先说结论
有,而且不止一个。 但我没有找到一个能够确认同时公开提供以下全部内容、并专门用于训练和评价“虚拟学生如何真实回应教师语言与行为”的现成数据集:
- 教师的语音、提问文本和非语言行为;
- 与教师提问逐轮对齐的真实学生回答;
- 学生回答的正确性、犹豫、停顿、修正等反应信息;
- 教师行为与学生反应之间的细粒度标签;
- 可以直接用于虚拟学生条件生成和真实性评测的数据划分。
现有资源分别覆盖了其中一些部分。尤其需要注意,2026 年的 TS-Interact 已经发布了多模态教师—学生课堂行为数据集,所以不能再把“首次构建多模态教师—学生互动数据集”作为你的论文贡献。
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教育数据挖掘
+1
你的研究仍然有机会,但需要将数据集或算法的目标进一步收窄到:教师的语言与可观察行为,如何共同影响虚拟学生下一步的回答、认知表现和行为反应。