非计算机专业人工智能课程开设情况调查问卷
一、单选题（15题）
1. 贵校是否已面向非计算机专业学生开设人工智能相关课程?
A. 已开设
B. 计划1年内开设
C. 计划1-3年内开设
D. 暂无计划
2. 该课程目前的性质是?
A. 必修课
B. 限选课
C. 任意选修课
D. 通识选修课
3. 课程总学分为?
A. 1学分
B. 2学分
C. 3学分
D. 4学分及以上
4. 课程总学时为?
A. 16学时及以下
B. 24-32学时
C. 36-48学时
D. 56学时及以上
5. 课程中理论教学与实践教学的比例大致为?
A. 纯理论
B. 理论为主（>70%）
C. 理论与实践均衡（约1:1）
D. 实践为主（<30%理论）
6. 课程是否包含人工智能基础概念（如定义、发展史、应用领域）?
A. 是，重点讲解
B. 是，简要介绍
C. 否，直接进入技术内容
D. 视学生专业而定
7. 课程是否讲解机器学习的基本原理（如监督/无监督学习）?
A. 深入讲解数学原理
B. 定性讲解原理，不涉及复杂数学
C. 仅举例说明概念
D. 不涉及
8. 课程是否涉及深度学习相关内容（如神经网络、CNN等）?
A. 详细讲解原理与推导
B. 介绍基本结构，不推导
C. 仅提及名词
D. 完全不涉及
9. 课程是否要求学生理解或实现人工智能相关算法（如KNN、线性回归、决策树等）?
A. 要求学生手动实现算法代码
B. 要求学生理解算法思想，不要求手写实现
C. 仅了解算法存在与应用场景
D. 不涉及具体算法
10. 课程是否包含编程实践环节?
A. 是，必须编写代码
B. 是，使用可视化工具（如拖拽式平台）
C. 是，但仅演示代码不要求学生编写
D. 无编程实践
11. 若涉及编程，主要使用的语言或平台是?
A. Python
B. R语言
C. 可视化AI平台（如百练、ModelArts等）
D. 其他/不涉及编程
12. 课程是否讲授生成式人工智能（如ChatGPT、文生图等）及其应用?
A. 是，重点讲解并实践
B. 是，简要介绍原理与案例
C. 仅作为应用举例
D. 不涉及
13. 您认为非计算机专业学生学习人工智能课程的主要障碍是?
A. 数学基础不足
B. 编程能力弱
C. 课时有限
D. 缺乏合适的教材/案例
14. 贵校对该课程的考核方式主要是?
A. 闭卷考试
B. 开卷考试
C. 项目/作品提交
D. 平时作业+课堂表现
15. 您是否希望未来得到统一的教学资源（课件、案例、实验平台）支持?
A. 非常需要
B. 需要
C. 一般
D. 不需要
二、多选题（5题，每个选项不少于1项）
课程主要覆盖哪些教学内容?（多选）
A. 人工智能概述与发展
B. 机器学习基础
C. 深度学习基础
D. 计算机视觉
E. 自然语言处理
F. 生成式AI应用
G. 人工智能伦理与安全
H. 其它:______
16. 课程在“算法”方面的教学深度包括哪些?（多选）
A. 介绍经典算法的名称与应用场景
B. 讲解算法的输入输出与直观思想
C. 讲解算法的数学原理与推导
D. 要求学生手写算法伪代码或代码实现
E. 不涉及具体算法
17. 课程实践中，学生完成的任务类型有哪些?（多选）
A. 使用现成AI工具完成应用（如调用API）
B. 修改已有代码或模型参数
C. 从零编写简单算法模型
D. 数据收集与预处理
E. 训练与评估模型
F. 不包含实践任务
18. 课程面向哪些非计算机专业开放?（多选）
A. 理工类（非计算机，如物理、数学、机械等）
B. 经管类
C. 人文社科类
D. 艺术设计类
E. 医学类
F. 农学类
G. 其它:
19. 您认为该课程对非计算机专业学生的主要培养目标是?（多选）
A. 了解人工智能基本概念与发展趋势
B. 能够应用AI工具解决专业问题
C. 理解常见AI算法原理与局限
D. 具备初步的AI编程与建模能力
E. 培养计算思维与跨学科创新能力
F. 建立AI伦理与社会责任意识
三、填空题（1题）
请您简要列出贵校该课程目前（或拟设置）的核心教学模块（按教学顺序，可用逗号或分号隔开），如有使用的主要教材或平台，也请注明。
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