学生学习行为数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学生学习,行为分析,物联网,传感器数据,生理指标,情感分析,活动追踪
数据概述：
本数据集模拟了学生在教育课程中的学习行为，涵盖了生理、情感和活动相关的数据。数据来源于多种物联网传感器，包括可穿戴设备（用于跟踪运动和生理状态）、摄像头（用于分析面部表情）和运动传感器（用于活动追踪）。该数据集包含1,200条学生会话记录，涵盖了多样化的学习环境，记录了不同的参与度和情感状态。
数据用途概述：
该数据集适用于学生行为分析、情感识别、学习效果评估等多种场景。教育研究者可以利用此数据了解学生的学习动力和情感变化；教育机构可以基于数据优化教学方法；技术公司可以开发相关的行为分析工具；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解学生行为分析的重要性。
字段定义：
Session_ID：每个会话的唯一标识符，类型为整数。
Student_ID：参与会话的学生的唯一标识符，类型为整数。
HRV（心率变异性）：衡量心率变异性的生理指标，可用于评估压力或参与度，类型为连续值（归一化）。
Skin_Temperature（皮肤温度）：会话期间的皮肤温度，用于推断生理反应（如压力或兴奋），类型为连续值（归一化）。
Expression_Joy（快乐表情）：从面部表情分析中提取的特征，表示学生面部显示的快乐程度，类型为连续值（0到1之间）。
Expression_Confusion（困惑表情）：从面部表情分析中提取的特征，表示学生面部显示的困惑程度，类型为连续值（0到1之间）。
Steps（步数）：学生在会话期间行走的步数，作为活动水平的指标，类型为整数。
Emotion（情感状态）：学生在会话期间的情感状态，通过面部表情和参与度分析得出，可能的值为兴趣、无聊、困惑、快乐，类型为分类。
Engagement_Level（参与度等级）：衡量学生在会话期间参与度的等级，范围为1到5，类型为整数。
Session_Duration（会话时长）：学生参与学习活动的总时长（以分钟为单位），范围为15到60分钟，类型为整数。
Learning_Phase（学习阶段）：学习会话的阶段（如介绍、练习、结论），可能的值为介绍、练习、结论，类型为分类。
Start_Time（开始时间）：学习会话开始的时间戳，类型为日期时间。
End_Time（结束时间）：学习会话结束的时间戳，类型为日期时间。
Learning_Outcome（学习成果）：基于学生参与度和会话时长的学习结果，可能的值为成功、不成功、部分成功，类型为分类。
HRV_Frequency_Feature（心率变异性频率特征）：从HRV信号的傅里叶变换中提取的频率域特征，捕获会话期间心率的周期性波动，类型为连续值。
Skin_Temperature_Frequency_Feature（皮肤温度频率特征）：从皮肤温度信号的傅里叶变换中提取的频率域特征，捕获温度的周期性变化，类型为连续值。
Emotion_Label（情感标签）：对应于情感列的数字标签，用于机器学习模型训练，可能的值为0到3（对应兴趣、无聊、困惑、快乐），类型为整数。
Learning_Phase_Label（学习阶段标签）：对应于学习阶段列的数字标签，用于机器学习模型训练，可能的值为0到2（对应介绍、练习、结论），类型为整数。
