2023-10-04，由成都东软学院创建首个涵盖从幼儿园到大学的多行为类别学生课堂行为检测数据集（SCB-dataset3），这个数据集通过提供丰富的学生行为图像和标签，为自动检测学生课堂行为提供了重要的资源，有助于分析学生课堂表现和提高教学效果。
数据集地址：学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)|学生行为分析数据集|教育技术数据集
一、研究背景：
随着深度学习技术的发展，自动检测学生课堂行为成为了分析学生课堂表现和提高教学效果的有前途方法。然而，缺乏公开可用的学生行为数据集限制了该领域研究的进展。
目前遇到困难和挑战：
1、缺乏涵盖真实课堂场景的公开数据集，尤其是涵盖从幼儿园到大学不同阶段的数据集。
2、现有数据集往往只关注单一行为或少量行为，无法全面反映学生在课堂上的多样化行为。
3、在拥挤的教室环境中，学生行为的检测面临挑战，如行为之间的视觉相似性、拍摄角度的变化以及不同学习阶段的行为差异。
数据集地址：学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
二、让我们一起来看一下SCB-Dataset3
Student Classroom Behavior dataset (SCB-dataset3)：是一个包含从幼儿园到大学不同阶段学生行为的大规模数据集，涵盖了举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴在桌子上等六种行为。
SCB-dataset3包含5686张图片和45578个标签，专注于六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴在桌子上。该数据集通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法进行评估，实现了高达80.3%的平均精度。
SCB-Dataset3数据集构建：
数据集的构建过程包括从在线课程网站收集视频帧、手动标注、使用YOLOv7模型进行训练和推理检测，以及通过人工智能技术对检测结果进行微调，以提高检测的准确性和可靠性。
SCB-Dataset3数据集特点：
1、覆盖从幼儿园到大学的多个教育阶段。
2、包含多种行为类别，增加了数据集的多样性和复杂性。
3、通过迭代训练和帧插值方法，提高了数据集的质量和数量。
创建 SCB-Dataset3-S 的过程。
读取和写入行为的检测结果重叠。
SCB-Dataset3-S 面临的挑战包括密集的环境、相似的行为和像素差异。
SCB-Dataset3-S 面临的挑战包括不同的拍摄角度、职业差异和不同的学习阶段。
创建 SCB-Dataset3-U 的过程。
SCB-Dataset1、SCB-Dataset2、SCB-Dataset3-S、SCB-Dataset3-U 的比较。
不同数据集中行为类的统计信息。
课堂行为数据集的示例图像。
三、让我们一起展望数据集的应用：
比如，我是一名中学数学老师，教了好几年书，会遇到学生各种情况，我想知道自己的教学方法是否有效，哪些学生需要额外的帮助。
以前，我上课的时候，主要就是靠自己的眼睛去观察。我会尽量在课堂上多走动，看看哪些学生在认真听讲，哪些学生在开小差。但是，毕竟我只有一双眼睛，不可能同时关注到每一个学生。有时候，我也让学生给我反馈，告诉我他们对课程的看法，但这种方式比较慢，而且也不是所有的学生都愿意开口。”
现在，有了SCB-dataset3数据集训练的系统，它就像我的另一双眼睛，甚至比我的眼睛还要厉害。这个系统可以实时监测学生的课堂行为，比如谁在举手，谁在低头玩手机，谁在认真做笔记，都能看得一清二楚。
比如，我发现每次讲到比较难的题目时，有些学生就会开始低头，可能是觉得无聊或者听不懂。这个系统就会把这些行为记录下来，我就可以及时调整教学方法，比如放慢速度，或者用更生动的例子来解释。
还有，我发现有几个学生，虽然他们上课不怎么举手，但是通过系统我发现他们其实一直在认真听讲，积极做笔记。这些学生可能只是比较内向，不喜欢在大家面前发言，但这并不意味着他们没有跟上课程的进度。
通过这个系统，我还可以把这些数据整理出来，和学校的其他老师一起分享。我们可以根据这些数据来讨论，哪些教学方法更有效，哪些学生需要更多的关注和支持。这样，我们就可以更有针对性地帮助每一个学生，让他们都能在课堂上有所收获。”
这个系统不仅让我的教学更有针对性，也让我有更多的时间和精力去关注那些真正需要帮助的学生。而且，这些数据还可以帮助你和家长沟通，让他们了解孩子在学校的表现，大家一起努力，帮助孩子更好地学习成长。
https://www.selectdataset.com/