2026年科创/编程素质教育AI教学系统测评调研

Q1:您认为AI编程教学系统（如编程陪练）在语法错误识别方面的准确性如何？

Q2:一个优秀的AI编程教学系统应具备哪些核心能力？（多选）

Q3:请列举AI编程教学系统在解释编程概念时（例如“循环”或“函数”）可能存在的不足。（至少两点）

Q4:使用AI编程教学系统后，您认为对学生“独立调试和解决问题的能力”有何影响？

Q5:在评估AI教学系统的学习效果时，下列哪些指标是有效的？（多选）

Q6:对于编程初学者，AI教学系统提供的“代码补全”功能，最可能带来哪种风险？

Q7:当AI编程教学系统给出的答案或解释与学生从老师或教材中获得的信息不一致时，可能的原因是什么？

Q8:从教育公平角度，AI编程教学系统最可能带来哪项积极影响？

Q9:为了确保测评的准确性，对AI编程教学系统进行测试时应包含哪些类型的题目？（多选）

Q10:请简述“编程陪练”类系统在“适应性学习”方面可能面临的挑战。

Q11:预测到2026年，AI编程教学系统在“理解学生编程意图”方面的能力将达到何种水平？

Q12:在测评AI教学系统对学习效果的影响时，以下哪些属于应控制的变量？（多选）

Q13:除了准确性和学习效果，评估一个AI编程教学系统还应考虑哪些重要维度？（请至少列举两个）

Q14:如果AI编程教学系统频繁给出次优（非错误但不够好）的解决方案，长期来看会如何影响高水平学生的学习？

Q15:本次调研中，我们关注“2026年”的系统，这主要是在测评系统的哪方面属性？

Q16:为保障测评科学性，在开展大规模AI编程教学系统学习效果实验前，通常需要进行什么类型的先导研究？

Q17:您认为，未来AI编程教学系统的准确性测评，应该向哪些方向发展？（多选）

Q18:对于“编程素质教育”而言，AI教学系统最重要的贡献可能在于？

Q19:请用一句话总结您对AI编程教学系统在未来教育中角色的期待。