摘要英语教学策略数据集是一个面向学生学习表现分析、教学策略优化与智能教育研究的大规模结构化数据集。数据集概述英语教学策略数据集是一个面向学生学习表现分析、教学策略优化与智能教育研究的大规模结构化数据集共包含 75,000 条学生记录和 109 个特征字段。数据覆盖学生基本属性、英语基础水平、学习行为、课堂参与、数字化学习、学习资源使用、教师反馈、同伴互动以及英语五项技能表现等多个维度并记录学期初、中、末三个阶段的学习成绩变化。数据集不仅能够反映学生个体的学习过程还描述了学生、教师、学习材料和学习社区之间的复杂互动关系可用于研究不同教学策略对英语学习效果的影响并支持学业风险识别与个性化教学。数据结构与关键特征该数据集的特征可划分为学生背景、学习行为、教学策略、资源使用、互动网络和学习成果六大类。学生背景包括年龄、性别、母语、机构类型、既往英语水平、学习风格、社会经济状况和家长教育水平等学习行为包括出勤率、每周学习时间、自学频率、学习动机、焦虑程度、数字参与度和作业提交情况等教学策略部分涵盖讲授、讨论、角色扮演、合作学习和混合式教学并记录教师反馈频率、课堂技术使用和课外活动整合情况资源特征包括视频、音频、文本、交互式材料、资源访问量、完成率、难度、满意度以及自适应和游戏化内容使用情况互动网络则包含同伴连接、学习小组、教师联系强度、网络中心性和学习社区类别等。学习成果方面数据记录词汇、语法、阅读、写作和口语在 t1、t2、t3 三个阶段的成绩以及各技能提升幅度、技能平衡度、学习效率和综合参与指数。核心目标变量包括 performance_risk是否存在学业风险和 performance_category低、中、高表现等级。应用价值与研究方向该数据集适用于学生成绩预测、学业风险预警、教学策略效果评估、个性化学习推荐和教育网络分析等研究。研究人员可以采用随机森林、XGBoost、LightGBM 等模型识别影响学生表现的关键因素也可以利用 LSTM、Transformer 等方法分析不同学期阶段的学习进步趋势结合图神经网络还可研究同伴关系、教师互动和学习社区结构对英语学习效果的影响。进一步可开展最弱技能识别、学习资源推荐、教学策略个性化匹配、学生参与度预测、跨技能协同发展分析以及自适应教学计划生成为高校和学校英语教学中的精准干预、课程优化和智能教育决策提供数据支持。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-466文件大小10M原创声明本数据集为整理作品