您所在的单位/机构类型
K12学校
教育行政主管部门
教育评选/赛事组织方
第三方调研/评估机构
教育科技服务企业
其他
您是否参与过K12教育类评选、测评或满意度调查相关工作
在您接触过的K12教育评选数据采集过程中，数据回收的主要渠道是
学校统一组织师生/家长填写
评选平台公开投放链接
社群/朋友圈转发收集
委托第三方机构执行
线下纸质问卷回收
其他
您认为当前K12教育评选中，回收数据的整体可信程度如何？（1分表示非常不可信，5分表示非常可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为影响K12教育评选数据质量的主要因素有哪些
填写人随意作答、答题时间过短
存在批量刷票/重复提交行为
题目引导性过强导致回答失真
样本代表性不足
存在问卷代填等非本人填写情况
数据清洗规则不完善
其他
您在过往相关工作中，是否发现过疑似非本人填写的异常问卷
经常发现
偶尔发现
听说过但未实际遇到
从未发现
不确定
您通常通过哪些特征识别异常作答行为
答题时长显著低于正常水平
所有题目选择高度一致（如全选A）
开放题答案无意义或高度雷同
IP地址/设备信息高度集中
填写时间集中在非正常时段
逻辑校验题未通过
其他
您认为问卷代填行为对K12教育评选结果公正性的影响程度如何？（1分表示几乎无影响，5分表示影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
据您了解，教育评选场景中出现非本人填写情况的主要动因是
参评对象为提升排名/评优结果刻意刷量
任务摊派导致填写人无真实意愿，委托他人代交
第三方执行机构为完成样本量指标违规操作
黑灰产提供有偿刷填服务
家长/学生出于人情帮忙批量填写
其他
您认为哪些类型的K12教育评选最容易出现数据质量问题
学校办学满意度评价
教师/班主任评优投票
学生综合素质类评选
区域教育质量监测调查
教育机构口碑/品牌评选
家校沟通类调研
其他
您所在的机构在问卷投放前，是否会对填写人群进行身份核验
有严格的身份核验机制（如实名认证、专属邀请码）
有基础核验（如手机号验证、IP限制）
仅做简单提示，无实质核验
完全没有核验措施
不清楚
您所在的机构在数据回收后，是否会建立标准化的无效问卷清洗流程
有明确且严格的清洗规则并严格执行
有规则但执行不严格
视项目情况临时判断
基本不做清洗
不清楚
您认为以下哪些技术手段能有效降低异常数据对评选结果的干扰
设置答题最短时长限制
增加逻辑校验题/陷阱题
基于设备指纹、IP、行为轨迹识别异常
引入人脸识别/实名验证机制
对开放题进行语义相似度检测
建立异常样本人工复核机制
其他
您对当前行业内防范数据造假、保障评选公平的相关措施完善程度的评价是？（1分表示非常不完善，5分表示非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解过针对调研数据造假的相关行业规范或法律法规
您认为在制度层面，防范问卷代填等数据风险还需要哪些支持
出台更明确的教育评选数据质量标准
加大对有偿刷填等违规行为的惩戒力度
建立第三方数据质量审计机制
加强对学校、家长的诚信宣传引导
推动评选过程公开透明
其他
如果在K12教育评选中引入区块链存证、全程留痕等技术，您认为对提升数据可信度的作用如何
作用非常大
有一定作用
作用有限
几乎没有作用
不了解相关技术，无法判断
您认为未来3年，K12教育评选领域数据质量风险的变化趋势是？（1分表示风险明显降低，5分表示风险明显升高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
结合您的实际经验，您认为在K12教育评选数据采集环节，最需要优先解决的一个问题是什么？
关于提升教育评选数据真实性、防范非规范作答行为，您还有哪些具体建议？