Ai模型偏见检测与公平性优化策略调研

为深入探究AI模型在教学评价、学生学习行为分析中的偏见、幻觉及量化评价体系相关问题，特开展本次调查。您的回答将为该领域研究提供重要参考，问卷采用匿名形式，请您根据实际认知如实填写。
1. 您的性别是？
2. 您的年龄段是？
3. 您的职业类别是？
4. 您是否使用过AI大模型（如ChatGPT、文心一言等）？
5. 在使用AI大模型过程中，您感受到其输出存在偏见的程度如何？
6. 若感受到偏见，具体涉及哪些方面？（可多选）
7. 您在使用AI大模型时，是否遇到过AI幻觉（即模型生成虚假、无事实依据的内容）？
8. 若遇到过AI幻觉，其表现形式是？（可多选）
9. 您是否了解生成式AI在教学评价中的应用？
10. 您认为生成式AI辅助教学评价时，是否会因偏见影响评价公平性？
11. 您是否了解基于AI的学生学习行为分析系统？
12. 您认为基于AI的学生学习行为分析系统是否可能存在群体偏见？
13. 您是否愿意在教学或学习中使用AI辅助的评价或行为分析工具？
14. 您认为AI在教学评价中最应关注的公平性维度是？（可多选）
15. 您认为以下哪些训练数据因素最可能引发AI模型的性别偏见？（可多选）
16. 您认为以下哪些因素最可能引发AI幻觉？（可多选）
17. 您认为训练数据中以下哪些群体特征分布不均衡最易引发教学评价偏见？（可多选）
18. 您认为以下哪些技术环节可能引发AI在学习行为分析中的幻觉？（可多选）
19. 您认为应通过哪些指标量化AI教学评价模型的偏见程度？（可多选）
20. 您认为应通过哪些指标量化AI学习行为分析的幻觉严重程度？（可多选）
21. 您认为如何才能有效量化AI教学评价体系在不同学生群体中的普适性？
22. 您是否了解AI模型在教育场景中因偏见或幻觉引发问题的实际案例？
23. 若了解，请列举一个您知道的案例：
24. 您对优化AI在教学评价和学习行为分析中偏见与幻觉问题的建议是？（开放题）
25. 其他您认为重要的与AI在教育场景中偏见、幻觉及评价体系相关的观点或建议：
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