您认为AI编程教学系统（如编程陪练）在语法错误识别方面的准确性如何？
非常高，几乎能发现所有错误
比较高，能发现大部分常见错误
一般，只能发现部分明显错误
比较低，经常遗漏或误判
一个优秀的AI编程教学系统应具备哪些核心能力？（多选）
实时代码纠错与提示
个性化学习路径规划
项目式任务引导与拆解
自然语言交互解答疑问
自动生成完整项目代码
请列举AI编程教学系统在解释编程概念时（例如“循环”或“函数”）可能存在的不足。（至少两点）
使用AI编程教学系统后，您认为对学生“独立调试和解决问题的能力”有何影响？
显著提升
略有提升
几乎没有影响
可能产生依赖，反而削弱
在评估AI教学系统的学习效果时，下列哪些指标是有效的？（多选）
学生完成编程任务的正确率
学生主动提问的频率和深度
学生在后续独立项目中的代码质量
学生使用系统的总时长
学生对编程兴趣的自我报告变化
对于编程初学者，AI教学系统提供的“代码补全”功能，最可能带来哪种风险？
降低打字速度
增加理解代码逻辑的难度
导致程序运行更慢
引发网络安全问题
当AI编程教学系统给出的答案或解释与学生从老师或教材中获得的信息不一致时，可能的原因是什么？
从教育公平角度，AI编程教学系统最可能带来哪项积极影响？
完全取代教师，降低教育成本
提供7x24小时、无地域限制的个性化辅导
确保所有学生达到相同的编程水平
自动为所有学生生成获奖作品
为了确保测评的准确性，对AI编程教学系统进行测试时应包含哪些类型的题目？（多选）
基础语法题
经典算法题（如排序）
开放式项目设计题
包含“陷阱”的逻辑题
涉及最新技术框架的题
请简述“编程陪练”类系统在“适应性学习”方面可能面临的挑战。
预测到2026年，AI编程教学系统在“理解学生编程意图”方面的能力将达到何种水平？
能完全理解任何模糊的自然语言描述
能较好理解结构化的任务描述和部分错误代码意图
仅能理解非常精确的指令和标准语法
与当前水平相比无明显进步
在测评AI教学系统对学习效果的影响时，以下哪些属于应控制的变量？（多选）
学生的先前编程经验
测评使用的编程语言
学生同时接受的传统教学时长
测评期间的网络环境
学生使用的硬件设备性能
除了准确性和学习效果，评估一个AI编程教学系统还应考虑哪些重要维度？（请至少列举两个）
如果AI编程教学系统频繁给出次优（非错误但不够好）的解决方案，长期来看会如何影响高水平学生的学习？
无影响，他们会自行优化
阻碍他们探索更优解和培养批判性思维
帮助他们巩固基础知识
激励他们开发更好的AI系统
本次调研中，我们关注“2026年”的系统，这主要是在测评系统的哪方面属性？
当前可用性
技术前瞻性与发展潜力
历史版本稳定性
商业营销噱头
为保障测评科学性，在开展大规模AI编程教学系统学习效果实验前，通常需要进行什么类型的先导研究？
您认为，未来AI编程教学系统的准确性测评，应该向哪些方向发展？（多选）
从“代码正误”扩展到“解决方案优劣”评估
增加对编程思维过程（如调试步骤）的评估
建立跨编程语言、跨领域的统一测评基准
完全依赖学生在真实项目中的表现作为金标准
引入更多元化的评委（如教师、资深工程师）进行人工复核
对于“编程素质教育”而言，AI教学系统最重要的贡献可能在于？
快速培养出能通过技术面试的求职者
降低学校和机构的编程教学成本
激发并保持广大学生对编程和科创的兴趣
实现编程知识的无差异标准化传递
请用一句话总结您对AI编程教学系统在未来教育中角色的期待。