信息科技分项课程（程序设计方向）意见调查
同学你好:
为了优化下学年信息科技分项课程的设置，合理衔接“算法与程序设计”基础知识与前沿技术发展，现就课程方向、教学内容及项目形式征求你的意见。本问卷采用不记名方式，所有数据仅用于教学研究，请根据个人真实情况作答。感谢你的配合。
1. 经过本学年的“算法与程序设计（Python）”课程学习，你目前对编程语言的掌握程度最符合以下哪项描述?【单选题】
A. 能够独立编写结构完整、逻辑较为复杂的程序（200行以上）
B. 能够参照文档或范例，编写并调试简单的功能模块（50-100行）
C. 能够理解并修改现有的程序代码，但难以从头独立编写
D. 能够理解基础的语法结构（变量、循环、条件判断），但综合应用较为困难
E. 基础语法掌握不牢固，实际应用时仍需大量查阅资料或模仿范例
F. 其他（请注明）
2. 在本学年的编程学习与实践过程中，你使用人工智能辅助编程工具（如DeepSeek，豆包，智谱，Kimi等）的频率是?【单选题】
A. 频繁使用（每周3次以上），将其作为编写和调试代码的主要辅助手段
B. 较多使用（每周1-2次），在遇到报错或思路卡顿时会主动求助
C. 偶尔使用（每月2-3次），仅在完成大作业或复杂项目时尝试
D. 很少使用，更倾向于通过搜索引擎（如百度、必应）或查阅书籍解决问题
E. 基本未使用过
F. 其他（请注明）
3. 回顾本学年的《算法与程序设计》课程，你认为较为困难或影响学习体验的因素是?【多选题，】
A. 语法规则（如缩进规范、数据类型转换、库函数调用）较为繁琐，记忆负担重
B. 算法逻辑（如循环嵌套、递归、排序与查找算法）抽象程度较高，理解困难
C. 程序调试过程中报错信息提示不直观，定位和修正问题的过程较为耗时
D. 课程案例与日常生活的关联性较弱，难以感知实际应用场景
E. 教学进度较快，部分知识点缺乏充足的实践消化时间
F. 课程内容侧重理论推导与代码实现，对项目整体的架构设计训练不足
G. 整体学习体验较好，未遇到明显困难
H. 其他（请注明）
4. 后续如果继续开设相关分项课程，你觉得最主要的目标是?【单选题】
A. 夯实算法基础与数据结构知识，以应对学业水平测试或信息学竞赛
B. 完整经历一个软件或应用项目的开发流程，提升工程实践与交付能力
C. 深入理解计算机底层运行逻辑（内存管理、编译原理、操作系统交互）
D. 掌握人工智能时代的开发范式，熟练运用AI工具提升编程效率
E. 通过项目实践提升逻辑思维、问题拆解与系统设计能力
F. 其他（请注明）
5. 假设下学年的分项课程提供以下授课模式，你更倾向于选择哪一种?【单选题】
A. 经典开发模式:要求学生手写绝大部分代码，限制AI工具的使用，重点训练基础语法、经典算法（如排序、查找）及底层逻辑的推导能力
B. 规范辅助模式:允许使用AI工具进行代码片段生成，但课程重点围绕代码审查、测试用例编写、算法复杂度分析及模块化设计展开，保持较高的人工参与度
C. AI主导开发模式（Vibecoding导向）:允许使用自然语言生成主要程序框架，课堂核心转为需求分析、提示词优化、AI生成代码的调试与集成部署，以及API接口调用
D. 混合对比模式:前半学期采用经典开发模式打基础，后半学期引入AI辅助开发，通过对比实践理解不同开发范式的适用场景
E. 无特定倾向，愿意根据教师推荐和课程安排进行选择
F. 其他（请注明）
6. 如果下学年课程涉及人工智能应用与快速原型开发，以下哪些主题方向能够引起你的学习兴趣?【多选题，】
A. 基于大语言模型（LLM）的对话系统搭建:利用开放API（如扣子、Dify）创建具备特定功能的问答机器人或智能助手
B. AI辅助的图形界面与网页应用开发:结合自然语言生成前端代码，快速实现数据可视化看板、个人博客或工具型网站
C. 数据分析与智能预测:利用Python数据分析库（Pandas、Matplotlib）结合机器学习简易模型，对校园生活数据（如作息规律、选课趋势）进行统计与趋势分析
D. AI驱动的游戏逻辑设计:通过自然语言描述游戏规则，借助AI生成Python游戏代码（如文字冒险、塔防、策略小游戏），并迭代完善玩法
E. 计算机视觉与交互应用:结合摄像头、OpenCV库及轻量级AI模型，实现手势控制、人脸检测或物体识别等互动装置
F. 人工智能伦理与安全实践:研究AI幻觉、提示词注入攻击、数据偏见等问题，探讨可信赖AI的基本准则与安全策略
G. 开源模型本地化部署与微调:尝试在本地环境中运行轻量级开源模型（如Qwen、Llama），实现简单的知识库问答（RAG）系统
H. 其他（请注明）
7. 关于课程期末最终项目（Final Project）的产出形式，你更倾向于以下哪种类型?【单选题】
A. 功能性工具型应用（如学习辅助软件、文件批量处理工具、个人效率管理平台）
B. 娱乐交互型应用（如互动游戏、动态绘本、音视频创作辅助工具）
C. 数据报告与可视化型（如基于公开数据的分析报告，附带可交互的图表展示页面）
D. 智能硬件控制型（如结合微型控制器和传感器，实现环境监测或自动化控制）
E. 知识库或信息聚合型（如校园信息检索系统、学科知识问答平台、错题整理归纳器）
F. 无固定偏好，愿意根据课程教学进度和自身能力选择合适方向
G. 其他（请注明）
8. 在人工智能能够高效生成代码的现实背景下，你认为编程人员未来不可替代的核心能力主要体现在哪方面?**【单选题】
A. 严谨的底层算法设计与数据结构优化能力，确保系统运行的高效性
B. 宏观的系统需求分析与架构设计能力，能够将复杂问题拆解为可执行的任务单元
C. 用户体验设计与交互逻辑规划能力，关注产品的可用性与人性化细节
D. 代码审计、安全加固与异常处理能力，能够识别并修正AI生成内容中的逻辑漏洞与安全隐患
E. 跨领域知识的迁移与整合创新能力，能够将技术方案应用于非标准化的实际问题场景
F. 其他（请注明）
9. 关于“完全依赖自然语言描述生成完整程序（即Vibecoding）”的开发方式，你目前的主要顾虑是?【多选题，】
A. 长期依赖可能弱化自身独立编写与调试代码的能力，形成技术依赖
B. 生成代码的质量稳定性不足，可能存在未经测试的逻辑漏洞或性能瓶颈
C. 缺乏对底层实现原理的理解，当生成代码出现非常规错误时难以排查和修复
D. 课程评价体系难以公平衡量个人贡献度，区分AI生成部分与学生独立完成部分存在困难
E. 该方式对创意构思和需求描述的精确度要求较高，模糊表述可能导致反复返工
F. 暂无顾虑，持积极尝试和接纳态度
G. 其他（请注明）
10. 请简要描述你理想中的程序设计或人工智能课程应侧重哪些内容，或者你对下学年课程主题、项目选题有何具体建议:（填空题）
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