教育行业实验数据智能化分析工具满意度调查

尊敬的老师/研究员：您好！本次调查旨在了解您对当前教育实验数据智能化分析工具的使用体验与满意度，您的宝贵意见将帮助我们优化工具功能，更好地服务于教育科研工作。问卷匿名填写，预计耗时5-8分钟，感谢您的参与！

Q1:您目前所从事的主要教育研究领域是？

教育技术学

教育心理学

课程与教学论

教育测量与评估

教育管理与政策

其他

Q2:您使用智能化数据分析工具（如SPSS Modeler、Python数据包、各类教育数据平台内置分析模块等）的频率是？

几乎每天使用

每周数次

每月数次

很少使用，仅在需要时

从未使用过

Q3:请对您目前主要使用的数据分析工具的整体易用性进行评分（1分：非常难用，5分：非常易用）

分数

标签

Q4:您通常使用智能化分析工具处理哪些类型的教育实验数据？（可多选）

学生成绩数据

课堂行为观察数据

问卷调查数据

眼动、脑电等生理数据

访谈或文本数据

学习过程日志数据

其他

Q5:您认为当前工具在数据预处理（如清洗、转换、合并）方面的智能化程度如何？

非常高，能自动识别并处理大部分问题

较高，提供了便捷的向导功能

一般，仍需较多手动操作

较低，主要依赖人工

不清楚

Q6:在模型或算法选择建议方面，您对工具的满意度如何？

非常满意，推荐准确且解释清晰

比较满意，有一定帮助

一般，推荐有时不准确

不满意，推荐价值不大

未使用过此功能

Q7:请对分析结果的可视化呈现（如图表清晰度、美观度、交互性）进行评分（1分：非常不满意，5分：非常满意）

分数

标签

Q8:工具生成的报告或结论解读，是否易于理解并可直接用于论文或报告撰写？

是，非常直接且专业

大部分可以，需少量修改

一般，需要自己重新组织语言

否，解读过于技术化或简略

未使用过报告生成功能

Q9:您认为当前工具在哪些方面有待加强？（可多选）

算法模型的准确性与先进性

对教育领域特殊数据结构的适配性

操作界面与用户体验

分析速度与处理大数据能力

与常用教育软件/平台的集成度

学习成本与帮助文档

定制化分析流程功能

其他

Q10:您有多大可能向同事或同行推荐您正在使用的这款数据分析工具？（0分：完全不可能，10分：极有可能）

选项1

Q11:您是否愿意尝试或已经使用过基于人工智能（如机器学习、自然语言处理）的下一代教育数据分析工具？

是，正在积极使用

有兴趣，但尚未开始

观望中，想了解更多案例

不太感兴趣，现有工具已够用

不了解这类工具

Q12:您期待未来的教育数据智能分析工具具备哪些特定功能或解决什么具体问题？

填空1

Q13:您认为这类工具对提升教育研究效率的作用有多大？

革命性提升，不可或缺

显著提升，节省大量时间

有一定提升，但有限

提升不明显

没有提升甚至增加负担

Q14:您通常通过何种渠道学习掌握新的数据分析工具或功能？

官方文档/教程

学术会议/工作坊

同行交流/请教

在线课程/社区

自行摸索

很少学习新工具

Q15:请对您所使用的工具提供的技术支持或客户服务满意度进行评分（1分：非常不满意，5分：非常满意）

分数

标签

Q16:综合考虑功能、成本、易用性，您认为当前工具的性价比如何？

性价比很高

性价比不错

性价比一般

性价比偏低

性价比很低

不清楚/免费工具

Q17:对于改进教育实验数据智能化分析工具，您还有哪些其他意见或建议？

填空1

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