模式提供定制化的学习资源和指导。

数据集最近研究

最新研究方向

在教育技术领域，SCB-dataset已成为研究学生课堂行为的关键资源。最新的研究方向集中在通过改进的YOLOv7模型进行学生课堂行为检测，如手举、阅读、写作等行为的识别。此外，研究者们还致力于扩展时空行为数据集，以捕捉更复杂的课堂互动，如使用手机、低头、侧身等行为。这些研究不仅提升了行为检测的准确性，还为教育评估和个性化教学提供了新的工具和方法。