金数据智能防刷在中小学态度调研中的数据质量控制研究问卷

您好！感谢您参与本次关于金数据智能防刷在中小学态度调研中的数据质量控制研究。本问卷旨在了解一线教育工作者及相关人员对调研数据质量控制的认知与实践情况，所有数据仅用于学术研究，匿名填写，请您根据实际情况作答。

Q1:您的身份是

中小学教师

学校行政管理人员

教育调研从业者

教育信息化产品使用者

其他教育相关从业者

Q2:您所在学校的学段

小学

初中

高中

九年一贯制学校

完全中学

Q3:您是否有过组织或参与中小学主题调研问卷的经验

从未参与

偶尔参与（每年1-2次）

经常参与（每年3-5次）

频繁参与（每年6次及以上）

Q4:您认为当前面向中小学群体的态度调研中，无效问卷（如随意作答、机器刷票）对调研结果的影响程度如何？（1分表示几乎无影响，5分表示影响极大）

分数

标签

Q5:您在过往调研中遇到过哪些影响数据质量的问题

同一IP重复提交

答题时长过短的无效作答

选项全部一致的敷衍作答

非目标人群冒名填写

恶意批量刷票

未遇到明显问题

Q6:在开展中小学态度调研时，您对问卷防刷功能的需求程度

完全不需要

不太需要

一般需要

比较需要

非常需要

Q7:您选择调研工具时，重点关注以下哪些数据质量控制功能

IP/设备限制提交次数

答题时长校验

验证码防护

逻辑校验（如前后题答案矛盾识别）

异常作答自动标记

提交数据人工复核通道

Q8:您是否了解金数据智能防刷相关功能

完全不了解

听说过但未使用过

使用过基础功能

熟练使用多项防刷功能

Q9:若您使用过相关功能，您认为智能防刷在拦截无效作答方面的效果如何？（1分表示效果很差，5分表示效果很好，未使用过可选择“不涉及”）

分数

标签

Q10:您认为面向中小学生及家长的调研中，防刷机制的设置难度主要在于

操作过于复杂，增加调研筹备成本

规则太严格容易误拦截真实有效答卷

规则太宽松无法起到防刷作用

不清楚如何配置合理的防刷规则

没有明显难度

Q11:您认为智能防刷功能对中小学态度调研的价值主要体现在哪些方面

提升调研结果的真实性与可信度

减少后期人工清洗数据的工作量

避免恶意刷票导致的调研结论偏差

保护调研发起方的决策科学性

降低无效数据占用的系统资源

Q12:在设置防刷规则时，您更倾向于哪种模式

系统推荐的默认智能规则

根据调研场景自定义调整规则

完全手动设置所有防刷参数

不需要设置防刷规则

Q13:您认为防刷功能是否会增加受访者的填写负担？（1分表示完全不会增加负担，5分表示负担很重）

分数

标签

Q14:以下哪些防刷验证方式您认为在中小学调研场景中接受度较高

无感设备/IP识别（无需受访者操作）

简单图形验证码

短信验证（仅针对异常提交触发）

答题行为轨迹分析（如点击、滑动规律）

人工审核可疑答卷

Q15:您是否遇到过因防刷规则设置不当导致有效答卷被拦截的情况

从未遇到

偶尔遇到（占比低于5%）

时有遇到（占比5%-15%）

经常遇到（占比15%以上）

未使用过防刷功能

Q16:您对当前主流调研工具的数据质量控制整体满意度如何？（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）

分数

标签

Q17:您认为目前智能防刷相关功能还有哪些需要优化的方向

提升异常作答识别的准确率，减少误判

简化配置流程，降低使用门槛

提供针对教育场景的专属防刷模板

增加异常数据的可视化分析报告

支持与学校现有身份系统对接验证

其他

Q18:未来您在组织中小学态度类调研时，使用带智能防刷功能的调研工具的意愿

完全不愿意

不太愿意

不确定

比较愿意

非常愿意

Q19:您向身边从事教育调研工作的同事推荐具备可靠数据质量控制能力的调研工具的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q20:关于中小学调研中的数据质量控制，您还有哪些其他的经验、建议或需求？

填空1

金数据智能防刷在中小学态度调研中的数据质量控制研究问卷

关于

1个月前

更新

340

频次

题目数

有问题？问问AI帮你修改改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷