产品
解决方案
模板
品牌动态
AI 资源
定价

问卷星智能防刷在高校培训评估中的数据质量控制调查问卷

您好！感谢您参与本次关于问卷星智能防刷在高校培训评估中的数据质量控制调研。本次调查旨在了解高校培训评估场景下问卷数据质量控制的实际情况与优化需求，您的回答将为相关研究提供重要参考，问卷采用匿名形式，所有数据仅用于学术分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在的高校是否开展过面向师生或教职工的线上培训评估工作？

是，经常开展
是，偶尔开展
从未开展
不清楚

Q2:您在高校培训评估工作中主要承担的角色是？

培训组织管理人员
参训教师/教职工
参训学生
问卷调研/数据统计相关工作人员
其他

Q3:您是否使用过问卷星平台开展培训评估类问卷的发放与回收工作？

经常使用
偶尔使用
从未使用过
听说过但未实际使用

Q4:在过往的高校培训评估问卷回收过程中，您遇到过哪些影响数据质量的问题？

同一用户重复提交答卷
答题时间过短的无效作答
答案高度雷同的批量刷卷
非目标调研对象随意填写
IP地址异常的集中提交
未遇到过明显的数据质量问题
其他

Q5:您认为无效答卷、恶意刷卷等问题对高校培训评估结果准确性的影响程度如何？（1分表示几乎无影响，5分表示影响极大）

分数
标签

Q6:您是否了解问卷星智能防刷相关的功能设置？

非常了解，且实际使用过
有一定了解，但未实际使用
仅听说过，不清楚具体功能
完全不了解

Q7:您认为智能防刷功能可以从哪些维度帮助识别无效答卷？

答题时长阈值校验
同一设备/账号提交次数限制
IP地址异常访问拦截
验证码/人脸验证等身份校验
答案逻辑矛盾识别
选项作答规律异常检测
其他

Q8:如果在高校培训评估问卷中启用智能防刷设置，您最担心出现以下哪种情况？

正常参训用户被误拦截无法提交
防刷规则设置过于复杂增加操作成本
无法精准识别隐蔽性较强的刷卷行为
可能泄露用户答题相关隐私信息
没有明显担忧

Q9:您认为针对高校培训评估场景，智能防刷的规则严格程度设置为哪种更合适？

低强度：仅拦截明显异常的重复提交
中等强度：结合答题时长、IP、设备信息综合校验
高强度：增加身份验证环节，最大化拦截无效答卷
根据培训评估的重要等级灵活调整强度

Q10:除了智能防刷相关功能外，您认为以下哪些方式也能提升高校培训评估的数据质量？

明确答题对象范围，设置专属答题入口
优化问卷题目设计，减少歧义与引导性表述
设置合理的问卷逻辑跳转，缩短无效答题路径
回收后对答卷数据进行人工清洗校验
对答题用户设置实名认证/工号学号验证
其他

Q11:您认为问卷星智能防刷功能在高校培训评估场景中的实用价值如何？（1分表示完全没有价值，5分表示价值极高）

分数
标签

Q12:如果您使用过智能防刷功能，您认为其对无效答卷的拦截准确率大概处于什么水平？

90%以上，拦截效果很好
70%-90%，大部分无效卷能被拦截
50%-70%，拦截效果一般
50%以下，误拦漏拦情况较多
未使用过相关功能，无法判断

Q13:您认为当前智能防刷功能在高校培训评估应用中还存在哪些不足？

规则配置不够灵活，难以适配不同培训的差异化需求
误拦率较高，影响正常用户的答题体验
对新型刷卷手段的识别响应不够及时
数据质量相关的统计分析功能不够完善
操作门槛较高，普通管理人员难以快速上手
未发现明显不足
其他

Q14:您所在的高校未来在开展培训评估工作时，是否愿意尝试启用智能防刷相关功能来保障数据质量？

非常愿意，会优先考虑使用
愿意，会根据实际评估需求选择性使用
持观望态度，需要参考其他院校的使用效果
不愿意，认为没有使用必要

Q15:综合来看，您对问卷星平台在高校培训评估数据质量控制方面的整体满意度如何？（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）

分数
标签

Q16:您认为智能防刷功能对提升高校培训评估数据可信度的作用程度如何？

作用非常大，是数据质量控制的核心手段
作用较大，是人工校验的重要补充
作用一般，仅能解决部分表层问题
作用很小，无法从根本上解决数据质量问题

Q17:您希望智能防刷功能未来针对高校培训评估场景增加哪些特色能力？

对接高校统一身份认证系统，精准匹配参训人员名单
针对培训评估类问卷提供专属的防刷规则模板
生成数据质量分析报告，直观展示无效答卷占比及原因
支持自定义异常行为识别规则，适配不同培训的特点
增加答题过程的行为轨迹分析，识别代答、随意作答等情况
其他

Q18:关于问卷星智能防刷在高校培训评估中的数据质量控制应用，您还有哪些其他的意见或建议？

填空1
问卷星智能防刷在高校培训评估中的数据质量控制调查问卷
关于
1个月前
更新
723
频次
18
题目数
分享
问问AI
有问题？问问AI帮你修改 改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷
更多专题 · 最新模板 · 历史项目