车辆工程专业"数字智能驱动、产业引领、多维融合"人才培养模式调查问卷

一、基本信息

1. 您的年级

大一大二大三大四

2. 您的性别:

男女

3. 您毕业后意向发展方向:

传统汽车设计与制造智能网联汽车技术新能源汽车技术汽车大数据分析与算法其他

二、课程体系与数字智能融合

4. 您认为当前专业课程中计算机技术（如AI、大数据、编程）与汽车专业知识的融合程度:

非常充分比较充分一般不太充分很不充分

5. 您对"智能网联汽车技术"课程中AI视觉识别算法与V2X边缘计算内容的实用性评价:

非常实用比较实用一般不太实用很不实用

6. 您认为"Python电池能耗数据分析""TensorFlow自动驾驶场景仿真"等数字化实践项目对提升工程能力的帮助:

帮助很大帮助较大一般帮助较小没有帮助

7. 您对基于知识图谱的课程资源推荐系统（如超星学习平台）的使用体验满意度:

非常满意比较满意一般不太满意很不满意

三、实践教学与产业协同

8. 您认为校企共建的"数字智能协同育人平台"对提升实践能力的有效性:

非常有效比较有效一般不太有效很无效

9. 您参与企业真实研发项目（如AI算法优化、大数据建模）的经历丰富程度:

非常丰富比较丰富一般不太丰富从未参与

10. 您对"虚拟仿真-实车验证"闭环实践教学模式（如智能网联汽车虚拟测试平台）的认可度:

非常认可比较认可一般不太认可很不认可

11. 您认为企业工程师参与授课对了解行业前沿技术需求的帮助程度:

帮助很大帮助较大一般帮助较小没有帮助

四、核心维度三:师资队伍与教学创新

12. 您对授课教师"汽车工程+计算机技术"双师型能力的评价:

非常满意比较满意一般不太满意很不满意

13. 您认为AI助教（智能答疑、个性化学习推荐）对自主学习效果的提升作用:

提升很大提升较大一般提升较小没有提升

14. 您对"项目驱动+探究式"混合教学模式（课前线上预习+课中项目实施+课后AI辅导）的适应性:

非常适应比较适应一般不太适应很不适应

15. 您认为教师企业实践经历（如参与零部件设计优化、计算机技术开发）对教学质量的影响:

非常积极比较积极一般不太积极没有影响

五、培养成效与职业发展

16. 您认为经过培养后，自己在"汽车+计算机"跨学科知识整合能力方面的提升:

提升很大提升较大一般提升较小没有提升

17. 您对自身掌握MATLAB仿真、Python数据分析、ANSYS建模等现代工程工具的信心程度:

非常有信心比较有信心一般不太有信心很没有信心

18. 您认为"12维能力雷达"大数据评价系统对个人能力诊断与职业规划的指导价值:

非常有价值比较有价值一般不太有价值很没有价值

19. 您对毕业后胜任智能网联汽车算法工程师、汽车大数据分析师等新兴岗位的自信程度:

非常自信比较自信一般不太自信很不自信

20. 总体而言，您对"数字智能驱动、产业引领、多维融合"人才培养模式的满意度:

非常满意比较满意一般不太满意很不满意

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