摘要学生隐私日志数据集是一个面向学生参与度分析、英语语音学习与教育隐私风险研究的多模态教育数据集。数据集概述学生隐私日志数据集是一个面向学生参与度分析、英语语音学习与教育隐私风险研究的多模态教育数据集。数据集将学生语音、课堂/学习参与状态、英语教学表现以及数字活动隐私日志整合在同一研究框架中可用于分析学生学习行为、语音表现与系统隐私风险之间的关联。与传统仅关注成绩或课堂行为的数据集相比该数据集进一步加入了隐私活动记录使其能够支持智慧教育环境中的学习效果评估与数字安全分析。数据结构与关键特征该数据集主要由四类数据组成speech_data 保存学生原始语音样本processed_audio_sample_scoring.xlsx 提供经过处理的语音特征及相关评分学生参与度部分按照 Engaged 和 Not engagement 对积极参与与非参与行为进行分类English_Teaching_Dataset.csv 记录英语教学、语音学习及学习表现相关信息student_privacy_logs_2024.csv 则包含学生数字活动、访问行为及潜在隐私异常日志。整体形成“语音特征—参与状态—学习表现—隐私活动”的多模态数据结构可用于联合分析不同教育行为和系统风险。应用价值与研究方向该数据集适用于学生参与度识别、英语语音分析、隐私威胁检测和多模态学习行为建模等研究。研究人员可以利用 CNN、Wav2Vec 2.0、HuBERT 等模型分析语音特征结合随机森林、XGBoost 或 Transformer 预测学生参与状态同时利用异常检测、日志分类和时序建模方法识别潜在隐私风险。进一步可开展学习参与与语音表现关联分析、数字行为异常检测、隐私风险分级、学生学习画像、跨模态特征融合以及面向智慧课堂的隐私感知学习分析系统研究。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-487文件大小78M原创声明本数据集为整理作品