2026年互联网在线教育类APP课程推荐精准度满意度调研

尊敬的受访者，您好！我们正在进行一项关于在线教育APP课程推荐精准度的调研，以期为广大用户提供更个性化、更精准的学习内容推荐。本问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，请根据您的真实体验作答。感谢您的参与！

Q1:您最常使用哪一类在线教育APP进行学习？

K12学科辅导

语言学习

职业技能提升

考试考证（如公考、考研）

兴趣爱好（如音乐、绘画）

其他

Q2:您使用该类APP的频率是？

每天多次

每天一次

每周几次

每月几次

很少使用

Q3:您主要通过何种方式接触到APP为您推荐的课程？

首页推荐/个性化banner

搜索后的“猜你喜欢”

学习路径规划中的推荐

完成课程后的关联推荐

系统推送消息

其他

Q4:总体而言，您对APP课程推荐内容的“相关性”满意吗？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q5:总体而言，您对APP课程推荐内容的“新颖性”（能发现新老师/新课程）满意吗？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q6:基于您的使用体验，您有多大可能向朋友或同事推荐该APP的课程推荐功能？（0分=完全不可能，10分=极有可能）

选项1

Q7:您认为APP的课程推荐主要基于以下哪些因素？（请选择最符合您感知的一项）

我的历史学习记录和搜索

我的个人资料（如年龄、职业）

当前热门或促销课程

与我相似用户的学习行为

不太清楚推荐逻辑

Q8:在哪些情况下，您会觉得APP的课程推荐“不够精准”或“令人困扰”？

重复推荐已购买或已学完的课程

推荐与当前学习目标完全无关的课程

推荐质量明显低于预期的课程

推荐过于频繁，干扰正常学习

价格超出预期，感觉被“诱导消费”

未遇到以上情况

Q9:当推荐不精准时，您通常会怎么做？

忽略它，继续做自己的事

点击“不感兴趣”或类似反馈按钮

调整APP内的个人标签或兴趣设置

向客服或平台反馈

减少使用该APP的频率

Q10:您对APP提供的“个性化推荐设置”（如调整兴趣标签、关闭推荐等）功能的易用性满意吗？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q11:您是否愿意授权APP收集更多数据（在隐私政策允许范围内），以提升推荐精准度？

非常愿意，精准推荐更重要

比较愿意，但需明确告知用途

一般，保持现状即可

不太愿意，更关注数据隐私

非常不愿意

Q12:您希望未来的课程推荐功能在哪些方面进行优化？

更智能地理解我的长期学习目标

结合我的知识薄弱点进行推荐

推荐更多免费或试听的高质量内容

增加推荐理由的透明度（如：因为您学了X课）

提供更灵活的推荐频率和时段设置

融合更多学习场景（如学后练习推荐）

Q13:精准的课程推荐是否会显著增加您的课程购买或学习时长？

会，经常因为推荐精准而购买

有时会，看推荐内容和价格

影响不大，我有明确的学习计划

不会，我对此比较谨慎

Q14:请描述一次令您印象深刻的“精准”或“不精准”的课程推荐经历，以及您的感受。

填空1

Q15:展望2026年，您认为“AI驱动的课程推荐”最应优先突破的技术方向是什么？

更深度地理解用户画像与实时意图

跨平台、跨学科的知识图谱关联推荐

对课程质量的AI自动化评估与筛选

模拟“导师”角色进行交互式学习规划

虚拟学习伙伴的陪伴式推荐

Q16:对于在线教育APP的课程推荐功能，您还有哪些其他的意见或建议？

填空1

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