数据集概述
该数据集包含5500条结构化记录，每条记录为在线考试中学生行为的快照，含38个通过计算机视觉提取的属性，分为作弊（标签1）和非作弊（标签0）两类，用于AI在线考试监考系统的模型训练、测试与基准测试。
文件详解
- 文件名称: Students suspicious behaviors detection dataset_V1.csv
- 文件格式: CSV
- 字段示例: face_present（面部存在）、no_of_face（面部数量）、face_x/y/w/h（面部边界框）、left_eye_x/y（左眼坐标）、right_eye_x/y（右眼坐标）、nose_tip_x/y（鼻尖坐标）、mouth_x/y（嘴部坐标）、face_conf（面部检测置信度）、hand_count（手部数量）、left_hand_x/y（左手坐标）、right_hand_x/y（右手坐标）等38个属性，包含标签字段（1=作弊，0=非作弊）
- 文件名称: Table_1.docx
- 文件格式: DOCX
- 内容: 可能为属性分类说明表（如面部检测、手部跟踪等特征类别）
- 文件名称: Table_2.docx
- 文件格式: DOCX
- 内容: 可能为数据收集或特征提取相关的补充说明表
适用场景
- AI监考系统开发: 用于训练在线考试作弊行为检测的机器学习模型
- 行为识别研究: 探究多模态视觉特征（面部、手部、头部姿态等）与作弊行为的关联
- 模型基准测试: 评估不同机器学习模型（如随机森林、XGBoost）在作弊检测任务中的性能
- 教育技术伦理研究: 分析AI监考技术在教育场景中的应用边界与伦理问题
