您认为，与传统的问卷式职业兴趣测评（如霍兰德职业兴趣量表）相比，2026年新型AI职业兴趣测评工具在预测个人职业发展方向的准确性上，总体表现如何？
AI工具远高于传统工具
AI工具略高于传统工具
两者基本相当
传统工具略高于AI工具
传统工具远高于AI工具
不清楚
您认为AI职业兴趣测评工具在“动态追踪兴趣变化”这一能力上，相比传统的一次性测评，其准确性提升主要体现在哪个方面？
能更频繁地捕捉短期兴趣波动
能更准确地识别长期稳定的核心兴趣
能预测兴趣随年龄和阅历的自然演变
以上所有方面
无明显提升
请列举一个您认为可能影响传统职业兴趣测评工具准确性的固有局限性（例如：社会赞许性、静态快照等）。
新型AI工具通过分析用户在数字平台（如学习记录、项目参与、内容消费）的行为数据来推断兴趣。您认为这种“行为数据推断”的准确性，与传统的“自我陈述”相比如何？
行为数据推断更客观、更准确
自我陈述更直接、更准确
各有优劣，准确性取决于具体情境
无法比较
AI工具在处理哪一类数据时，可能面临最大的“准确性挑战”？（例如：非结构化文本、跨文化数据、小众兴趣数据等）
您是否担心AI职业兴趣测评工具的算法可能存在“偏见”（如对某些性别、种族或背景的人群预测不准），从而影响其准确性？
非常担心，这是主要风险
有些担心，但相信可通过技术缓解
不太担心，算法是客观的
完全不担心
对于测评结果的“解释”环节，您认为AI生成的个性化职业发展建议，其准确性和实用性相比人类职业规划师提供的建议如何？
AI建议更准确、更个性化
人类建议更准确、更富有洞察力
AI在信息整合上更优，人类在情感共鸣上更优
两者结合是最佳方案
请设想一个具体的职业领域（如“游戏策划”、“数据科学家”、“乡村教师”），并说明AI工具在测评个体对该职业的兴趣时，可能需要关注哪些传统工具忽略的“新型数据信号”？
从长期（如5-10年）的职业成功预测来看，您认为基于兴趣的AI测评准确性，与基于能力（如技能测试）或基于人格特质（如大五人格）的测评相比，重要性排序如何？
兴趣 > 能力 > 人格
能力 > 兴趣 > 人格
人格 > 兴趣 > 能力
三者同等重要，缺一不可
如果一项AI职业兴趣测评工具声称其预测准确率达到90%，您认为这个数字在现实中最可能通过什么方式被“高估”？
在训练数据同质化的人群中测试
将“兴趣”狭隘定义为热门职业
忽略用户后续的真实职业选择反馈
以上所有
您认为，要科学地验证2026年AI职业兴趣测评工具的准确性，最关键的纵向研究指标应该是什么？（例如：5年后职业满意度、职业稳定性、收入水平等）
对于“职业兴趣”这个本身就在不断演化的概念（例如，2026年可能出现我们现在未知的新兴职业），AI工具和传统工具，谁更有可能快速适应并保持测评准确性？
AI工具，因其具备持续学习能力
传统工具，因其理论框架更稳固
都不擅长，需要人类专家重新定义
取决于工具设计者的更新速度
您是否认为，AI工具将最终完全取代传统职业兴趣测评工具，成为准确性方面的唯一标准？
是，这是必然趋势
否，传统工具仍有其不可替代的价值（如理论深度、标准化）
会融合，界限变得模糊
很难预测
请用一句话总结您对“2026年AI职业兴趣测评工具准确性”的核心期待或最大担忧。