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2026春《決策分析》課程AI智能體開發(fā)與案例研討后測調(diào)查問卷
親愛的同學(xué):
您好!請根據(jù)實際情況如實填寫。問卷采用匿名形式,數(shù)據(jù)用于《決策分析》課程智能輔助教學(xué)建設(shè)研究。感謝您的支持與配合!
一、基本信息
1. 您的所屬學(xué)院是?
2. 您的所屬一級學(xué)科是?
3. 您的所屬研究方向是?
4. 您的性別是?
男
女
二、AI工具箱與協(xié)同熟練度情況
5. 經(jīng)過本學(xué)期的課堂教學(xué)與小組合作練習(xí),您目前真實的AI應(yīng)用能力躍遷至哪個層級?
L0對話級。依然停留在網(wǎng)頁端問答,未能成功構(gòu)建可用Agent
L1提示工程級。能用System Prompt、Few-shot等技巧控制輸出格式,但未形成閉環(huán)工作流
L2無代碼/低代碼Agent級。熟練使用Coze、Dify、GPTs等平臺,配置了插件、知識庫或工作流并成功運(yùn)行
L3代碼編排級。使用LangChain、AutoGen、CrewAI等框架,實現(xiàn)了多步推理或復(fù)雜工具調(diào)用
6. 本次案例實戰(zhàn)中,您所開發(fā)的Agent在哪項任務(wù)上表現(xiàn)最佳?
自動檢索與清洗龐雜的非結(jié)構(gòu)化信息
成功將決策模型代碼化,實現(xiàn)自動化推演
有效執(zhí)行了對抗測試,發(fā)現(xiàn)了知識盲區(qū)
技術(shù)不及預(yù)期,主要靠人工干預(yù)完成
三、課程期待與痛點(diǎn)分析
7. 您的Agent在處理案例的不確定性時,暴露出最大的技術(shù)或邏輯缺陷是什么?
知識幻覺,缺乏數(shù)據(jù)支撐時AI弄虛作假
討好型偏差,AI過分順應(yīng)我的初始假設(shè),回答不夠客觀
模糊抗拒,無法處理概率未知的深度不確定問題,要求我給出精確參數(shù)或描述
鏈?zhǔn)奖罎?,多步推理中一旦某一步出錯,后續(xù)決策將全錯,缺乏魯棒性
8. 課前您最擔(dān)心的開發(fā)智能體和上臺匯報等,實戰(zhàn)后實際情況如何?
技術(shù)消除了焦慮,開發(fā)比預(yù)期順利,工具已足夠成熟
焦慮轉(zhuǎn)移了,技術(shù)不再是門檻,但如何避免決策邏輯淺薄成為了新問題
焦慮應(yīng)驗了,Demo演示嚴(yán)重翻車或技術(shù)卡殼,影響了匯報
毫無波瀾,未受焦慮困擾
9. 您認(rèn)為在課堂上開設(shè)AI賦能的決策案例教學(xué)分析是否有用?
很有用,建議積極推廣
一般,不支持也不反對
沒有用,建議后續(xù)課程不實行
10. 本學(xué)期開發(fā)智能體進(jìn)行決策案例分析的經(jīng)歷,對您未來在科研或職場中解決復(fù)雜決策問題有什么幫助或啟示嗎?
關(guān)閉
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