AI赋能滑雪教学评估：基于问卷设计的智能反馈收集研究

您好！欢迎参与本次关于AI赋能滑雪教学评估的调研，我们将通过科学的问卷设计方法，收集滑雪爱好者与教练对智能教学工具的真实体验与建议，您的回答对优化滑雪教学模式非常重要，感谢您的支持！

Q1:您的滑雪水平处于以下哪个阶段？

零基础（从未接触滑雪）

初级（能在初级道平稳滑行、简单刹车）

中级（能在中级道流畅换刃、掌握基础转弯技巧）

高级（能驾驭高级道、掌握刻滑/公园等专项技巧）

专业级（教练/竞技滑雪参与者）

Q2:您是否体验过融入AI技术的滑雪教学服务？

从未体验过

体验过1-2次

经常体验（累计5次以上）

长期使用AI辅助滑雪训练工具

Q3:如果由您为当前传统滑雪教学的效果打分（1分最低，5分最高），您会打几分？

分数

标签

Q4:您认为传统滑雪教学中最突出的痛点有哪些？

教练指导反馈不及时

动作纠错依赖主观经验、标准不统一

课后缺乏可追溯的动作复盘依据

教学进度无法匹配个人学习节奏

学习过程数据缺失，难以量化进步幅度

其他

Q5:您期待AI滑雪教学工具具备哪些核心功能？

动作姿态实时捕捉与错误提醒

滑行数据（速度、坡度、转弯半径）自动记录

个性化学习路径规划

课后生成可视化动作分析报告

虚拟教练陪练与技巧演示

学习成果阶段性评估

Q6:您认为AI评估结果对滑雪动作纠错的参考价值如何？

完全没有参考价值

参考价值较低

有一定参考价值

参考价值较高

可以作为核心纠错依据

Q7:您对AI系统给出的滑雪教学评估结果的信任度打几分？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q8:如果通过专业的问卷设计收集滑雪学习者的反馈，您认为多久开展一次评估最合理？

每次课程结束后

每完成3-5次课程

每个学习阶段（如初阶升中阶）结束后

每个雪季结束后

不需要固定周期

Q9:您认为智能滑雪教学评估需要重点采集哪些维度的信息？

学习者的基础运动能力

课程中的动作完成度

学习者对教学内容的接受度

练习过程中的安全风险点

课后自主练习的频次与效果

学习者的个人学习目标

Q10:您是否愿意在滑雪课程后花3-5分钟填写反馈问卷，帮助优化AI教学评估模型？

非常不愿意

不太愿意

视奖励情况而定

比较愿意

非常愿意

Q11:您认为哪些激励方式会提升您填写滑雪教学反馈问卷的积极性？

雪场雪票折扣

教练课程优惠券

个人滑行分析报告免费解锁

滑雪装备周边礼品

积分兑换雪场服务

不需要额外激励，愿意主动反馈

Q12:您认为AI辅助教学对提升滑雪学习效率的作用有多大？（1分完全没作用，5分作用非常大）

分数

标签

Q13:您更倾向于通过哪种渠道完成滑雪教学相关的反馈调研？

雪场现场扫码填写

滑雪课程APP/小程序推送

教练课后分享的链接

滑雪社群内的调研通知

短信/邮件邀请

Q14:您认为优质的滑雪教学反馈问卷设计应该具备哪些特点？

题目简洁，填写耗时短

问题贴合实际学习场景，无冗余内容

选项设置清晰，容易选择

能够充分表达个人真实感受

反馈后能看到对应的教学优化动作

支持匿名填写，保护隐私

Q15:如果AI系统可以根据您的问卷反馈动态调整后续教学方案，您的接受度如何？

完全不能接受

不太能接受

中立

比较接受

非常接受

Q16:您认为AI滑雪教学评估目前最大的短板是什么？

动作识别精度不足

缺乏个性化适配

无法替代教练的现场经验指导

设备使用成本高

数据隐私保护不足

其他

Q17:您向身边的滑雪爱好者推荐AI赋能滑雪教学模式的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常有可能）

选项1

Q18:您希望AI滑雪教学评估报告包含哪些内容？

动作错误点标注与改进建议

与标准动作的对比演示

阶段性学习进步曲线

后续练习重点指引

同水平学习者的能力对标

适合当前阶段的课程推荐

Q19:您能接受的AI滑雪教学辅助服务的单次课程溢价范围是？

不接受溢价

10%以内

10%-30%

30%-50%

50%以上，只要效果好可以接受

Q20:对于AI赋能滑雪教学评估的优化，您还有哪些具体的建议或期待？

填空1

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