2026年AI驱动的K12学科辅导课程个性化推荐效果测评调研

本次调研旨在评估AI驱动的K12学科辅导课程个性化推荐系统的实际效果。请根据您的真实体验与认知，认真作答以下所有题目。您的回答将为我们优化系统提供宝贵参考。本调研满分100分，预计用时10-15分钟。

Q1:您认为，一个优秀的AI个性化推荐系统，其首要目标应该是？

增加用户使用时长

精准匹配学生的薄弱知识点和学习偏好

推荐最多的课程资源

降低系统运营成本

Q2:以下哪些是AI个性化推荐系统在K12教育中可能依赖的数据维度？（可多选）

学生的历史答题记录与正确率

学生在不同知识点的停留时间

学生的年级、教材版本

学生自主设定的学习目标

家长的职业背景

Q3:请列举三项您期望AI个性化推荐课程能帮助您达成的具体学习目标。

填空1

Q4:当系统推荐的课程难度明显高于您当前水平时，您最可能采取的行动是？

坚持学习，挑战自我

放弃该课程

向系统反馈“太难了”，希望调整推荐

跳过难点，只学自己会的部分

Q5:您认为AI推荐课程的更新频率多久比较合适？

每天更新

每周更新

根据我的学习进度和完成情况动态更新

每月或每学期更新一次即可

Q6:您希望系统在推荐课程时，以何种形式向您解释推荐理由？（可多选）

文字说明（例如：基于您上周在‘一元二次方程’的错误率较高）

可视化知识图谱（标出您的薄弱点及推荐路径）

不需要解释，相信系统的判断

对比您与相似学情同学的学习路径

Q7:如果AI推荐了一门您不感兴趣的课程，但系统判断它对您很重要，您认为系统应该怎么做来促使您学习？

填空1

Q8:对于AI推荐的课程，您更看重以下哪一点？

授课老师的名气

课程与当前学校教学进度的同步性

课程的价格或是否免费

课程内容形式的趣味性（如动画、互动多）

Q9:您认为，一个有效的个性化推荐效果测评，应该包含哪些方面的评估？（可多选）

推荐课程的点击率和完成率

学习相关知识点后的成绩提升情况

用户使用推荐功能的主观满意度

系统推荐算法的响应速度

推荐课程资源的丰富程度

Q10:请描述一次您认为非常成功或非常失败的个性化课程推荐经历（可以是任何平台）。成功或失败的关键原因是什么？

填空1

Q11:您是否愿意授权系统分析您的学习过程数据（如录屏、互动记录）以提供更精准的推荐？

非常愿意，只要能提高推荐效果

比较愿意，但需要明确告知数据用途

不太愿意，担心隐私泄露

完全不愿意

Q12:如果推荐系统出现错误（如重复推荐已掌握的课程），您对系统的信任度会？

大幅下降，认为系统不可靠

轻微下降，但愿意给系统改进的机会

没有影响，认为是正常现象

反而上升，因为觉得系统有“人性化”的失误

Q13:展望2026年，您希望AI个性化推荐在K12教育中还具备哪些目前尚未普及的“智能”功能？

填空1

Q14:您认为，以下哪些因素可能会限制AI个性化推荐在K12教育中的效果？（可多选）

初始数据不足导致“冷启动”问题

算法偏见或过度拟合

学生或家长对新技术的不信任

优质教育数字化资源的匮乏

网络环境与硬件设备的限制

Q15:综合来看，您认为当前AI驱动的个性化课程推荐，在多大程度上真正实现了“因材施教”？

完全实现，高度个性化

大部分实现，能满足主要需求

部分实现，仍有较大改进空间

基本没有实现，与传统推荐差异不大

Q16:为了本次测评调研能更真实地反映效果，请留下您对本次调研设计本身的建议（如题目是否清晰、选项是否合理等）。

填空1

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