您所在的高校类型是
公办本科院校
民办本科院校
高职高专院校
成人/继续教育院校
其他类型高校
您在高校人事/师资管理相关岗位的工作年限是
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在高校开展教职工离职调研的频率通常是
每季度开展1次
每半年开展1次
每年开展1次
仅在离职高峰时段集中开展
暂未形成固定调研周期
您过往使用在线问卷工具开展离职调研时，是否遇到过无效答卷干扰调研结果的情况
从未遇到
偶尔遇到（占比低于10%）
时有遇到（占比10%-30%）
经常遇到（占比30%以上）
未使用过在线问卷开展相关调研
您在离职调研中遇到过的无效答卷类型主要有哪些
同一IP/设备重复提交
答题时长过短的随意填答
选项规律作答（如全选同一选项）
非目标调研对象的恶意填答
逻辑前后矛盾的无效答卷
其他类型无效答卷
您认为无效答卷对高校离职调研结果准确性的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=严重影响）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在开展离职调研前，您是否了解问卷网智能防刷这类可自动识别无效答卷的功能
非常了解，曾多次使用
有一定了解，曾尝试使用
听说过但未实际使用过
完全不了解相关功能
您认为智能防刷功能在高校离职调研场景中，最核心的价值体现在哪些方面
降低人工筛查无效答卷的时间成本
提升离职原因分析结果的可信度
保护离职教职工真实填答的隐私安全
减少恶意刷票对调研结论的误导
保障调研样本的代表性与真实性
其他价值点
如果在离职调研中启用智能防刷的异常IP识别能力，您认为该功能对拦截非本校人员恶意填答的有效性预期如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您更倾向于智能防刷功能在识别到可疑答卷时采用哪种处理方式
直接拦截可疑答卷，不允许提交
标记可疑答卷，提交后由人工复核
弹出验证提示，验证通过后可正常提交
根据可疑程度分级匹配不同处理方式
除了基础的重复提交拦截外，您希望智能防刷相关功能还能覆盖哪些风险场景
答题时长异常识别
选项作答规律校验
前后题逻辑矛盾校验
虚拟手机号注册识别
答题设备指纹比对
其他风险场景
您对智能防刷功能在不干扰正常填答体验前提下识别无效答卷的信任程度如何？（1分=完全不信任，5分=非常信任）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果智能防刷功能会对正常填答的用户增加1次以内的验证步骤，您是否能接受
完全可以接受，数据质量更重要
基本可以接受，只要验证步骤简单
不太能接受，担心影响填答意愿
完全不能接受，不希望增加任何额外步骤
您认为高校离职调研中，哪些环节最需要数据质量控制手段的介入
问卷发布后的传播环节，防止非目标人群进入
答卷填写过程中，实时识别异常填答行为
答卷回收后，自动筛查标记无效样本
数据统计环节，自动剔除异常数据后再生成结果
报告输出环节，标注数据质量可信度说明
您认为智能防刷功能对提升高校离职调研数据质量的整体帮助程度如何？（1分=几乎无帮助，5分=帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在高校未来开展离职调研时，是否愿意尝试启用带智能防刷能力的问卷工具
非常愿意，计划近期就使用
比较愿意，会优先考虑这类工具
持观望态度，需要先了解实际效果
暂时没有相关使用计划
您在选择离职调研使用的问卷工具时，主要考虑哪些因素
数据质量保障能力（如防刷、无效识别）
问卷设计的灵活度
数据统计分析的便捷性
填答者的隐私保护水平
工具使用的学习成本
服务采购成本
其他考虑因素
如果向其他高校负责离职调研的同行推荐具备智能防刷能力的问卷数据质量控制方案，您的推荐意愿有多大？（0分=完全不推荐，10分=非常愿意推荐）
结合您开展高校离职调研的实际经验，您对问卷网智能防刷相关的质量控制功能还有哪些优化建议或具体需求？