DevEmo+：基于自然场景的学生编程任务面部表情数据集

《Scientific Data》：DevEmo+: A Video Dataset of Spontaneous Facial Expressions of Students Solving Programming Tasks in the Wild

　　

摘要

本文介绍了 DevEmo+，一个全新的学生编程任务面部表情录制数据集。该数据集从参与者的个人计算环境中以"自然场景"方式采集，旨在满足研究学生在复杂计算机辅助学习过程中情感状态的生态效度数据的迫切需求。数据的生成采用了三阶段方法，将自动情感识别、基于众包的人工筛选以及专家标注者的最终审核筛选相结合，以确保高质量标签。最终数据集包含来自51名参与者的304段视频片段，其中152段为情绪表情，152段为中性表情，保持均衡分布。采用共识协议，要求至少三名专家中的两名在情绪类别和时间标注上达成一致。最终标注结果以认知状态为主，包括困惑（51.9%）、快乐（22.4%）和惊讶（16.4%），使该数据集尤其适合研究问题解决过程中认知与情感的动态交互关系。公开可用的数据集包含详细元数据，便于使用和研究。