体育教学教师行为识别模拟数据集-ziya07
数据来源：互联网公开数据
标签：教师行为,体育教学,动作识别,机器学习,深度学习,人体姿态,运动数据,教育科技
数据概述：
本数据集模拟了体育（PE）课上教师的教学行为，旨在用于基于机器学习和深度学习的智能教师行为识别研究。数据集中的每一行代表教师的姿态和动作，通过记录10个关键关节在时间上的3D坐标（x, y, z）来呈现。
为了模拟真实场景，数据中加入了模拟的噪声，以反映传感器测量的不精确性。数据集为四个不同的行为类别提供了标签：
演示 (Demonstrating)
讲解 (Explaining)
指导 (Guiding)
静止 (Idle)
数据特征：
关节运动数据：
特征包括joint1_x, joint1_y, joint1_z … joint10_z，表示10个关键身体关节的3D坐标。
使用正弦波模式生成，模拟自然的人体运动。
行为标签：
目标列（behavior_class）包含四个行为的数值标签：
0 → 演示 (Demonstrating)
1 → 讲解 (Explaining)
2 → 指导 (Guiding)
3 → 静止 (Idle)
数据用途概述：
该数据集主要用于以下方面：
教师行为识别模型的训练与评估：用于训练和评估基于机器学习和深度学习的教师行为识别模型，从而实现对课堂教学行为的自动分析与理解。
教育技术研究：为开发智能化的教育辅助工具提供数据支持，例如，可以用于开发能够实时反馈教师教学行为的系统。
动作捕捉与模拟：用于研究人体运动模式，并进行动作捕捉与模拟。
行为分析与研究：用于研究教师在不同教学场景下的行为模式，为改进教学方法提供数据支持。
