高中生生成式人工智能辅助编程学习特征与计算思维量表
同学，你好！本量表用于了解你在Python编程学习中使用生成式人工智能时的学习体验、行为特征与计算思维表现。问卷没有标准答案，请根据自己的真实情况作答。所有数据仅用于学术研究，研究结果将以匿名方式呈现。
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1.
学生编号
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2.
年级
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3.
填写日期
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4.
此前编程学习经历
没有
少于1个月
1—6个月
6个月以上
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5.
生成式人工智能使用经历
几乎没有
偶尔使用
每周使用
每周多次
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6.
开始编程前，我会认真阅读题目，明确任务目标、输入和输出要求。
1-完全不符合
2-比较不符合
3-一般
4-比较符合
5-完全符合
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7.
我会把较复杂的编程任务拆分成若干较容易处理的小问题。
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8.
在向生成式人工智能提问前，我会先说明自己已经理解的任务条件。
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9.
我会用自己的话概括程序需要完成的功能。
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10.
遇到编程任务时，我会先独立思考可能的解决办法。
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11.
动手编写代码前，我会先考虑程序的大致步骤或算法逻辑。
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12.
即使可以直接询问生成式人工智能，我也会先尝试提出自己的思路。
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13.
我会比较不同的解决思路，再选择适合当前任务的方法。
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14.
只有在自己尝试或查阅资料后仍有困难时，我才会向生成式人工智能求助。
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15.
向生成式人工智能提问时，我会说明具体问题、已有尝试和期望得到的帮助。
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16.
我会要求生成式人工智能解释思路或概念，而不只是提供完整代码。
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17.
当第一次回答不能解决问题时，我会根据具体困难补充信息或调整提问。
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18.
我会根据问题性质选择向教师、同伴、教材/网络资源或生成式人工智能求助。
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19.
收到生成式人工智能的回答后，我会判断其解释是否符合题目要求。
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20.
我会结合课堂所学知识检查生成式人工智能给出的代码或解释。
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21.
如果回答中有不理解的内容，我会继续追问或查阅资料，而不是直接接受。
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22.
我能用自己的话解释生成式人工智能建议中的关键语句或算法逻辑。
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23.
对于生成式人工智能给出的代码，我会先阅读并理解其主要结构。
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24.
我会根据任务需要修改或重构生成式人工智能给出的代码。
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25.
我会实际运行程序，检查输出结果是否符合任务要求。
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26.
程序出现错误时，我会根据错误信息分析原因并尝试修改。
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27.
修改代码后，我会再次运行或使用不同输入进行验证。
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28.
我能把一个复杂的编程问题分解为几个相互关联的小任务。
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29.
我能从题目中识别解决问题所必需的信息，并忽略无关信息。
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30.
我会比较不同例题或任务，寻找可以重复使用的规律。
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31.
我能识别问题中重复出现的步骤，并考虑使用循环等结构处理。
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32.
我能按照清晰的先后顺序描述解决问题的步骤。
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33.
编写程序时，我会考虑条件、循环或函数等结构是否适合当前问题。
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34.
当程序结果不符合预期时，我会逐步定位可能出错的位置。
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35.
我会通过测试不同输入或边界情况检查程序是否可靠。
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36.
完成任务后，我会思考是否存在更清晰、合理或高效的解决方法。
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37.
编程过程中，我会检查自己是否仍在围绕任务目标学习。
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38.
遇到困难时，我会调整策略，而不是一直重复无效的做法。
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39.
完成任务后，我会回顾自己在哪些环节做得好、哪些环节需要改进。
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40.
我会记录或总结本次任务中学到的、以后可以迁移使用的方法。
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41.
生成式人工智能的解释能帮助我更好地理解编程概念或错误原因。
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42.
我知道生成式人工智能的回答可能存在错误，需要自己判断和验证。
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43.
我会避免把自己尚未理解的生成式人工智能代码直接当作最终成果。
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44.
使用生成式人工智能时，我会遵守教师提出的课堂规范和学术诚信要求。
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