人工智能赋能工科研究生自主学习调查问卷

亲爱的同学：

您好！大连理工大学高等教育研究院目前正在开展关于“人工智能对工科研究生自主学习影响机制”的调查研究。本问卷旨在了解您在日常科研、工程实践与学习中，使用人工智能工具的真实体验与感知。本次问卷填写大致耗时五分钟。问卷采用匿名方式填写，所有数据仅用于学术统计分析，绝对保密。您的每一个真实回答都对本研究至关重要，衷心感谢您的支持与帮助！

1. 您目前的年级是

研一研二研三及以上博一博二博三博四及以上

2. 您的培养类型是

学术型硕士专业型硕士（含工程硕士）学术型博士专业型博士

3. 您的工科专业大类属于

计算机、电子信息与通信类电气、控制、自动化与仪器类机械、车辆、能源动力与航空航天类材料、化工与生物工程类土木、建筑、水利与测绘类环境、地质、矿业与安全类其他工学类

4. 您所在培养单位

双一流建设高校普通本科院校科研院所其他

5. 您当前学习科研任务的复杂程度

非常低：任务目标明确，有标准答案或固定流程，主要以课程学习、基础训练或重复性实验为主较低：任务目标较明确，已有较成熟的方法和参考路径，通常可按照已有经验推进中等：任务目标基本明确，但需要结合多种知识或方法处理，部分环节需要自主判断与调整较高：任务缺乏固定解答路径，需要综合运用多种方法解决较复杂的科研或工程问题非常高：任务边界模糊，需要较强的独立探索、持续试错与创新，通常面向前沿性或开放性研究问题

6. 在大规模使用人工智能工具之前，您对自己独立查阅文献、推导公式或编写代码等‘传统自主学习能力’的主观评价是

非常薄弱（高度依赖导师或同学指导，难以独立推进）比较薄弱（需要较多外部帮助）一般（能应对常规任务，复杂任务需较多时间）比较强（能较好地独立解决大部分问题）非常强（能够高效、独立攻克复杂科研难关）

7. 整体而言，我对自己能够完成当前科研目标有信心

完全不符合

完全符合

8. 导师在您学习科研中的参与程度

非常高（每周与导师有实质性科研讨论≥2次，导师对研究方向和具体方法均有深度介入）较高（每周至少有1次科研交流，导师定期审阅进展并给出具体指导）一般（每月有2–3次沟通，主要汇报进展，导师给予方向性建议为主）较低（每月沟通1次左右，以汇报为主，导师较少主动介入具体问题）很少（几乎无固定沟通，遇到重大问题才联系，基本靠自己推进）

9. 您对人工智能工具的使用熟练程度是

非常不熟练（基本不会使用，需要他人协助才能完成简单操作）较不熟练（能进行简单提问，但不清楚如何优化提示词或处理复杂任务）一般（能独立完成常规任务，如文献查询、代码辅助等，但对高级功能使用有限）较熟练（能根据任务需求设计提示词，灵活运用多种AI工具完成复杂科研任务）非常熟练（能系统性运用AI工具〔含API、工作流、多模态等〕）

10. 您认为自己在当前研究方向的知识掌握程度

非常薄弱：对本研究方向的核心概念、基本问题和常用方法了解较少，难以独立开展相关学习或研究较薄弱：对本研究方向有初步了解，但知识体系不完整，遇到专业问题时仍较依赖导师或他人指导一般：基本掌握本研究方向的主要概念、研究内容和常用方法，能够完成常规学习或科研任务较扎实：对本研究方向有较系统的理解，能够较独立地分析和解决相关问题非常扎实：对本研究方向的核心理论、研究进展和方法体系掌握较全面，能够独立推进较复杂的科研任务

11. 您开始使用人工智能辅助学习与科研的大致时长是

接触不足3个月3个月–半年半年–1年1年–2年2年及以上

12. 在您使用人工智能工具的日子里，平均每天的使用总时长大约是

30分钟以内30分钟–1小时1–2小时2–3小时3小时以上

13. 您在科研和学习中使用人工智能工具的频率是

每天都用每周3–4次每周1–2次偶尔使用几乎不使用

14. 您常使用的AI工具类型是

文本对话类（如 ChatGPT、DeepSeek、文心一言、Kimi 等）代码辅助类（如 GitHub Copilot、Cursor 等）文献阅读与总结类（如 Perplexity、Consensus、ResearchRabbit 等）图像/图表生成类（如 Midjourney、DALL-E 等）数据分析/建模类（如 Julius AI、Code Interpreter 等）其他

15. 在科研过程中，您主要在哪些环节使用AI工具

很不同意
不同意
一般
同意
很同意

文献检索与综述

代码编写或调试

数据分析

实验设计

论文写作

工程设计

方案构思

16. 您开始大量使用AI工具，主要是受以下哪种影响

完全自发，与他人无关看到同门/同学使用后受到启发导师或课程要求推动社交媒体/网络社区的影响

17. 与我经常交流的同门/同学中，多数人会频繁使用AI工具

完全不符合

完全符合

18. 当看到同伴使用AI提高效率时，我会增加自己的AI使用频率

完全不符合

完全符合

19. 我的导师或课题组对AI工具的使用有较明确的规范或态度

完全不符合

完全符合

20. 在我的研究任务中，数据保密、学术规范或技术限制会明显影响我使用AI

完全不符合

完全符合

21. 在您的课题组/实验室中，您平均每周会与多少人就AI工具的使用经验进行交流

0人（基本不交流）1–2人3–5人5人以上

22. 您通常在遇到什么程度的问题时才会使用AI

任何问题都会先问AI思考超过5分钟解决不了时思考超过30分钟解决不了时查阅传统资料仍无法解决时几乎只在极端复杂或紧急情况下使用

23. 您在科研或工程实践中，遇到难以解决的专业问题时，目前的常规求助顺位是

向老师请教查阅传统文献/专业论坛询问AI向同学请教

24. 当AI连续给出您认为不准确或无用的回答时，您通常会

立即停止使用AI，转向其他途径换一种方式提问，继续尝试部分参考AI回答，结合其他来源验证基本不受影响，继续按原方式使用

25. 当AI连续多次帮助我高效解决问题后，我会更倾向于在类似问题上优先使用AI

完全不符合

完全符合

26. 我通常会先形成自己的初步判断，再借助AI验证或补充

完全不符合

完全符合

27. 在采纳AI建议前，我会查阅原始文献、实验结果或代码输出来验证

完全不符合

完全符合

28. 我会要求AI提供依据、出处或推理过程，而不是只接受结论

完全不符合

完全符合

29. 我对AI的信任程度

完全不信任

完全信任

以下陈述描述了您在使用人工智能工具辅助科研与学习时的真实感受与做法。请根据您的实际情况，选择最符合的数字程度

30. 我会向AI输入研究主题，获取相关的学术文献或技术资料

完全不符合

完全符合

31. 我会利用AI梳理不同文献或资料之间的知识联系

完全不符合

完全符合

32. 我会通过连续追问，与AI就某一专业问题进行逐步深入的讨论

完全不符合

完全符合

33. 我会向AI描述自己对某问题的当前理解，请其指出可能存在的偏差或盲区

完全不符合

完全符合

34. 面对新的研究主题时，我会借助AI帮助梳理学习步骤

完全不符合

完全符合

35. 在推进过程中，我会定期向AI说明当前进展，请其协助判断下一步的优先方向

完全不符合

完全符合

36. 我会向AI输入自己的研究过程，请其帮助提炼关键进展与待解决问题

完全不符合

完全符合

37. 我会将自己完成的研究片段或方案草稿提供给AI，请其指出不足之处

完全不符合

完全符合

38. 我会利用AI帮助我理解仿真或实验过程中出现的技术问题

完全不符合

完全符合

39. 在工程实践中，我会向AI获取可参考的技术路线或实现方案

完全不符合

完全符合

40. 我会借助AI生成某一研究问题的初步方案框架，作为自己进一步思考的起点

完全不符合

完全符合

41. 我会借助AI探索从不同视角重新定义或拓展当前研究问题的可能性

完全不符合

完全符合

请基于您使用人工智能工具后的实际体验，与未使用或较少使用人工智能时相比，判断以下变化情况。

42. 与未使用AI时相比，我使用AI时对复杂专业问题的分析和理解能力

显著下降

显著提升

43. 与未使用AI时相比，我使用AI时将零散信息整合为可用知识框架的能力

显著下降

显著提升

44. 与未使用AI 时相比，我使用AI时规划学习或科研过程的能力

显著下降

显著提升

45. 与未使用AI 时相比，我使用AI时根据阶段进展进行反思并调整后续策略的能力

显著下降

显著提升

46. 与未使用AI 时相比，我使用AI时在缺少他人即时帮助时独立推进学习或科研任务的能力

显著下降

显著提升

47. 与未使用AI 时相比，我使用AI时提出多个研究思路或解决方案的能力

显著下降

显著提升

48. 与未使用AI 时相比，我使用AI时在关键问题上保持独立判断的能力

显著下降

显著提升

49. 与未使用AI 时相比，我使用AI时识别 AI 输出是否准确、适用并决定是否采纳的能力

显著下降

显著提升

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