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AgentL1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？

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