基于物联网的实时语言学习分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：语言学习,物联网,边缘计算,学生绩效,实时反馈,英语课程,教学分析
数据概述：
本数据集旨在通过将物联网（IoT）和边缘计算技术集成到大学英语课程中，研究实时语言学习分析。数据集包含来自100名学生在500个学习会话中的模拟数据，这些数据通过IoT设备记录。数据集涵盖了学生在各种语言学习活动（如听力、阅读、口语和写作）中的表现，包括实时反馈和绩效监控。
数据用途概述：
该数据集适用于学生绩效分析、教学效果评估、实时反馈机制优化等多种场景。研究人员可以使用此数据集来分析不同学习活动中的学生表现，并识别影响学习效果的因素；教育机构可以借此改进教学方法，提高教学质量；技术开发者可以通过数据集优化物联网设备在教育领域的应用。
举例：
数据集中的每一行代表一次学生的学习活动记录，其中包括学生的唯一标识符（student_id）、学习会话的唯一标识符（session_id）、活动类型（activity_type）、活动得分（activity_score）、响应时间（response_time）、错误数量（mistakes_count）、系统反馈评分（feedback_rating）、音频特征（audio_features）、写作特征（writing_features）、与IoT设备的交互时长（interaction_duration）、所使用的设备类型（device_type）、活动时间戳（timestamp）、教室温度（environment_temp）、教室噪音水平（environment_noise_level）以及最终的绩效类别（performance_category）。
