金数据智能防刷在高校在线考试中的数据质量控制应用调研

您好！感谢您参与本次关于金数据智能防刷在高校在线考试中的数据质量控制应用调研。本次问卷旨在了解高校师生及考务人员对在线考试防作弊与数据质量保障的真实看法，您的回答将仅用于学术研究与产品优化，全程匿名，请根据实际情况放心填写。

Q1:您目前的身份是

高校在校学生

高校任课教师

高校考务管理人员

在线考试系统运维人员

教育信息化研究人员

Q2:您参与或组织高校在线考试的频率大概是

每月1次及以下

每月2-4次

每月5-10次

每月10次以上

Q3:在您接触过的高校在线考试中，因恶意刷题、代考等异常行为影响考试数据有效性的情况发生频率如何

从未发生

偶尔发生

经常发生

几乎每次考试都存在

Q4:您认为高校在线考试中最影响数据质量的异常行为有哪些

恶意批量刷题提交无效答卷

他人代考替考

切屏搜题或查阅资料

多人协同答题

使用脚本自动作答

其他违规行为

Q5:请您对当前所在高校在线考试的数据质量整体满意度进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q6:您此前是否了解过智能防刷这类用于在线考试异常行为识别的功能

非常了解，且使用过相关功能

有一定了解，但未实际使用

听说过，但不清楚具体作用

完全不了解

Q7:在您看来，有效的防刷机制应当优先识别哪些异常特征

答题时长过短或不符合正常作答逻辑

IP地址异常聚集或频繁切换

答题轨迹高度雷同

短时间内重复提交答卷

设备指纹异常（如多账号同设备登录）

作答选项呈现规律性机械选择

Q8:您认为智能防刷功能对提升高校在线考试数据质量的重要程度如何（1分完全不重要，5分非常重要）

分数

标签

Q9:如果在考试系统中引入异常答卷自动拦截机制，您是否支持

非常支持，能有效保障考试公平

比较支持，但担心误判正常答卷

中立，取决于实际识别准确率

不太支持，担心影响考生正常作答

完全不支持

Q10:您认为金数据智能防刷在高校在线考试场景下可重点发挥作用的环节有哪些

考前身份核验与准入控制

考中异常行为实时预警

考后无效答卷自动筛查标记

考试数据真实性核验与统计

考务风险数据复盘分析

Q11:您更倾向于防刷功能以哪种方式处理识别到的异常答卷

直接拦截，不允许提交

标记异常，由考务人员人工复核

对异常考生弹出警示后允许继续作答

考后统一导出异常名单供核查

Q12:您对智能防刷识别结果准确率的可接受最低要求是（1分可接受较低准确率，5分要求几乎零误判）

分数

标签

Q13:您认为在高校在线考试中应用数据质量控制手段时，最需要关注哪些方面

考生个人信息与作答数据安全

异常识别的准确率，减少误判漏判

功能操作便捷性，不增加考务负担

不干扰考生正常答题流程

异常预警与处置的及时性

数据统计结果的可追溯性

Q14:您是否担心防刷机制过度采集考生行为数据而引发隐私问题

非常担心

比较担心

一般，只要合规使用就可以接受

不太担心

完全不担心

Q15:如果防刷功能可以在不增加考生操作步骤的前提下完成异常识别，您认为其推广价值如何

非常高，适合各类在线考试普及

比较高，可在正式考试中优先使用

一般，可根据考试重要性选择使用

价值较低，适用场景有限

没有推广价值

Q16:除了防刷识别外，您认为以下哪些功能可以进一步提升在线考试的数据质量

随机抽题与选项乱序

人脸识别与活体检测

全程屏幕监控与切屏限制

答题过程全程留痕可回溯

考后雷同卷智能比对

成绩数据自动校验与异常分析

Q17:您认为将智能防刷能力融入高校常态化在线考试的可行性如何（1分完全不可行，5分非常可行）

分数

标签

Q18:若学校计划引入相关工具强化在线考试数据质量控制，您认为优先试点的场景应为

期末统一在线考试

课程随堂测验与小测

入学摸底或分级考试

竞赛类选拔考试

补考与重修考试

职业资格类校考

Q19:您认为当前高校在在线考试数据质量控制方面存在的主要痛点是

缺乏有效的异常答卷自动识别手段

人工核查效率低、成本高

防作弊手段单一，容易被绕过

考后数据清洗标准不统一

系统之间数据不互通，难以联动分析

对新型作弊手段响应不及时

Q20:综合考虑功能效果、使用成本与隐私保护等因素，您向学校推荐使用具备智能防刷能力的在线考试工具的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q21:关于金数据智能防刷在高校在线考试中的数据质量控制落地应用，您还有哪些具体建议或期待？

填空1

金数据智能防刷在高校在线考试中的数据质量控制应用调研

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