蛋白质课程结课调查

基本信息

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在各门学科课程中，相比传统的“提交一篇终稿”，开卷测试或结课论文要求提交AI使用过程档案的新方式，对你理解知识有帮助吗？

非常有帮助，倒逼我理清了学科问题的逻辑

比较有帮助，让我多了一些对机制的思考

一般，和之前交论文差别不大

反而更累，形式大于内容

在蛋白质等研究生课程论文写作或考试中，AI工具对你而言主要扮演了什么角色？

深度协作伙伴，与我反复讨论机理

高效信息助理，帮助检索文献或润色文字

初稿生成器，先让AI产出学科内容，我再大改

替代者，主要依赖AI完成论文，我仅做微调

你同意结课论文同时提交“人机交互日志档案（AI使用日志草稿反思）”能真实反映我的蛋白质学等学科思维水平吗？

完全同意，日志中关于蛋白质互作等问题的追问就是我的真实思考

比较同意，但有些对蛋白质互作等问题的灵光一闪没记进去

不太同意，蛋白质学交互日志可以事后修饰，不一定真实

完全不同意，蛋白质学写作的日志只是额外负担

如果完成学科作业中提出“多维因果推演”任务（如通过蛋白质结构、定位等信息分析其蛋白功能）时，AI给你带来的最大挑战是什么？

AI很难把散点的蛋白质分子事件串成有时序的因果证据链

AI生成的蛋白质调控图太复杂，我挑不出重点

AI能轻松完成蛋白质学推演，我没遇到什么挑战

我基本没问AI，自己查阅蛋白质学资料整理

其他

完成学科作业中“通过查找3篇相关论文绘制出某方面的思维导图/ 逻辑线图”任务时，你觉得最难的一步是什么？

从AI的杂乱输出中，自己提炼出串联文献的2-4个核心关系点

手绘逻辑图时，把抽象调控关系转化为空间结构

在600字精炼短文中塞进自己对机制的独立判断句

找到3篇能串起来的蛋白质学实验文献本身

其他

如果你参与了蛋白质学跨学科小组视角碰撞（如结构生物学与免疫学视角分析Hsp90），你觉得面对面讨论与直接问AI最大的区别是什么？

队友会抓住我蛋白质机制解释中的漏洞即时追问，促使我更深入思考

队友能带来我搜索不到的一手蛋白质实验线索

逼着我用“人话”向不同背景的人解释清楚蛋白质专业术语

没太大区别，AI现在也能模拟多视角蛋白质学对话

其他

在研究生写作经历中，哪个环节让你觉得“这个思考AI绝对代替不了我”？

发现文献之间隐藏的矛盾，并自己提出假说来调和

从自己实验失败的经历出发，判断文献结论的适用边界

把抽象的机制翻译成清晰的手绘逻辑图

我觉得AI都能做，没这种感觉

其他

在蛋白质学这类专业课程中，你现在如何看待“在作业中使用AI”和“学术诚信”的关系？

展示完整思考过程并标注AI辅助，完全符合诚信

只要不动脑筋直接搬运就算违规，否则可以使用但不标注

只要老师没发现就行，不管怎么用

说不清楚，蛋白质学作业中AI使用的边界很模糊

其他

10.

在课程论文写作中，请用1-3个词概括AI最可能无法替代的那个思考瞬间（例如：串联因果、发现矛盾、结构直觉），然后请选择这个思考瞬间发生在哪个任务环节：

单人多维因果推演（如通过蛋白质结构、定位等信息分析其蛋白功能）

通过查找3篇相关论文绘制出某方面的思维导图

跨学科小组视角碰撞

反思声明或答辩准备中

11.

回顾你的人机交互日志，你对AI输出的主要反应是？【多选题】

经常发现AI对机制的解释有错误，我立刻追问并修正

偶尔觉得AI输出逻辑不顺，但通常自己改掉，不跟AI多纠缠

基本全盘接受AI输出的蛋白质学内容，感觉它写得挺对的

我不太在意AI输出，主要用它凑字数或改格式

12.

你估计自己在学科论文终稿上花费的总编辑时间（包括反复思考、论证修改、格式润色，不含AI生成原始文本的时间）大约是？

少于30分钟

30分钟-1小时

1-3小时

3小时以上

13.

你对蛋白质学课程授课及考核的建议：