DIPSER

DIPSER是一个在真实课堂环境中记录的学生参与度识别数据集，包含RGB相机数据和智能手表传感器数据。数据集提供了关于学生注意力和情感的综合标签，通过自我报告和四名专家评估生成。DIPSER数据集的特点是结合了面部和环境相机数据、智能手表指标，并包含了在类似数据集中代表性不足的族群，是当前可用的同类数据集中最全面的。数据集包含1,311,761张图像，适合训练深度学习网络。

数据集介绍

构建方式

DIPSER数据集的构建旨在捕捉和评估真实课堂环境中学生的注意力。数据集通过安装于教室内的多台相机捕获RGB图像，每名学生配备一台相机以记录姿态和面部表情。此外，每位学生还佩戴智能手表以收集心率、加速度计和陀螺仪等传感器数据。这些数据使得机器学习算法能够训练以预测注意力并与其情感相关联。为了确保数据的准确性和全面性，数据集的标签由学生自我报告和四位专家的评价共同生成。该数据集的独特之处在于它结合了面部和环境相机数据、智能手表指标，并在真实的人人互动环境中包含了在类似数据集中未被充分代表的种族群体，使其成为目前可用的最全面的数据集。

特点

DIPSER数据集的特点在于其多样性和全面性。它包含了来自不同教育背景的学生互动的大量和多样化的数据，并辅以来自其他工具的额外元数据。该数据集的独特之处在于它结合了面部和环境相机数据、智能手表指标，并在真实的人人互动环境中包含了在类似数据集中未被充分代表的种族群体。数据集还提供了经过处理的图像文件，其中包括面部和身体的边界框，以及年龄、性别、面部网格、手部网格、身体网格、注视估计和头部姿态的注释。这些全面的注释有助于其他研究人员的工作，增强了可访问性和可用性。

使用方法

DIPSER数据集的使用方法包括多个步骤。首先，数据集被精心组织成三个主要组，每个组对应于参与课堂录制的不同学生群体。在每个群体内，数据集进一步细分为九个不同的实验或场景，每个场景都有针对每个主题的单独文件夹。每个主题的压缩.zip文件内的数据被排序到特定的子文件夹中，包括图像、手表传感器、标签和元数据。此外，数据集还提供了Python代码，可在GitHub上获得，用于读取每个时间实例的标签、传感器数据和图像。此代码智能地将数据与相机上下文分组，以有效地显示pandas DataFrame，从而为每个学生标记每个数据点。

背景与挑战

背景概述

DIPSER数据集，全称为'Dataset for In-Person Student Engagement Recognition in the Wild'，是由西班牙阿利坎特大学计算机研究所和教育学院的研究人员共同创建的。该数据集旨在评估课堂环境中学生的注意力，为机器学习算法提供了训练数据，以便预测学生的注意力并与其情绪相关联。数据集包括来自多个RGB摄像机的数据，用于捕捉学生的姿势和面部表情，以及每位学生的智能手表传感器数据。这些数据使机器学习算法能够训练出预测注意力和情绪的能力。DIPSER数据集的独特之处在于它结合了面部和环境摄像机数据、智能手表指标，并在类似数据集中包含了代表不足的种族，所有这些都发生在自然、面对面的环境中，使其成为目前同类数据集中最为全面的。该数据集为教育背景下的学生互动提供了广泛和多样化的数据集，并辅以其他工具的额外元数据。这项倡议通过提供宝贵的资源来解决现有缺陷，以分析面对面课程中学生注意力和情绪。DIPSER数据集的创建时间是在2025年，主要研究人员包括Luis Marquez-Carpintero、Sergio Suescun-Ferrandiz等人。该数据集对相关领域的影响力在于它提供了前所未有的数据集，以帮助研究人员更好地理解和分析学生在面对面的课堂环境中的注意力和情绪。

当前挑战

DIPSER数据集相关的挑战包括：1) 所解决的领域问题的挑战：该数据集旨在解决在教育环境中评估学生注意力的挑战，特别是在面对面的课堂环境中。这需要准确捕捉学生的行为和情绪，以及他们的生理指标，如心率。2) 构建过程中所遇到的挑战：数据集的构建过程中需要克服的挑战包括确保摄像机和智能手表数据的同步，以及确保数据的质量和可靠性。此外，还需要确保数据集的隐私和伦理问题得到妥善处理。DIPSER数据集的创建者已经通过严格的同步和数据验证程序解决了这些问题，并确保数据集的隐私和伦理问题得到妥善处理。

常用场景

经典使用场景

在课堂教学环境中，DIPSER数据集的经典应用是评估学生的注意力水平。通过使用RGB相机和智能手表传感器数据，研究人员可以训练机器学习算法来预测学生的注意力并与其情绪相关联。此外，该数据集还包含了来自不同教育场景的学生互动数据，以及来自其他工具的额外元数据，为注意力分析提供了广泛而多样的数据集。

实际应用

DIPSER数据集的实际应用场景包括教育评估和改进教学方法。通过对学生的注意力和情绪进行分析，教师可以更好地了解学生的学习状态，并根据需要调整教学内容和方法。此外，该数据集还可以用于开发智能教育系统，如智能教室和智能辅导系统，以提供个性化的学习体验。此外，该数据集还可以用于研究不同教育场景下的学生行为和情感，为教育政策制定提供科学依据。

衍生相关工作

DIPSER数据集的衍生相关工作包括学生注意力评估和情绪识别。该数据集可以用于开发新的算法和模型，以提高学生注意力评估和情绪识别的准确性。此外，该数据集还可以用于研究不同教育场景下的学生行为和情感，为教育政策制定提供科学依据。此外，该数据集还可以用于开发智能教育系统，如智能教室和智能辅导系统，以提供个性化的学习体验。