职业院校人工智能专业群校内外实训环境评价体系\n三级指标调研问卷

本问卷为德尔菲法第二轮咨询,在第一轮AHP判断矩阵的基础上,对全部89个三级指标进行重要性评分和内容效度验证。本轮问卷请对全部 89 个三级指标进行两个维度的评分:

一、重要性评分(1-7 级)
1=极不重要 2=不重要 3=较不重要 4=一般 5=较重要 6=重要 7=极重要

二、适切性评分(1-4 级)—— 内容效度指数(CVI)的计算基础
1=不相关(该指标与所属维度无关,建议删除)
2=弱相关(关联性不足,需大幅调整归属或表述)
3=较强相关(关联性良好,可保留)
4=非常相关(高度匹配,核心指标)

【问卷结构】
├── 模块一:校内实训环境评价(36个指标)
├── 模块二:企业实训环境评价(41个指标)
├── 模块三:校内外协同度评价(12个指标)
└── 开放性意见(可选)
重要性判断参考:
• 1-2分 → 不重要,可考虑删除该指标
• 3-4分 → 一般,保留但可合并或降级
• 5-6分 → 比较重要,应当保留
• 7分 → 核心指标,不可缺少

适切性判断参考:
• 1分 → 该指标与评价维度"不相关"
• 2分 → "弱相关",需调整归属或大幅修改
• 3分 → "较强相关",关联性良好
• 4分 → "非常相关",高度匹配该维度
1. 您的姓名:
以下是人工智能专业群校内实训环境相关三级指标重要性和适切性评价指标。
2. 校内-硬件设施:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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1.AI核心计算设备教学配置
2.AI推理与传感教学设备
3.云计算平台教学保障
4.教学数据存储与网络保障
5.物联网与边缘计算教学平台
6.教学系统安全防护
7.学生数据隐私与安全应急
8.实训空间及基础保障
3. 校内-硬件设施:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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1.AI核心计算设备教学配置
2.AI推理与传感教学设备
3.云计算平台教学保障
4.教学数据存储与网络保障
5.物联网与边缘计算教学平台
6.教学系统安全防护
7.学生数据隐私与安全应急
8.实训空间及基础保障
4. 校内-软件资源:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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9.AI主流框架与开发环境
10.数据处理与模型可视化工具
11.专业教学软件与案例库
12.AI算法模型与教学资源库
13.虚拟仿真教学平台
14.远程与数字孪生教学环境
15.在线学习管理与分析平台
16.开源资源教学应用
5. 校内-软件资源:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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9.AI主流框架与开发环境
10.数据处理与模型可视化工具
11.专业教学软件与案例库
12.AI算法模型与教学资源库
13.虚拟仿真教学平台
14.远程与数字孪生教学环境
15.在线学习管理与分析平台
16.开源资源教学应用
6. 校内-师资保障:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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17.AI专业教师比例与学历结构
18.教学师生比与双导师制
19.AI技术教学与创新能力
20.教学研究与实践指导能力
21.双师型教师综合素质
22.教师持续学习与激励机制(制度层面)
23.教师发展平台与团队建设
24.师资培训保障(资源供给层面)
7. 校内-师资保障:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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17.AI专业教师比例与学历结构
18.教学师生比与双导师制
19.AI技术教学与创新能力
20.教学研究与实践指导能力
21.双师型教师综合素质
22.教师持续学习与激励机制(制度层面)
23.教师发展平台与团队建设
24.师资培训保障(资源供给层面)
8. 校内-校企协同:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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25.校企合作基地与协议
26.企业教学资源与专家共享
27.校企实验室与实习共建
28.真实项目教学化
29.企业专家教学指导
30.成果教学转化与创新创业
9. 校内-校企协同:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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25.校企合作基地与协议
26.企业教学资源与专家共享
27.校企实验室与实习共建
28.真实项目教学化
29.企业专家教学指导
30.成果教学转化与创新创业
10. 校内-文化环境:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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31.AI产业文化教学融入
32.职业素养教学培养
33.责任意识与职业精神培育
34.创新创业教学平台建设
35.师生学习共同体
36.学习成果展示与交流
11. 校内-文化环境:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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31.AI产业文化教学融入
32.职业素养教学培养
33.责任意识与职业精神培育
34.创新创业教学平台建设
35.师生学习共同体
36.学习成果展示与交流
以下是人工智能专业群企业实训环境相关三级指标重要性和适切性评价指标。
12. 企业方-"硬件设施"维度重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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37.AI核心生产设备配置
38.AI推理与传感生产设备
39.企业云平台与算力保障
40.数据存储与分布式计算
41.物联网与边缘计算生产设备
42.生产系统安全防护
43.生产数据安全与应急响应
44.生产空间与环境条件
45.电力供应与运维保障
13. 企业方-"硬件设施"维度适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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37.AI核心生产设备配置
38.AI推理与传感生产设备
39.企业云平台与算力保障
40.数据存储与分布式计算
41.物联网与边缘计算生产设备
42.生产系统安全防护
43.生产数据安全与应急响应
44.生产空间与环境条件
45.电力供应与运维保障
14. 企业方- "软件资源"维度:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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46.AI开发框架与工具链
47.AI模型管理与算法库
48.企业项目案例与解决方案
49.预训练模型与行业数据资源
50.生产流程数字孪生
51.研发仿真与远程协作
52.生产管理与质量管控系统
53.开源技术应用与社区参与
15. 企业方- "软件资源"维度:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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46.AI开发框架与工具链
47.AI模型管理与算法库
48.企业项目案例与解决方案
49.预训练模型与行业数据资源
50.生产流程数字孪生
51.研发仿真与远程协作
52.生产管理与质量管控系统
53.开源技术应用与社区参与
16. 企业方-"师资保障"维度:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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54.导师实践经验与技术背景
55.导师指导能力与双导师制
56.产业技术掌握与项目能力
57.技术创新与转化能力
58.导师发展机制
59.导师管理与激励体系
60.指导过程与效果评估
17. 企业方-"师资保障"维度:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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54.导师实践经验与技术背景
55.导师指导能力与双导师制
56.产业技术掌握与项目能力
57.技术创新与转化能力
58.导师发展机制
59.导师管理与激励体系
60.指导过程与效果评估
18. 企业方-"校企协同"维度:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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61.校企战略协同机制
62.协同文化与保障体系
63.设备与技术资源共享
64.人才与数据平台共享
65.真实项目导入与管理
66.学生团队融入与过程指导
67.项目成果评估与持续延伸
68.协同创新与成果转化
69.知识产权与品牌建设
19. 企业方-"校企协同"维度:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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61.校企战略协同机制
62.协同文化与保障体系
63.设备与技术资源共享
64.人才与数据平台共享
65.真实项目导入与管理
66.学生团队融入与过程指导
67.项目成果评估与持续延伸
68.协同创新与成果转化
69.知识产权与品牌建设
20. 企业方-"文化环境"维度:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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70.产业文化融入
71.职业素养系统培养
72.职业发展能力培养
73.创新创业支持体系
74.创新文化培育
75.产业人文生态构建
76.产教融合制度保障
77.校企联合培养规模
21. 企业方-"文化环境"维度:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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70.产业文化融入
71.职业素养系统培养
72.职业发展能力培养
73.创新创业支持体系
74.创新文化培育
75.产业人文生态构建
76.产教融合制度保障
77.校企联合培养规模
以下是人工智能专业群校内外实训环境协同评价相关三级指标重要性和适切性指标。
22. 校内外协同度评价:重要性评分(1=极不重要,7=极重要)
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A1 人才培养方案校企共制
A2 课程标准与岗位标准对接
A3 毕业要求的产业契合度
B1 实训设备互补利用率
B2 教学平台与生产平台对接
B3 数据与案例库共建
C1 教师企业实践深度
C2 企业导师教学参与度
D1 校内教学-企业实训衔接度
D2 项目化培养协同管理
E1 企业反馈-校内改进机制
E2 毕业生跟踪与持续优化
23. 校内外协同度评价:适切性评分(1=不相关, 2=弱相关,3=较强相关,4=非常相关)
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A1 人才培养方案校企共制
A2 课程标准与岗位标准对接
A3 毕业要求的产业契合度
B1 实训设备互补利用率
B2 教学平台与生产平台对接
B3 数据与案例库共建
C1 教师企业实践深度
C2 企业导师教学参与度
D1 校内教学-企业实训衔接度
D2 项目化培养协同管理
E1 企业反馈-校内改进机制
E2 毕业生跟踪与持续优化
24. 感谢您完成全部89个三级指标的评分!如果您有整体性意见,请在此处补充:
建议删除的指标(请注明指标编号及原因)
建议增加的指标(请说明新增指标名称、所属维度和理由)
建议修改的指标(请注明原指标编号及修改建议)
对第一轮结果的看法(如无异议可不填)
其他意见
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