《医学人工智能入门：基于 Python 的实现》调查表（第二次）

1. 学号：
2. 性别：
3. 出生日期：
4. 请选择民族：
请选择
5. 请非留学生同学填写居住地（省、市、区）:
6. 请留学生同学填写国家及地区：
7. 面对一个复杂的医学诊断问题，我有信心将其拆解为计算机可以处理的逻辑步骤。
8. 我相信我能识别出电子病历数据中的模式（Pattern），并构想出如何用代码提取这些模式。
9. 即使没有写出具体代码，我也能用自然语言清晰地描述处理患者数据的流程图。
10.

我有信心判断哪些医学任务适合交给 AI 处理，哪些必须由医生人工判断。

11. 我有信心在 PyCharm 中独立建立一个 Python 项目来分析医学数据。
12. 当 DeepSeek 给出一段分析代码时，我有信心读懂它的核心逻辑，而不是盲目复制。
13. 我有信心修改模型参数（如决策树的深度），以观察其对疾病预测准确率的影响。
14.

我有信心解释代码运行结果（如 P 值、准确率）在临床医学上的实际意义。

15. 遇到报错（Error）时，我不会感到恐慌，而是相信这只是逻辑需要调整。
16. 当 DeepSeek 的推理逻辑与我的医学常识冲突时，我有信心判断是 AI 错了还是我错了。
17. 即使 AI 给出的代码运行报错，我也相信自己能通过阅读报错信息修复它。
18. 我有信心从DeepSeek冗长的思维链文字中，快速提取出解决问题的关键算法步骤。
19. 我能够区分DeepSeek仅仅是通过了语法检查还是真正理解了临床逻辑。
20.  PyCharm 复杂的界面（菜单、侧边栏、终端窗口）让我感到不知所措。
21. 一看到 PyCharm 下方的红色报错文字，我的心跳就会加速，感觉自己很笨。
22. 相比于简单的网页版工具，我更害怕在专业的 IDE 软件中犯错。
23. DeepSeek 的实时辅助让我感觉像有一位导师坐在旁边，这增加了我探索新代码的勇气。
24. 阅读 AI 的显性推理过程，帮助我建立了自己的编程思维模型。
25. 如果必须在没有 DeepSeek 辅助的情况下独立写代码，我会感到极度焦虑。
26. 如果 DeepSeek 直接给出代码而不显示 <think> 推理过程，我会对运行该代码感到不放心。
27. 一旦遇到报错，我的第一反应是立刻复制给 DeepSeek，而不是自己先看一眼报错信息。
28. 同时处理医学知识、Python 语法和 IDE 操作让我感到脑子不够用。
29.  DeepSeek 的解释帮助我减少了查阅繁琐文档的时间，让我能专注于医学逻辑本身。
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