生产效率提升□ 产能提升□ 成本下降□ 产品质量提升□ 客户准交率提升□ 客户交期缩短□ 供应链水平提升□ 库存降低□ 研发周期缩短□ 能耗降低□ 其它： 智能化改造需求问卷调查表 受访单位 受访人员 姓名 联系方式 职务 序号 类别 受访人员 问题 答复 1 基础信息 成立时间 2 公司人数 3 年营业额 4 行业类型 5 生产产品 6 生产方式（可多选）

感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中， 我们以武汉市社区居民为调查对象，采用分层抽样和三阶段抽样相结合的概率抽 样调查方式，将武汉市的分为中心城区和远城区两层，其中三阶段抽样是从武汉 用系统抽样的方式抽取常住居民，保证最终单元入选样本的概率均相同。试调查 问卷各项检验均通过，问卷结构合理。正式调查数据进行信度、效度分析，并且 进行游程检验和独立性检验均通过，调查结果真实可信。 针对问卷调查的结果，我们运用描述性统计方法，分别对用户和非用户的基 本信息进行分析。借助 Logit 二元选择模型，分析得到性别、年龄、学历、兴趣 爱好、性格、运动频率是购买智能手环的显著影响因素。基于回归结果，利用 值。 通过文本挖掘以及问卷调查的结果，我们得到以下主要结论：第一，智能手 环已具备一定的市场认知率，从认知到实际购买的转化率较低，功能实用性是集 II 中关注点。第二，消费者对智能手环总体的满意度差强人意，天猫和京东两个电 商网站的消费者评价数据中 19.9%的消费者对购买的智能手环给予了高度满意 的评价，10.7%的用户做出了负面消极的评价；实地进行的问卷调查，我们进一 步发现，约

推动教育信息化 2.0 时代的教育改革提供有力支持，助力我国中小 学教育迈向智能化、现代化的新阶段。 1.3 研究方法与框架 本研究采用定性与定量相结合的研究方法，通过文献分析、案 例研究、问卷调查和专家访谈等多种手段，全面探讨教育信息化 2.0 背景下中小学人工智能应用的政策框架与实践路径。首先，通 过文献分析法，系统梳理国内外关于教育信息化 2.0 和人工智能教 育应用的相关政策文 育应用的相关政策文件、学术论文和研究报告，明确研究背景和理 论基础。其次，采用案例研究法，选取具有代表性的中小学人工智 能教育应用案例，深入分析其政策实施效果、教学模式创新和技术 应用特点。在此基础上，设计并实施问卷调查，收集一线教师、学 生和家长对人工智能教育应用的认知、态度和需求，量化分析其影 响因素和潜在问题。最后，通过专家访谈法，邀请教育政策制定 者、技术专家和学校管理者进行深度访谈，获取其对人工智能教育 教学理念和方法，从而不断提升自身的专业水平。 在政策实施过程中，还特别强调了教师培训的评估和反馈机 制。通过定期的评估，可以及时了解教师培训的效果，并根据反馈 进行调整和优化。例如，可以通过问卷调查、教学观察和学生反馈 等多种方式，评估教师在人工智能应用方面的实际表现，并根据评 估结果提供针对性的后续培训和支持。 为了确保教师培训的可持续性，政策还提出了建立教师培训资 源库的设想。这

价体系的全面升 级。 2.3 与现有评价方法的对比 与现有的教学评价方法相比，DeepSeek 技术在数据分析的深 度、效率及个性化评价方面展现了显著优势。传统的教学评价方法 主要依赖于问卷调查、课堂观察和考试成绩等静态数据，这些方法 虽然能够提供一定程度的反馈，但往往存在数据收集不全面、分析 结果滞后以及个性化不足的问题。DeepSeek 通过引入人工智能和 大数据分析技术，能够实时采集并处理多维度的教学数据，包括学 高效的评价工具，推动教学质量的持续改进。 3. 需求分析 在引入 DeepSeek 进行教学评价方案设计之前，首先需要全面 分析学校现有的教学评价体系及其存在的问题。当前，学校的教学 评价主要依赖于传统的问卷调查和课堂观察，这种方式不仅耗时耗 力，而且数据收集和分析的深度有限，难以全面反映教学质量。此 外，评价结果往往滞后，无法及时为教学改进提供反馈。 为了提升教学评价的效率和效果，学校需要通过智能化工具实 在后续的方案设计中，需重点关注如何将这些需求转化为具体的功 能模块和实施步骤，确保系统能够顺利落地并发挥预期效果。 3.1 学校教学评价现状分析 当前学校教学评价体系主要依赖传统的问卷调查和教师互评， 这些方法存在一定的局限性。首先，问卷调查往往由于学生和教师 的参与度不高，导致数据的真实性和全面性难以保证。教师互评虽 然能够提供一些有价值的反馈，但受限于人际关系和主观判断，评 价结果可能不够客观。此外，现有的评价系统缺乏有效的数据分析

商机挖掘 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 用户关怀 意向筛选 销售转化 营 销 服 务 信用卡办理 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 金 融 业 细 分 市 场 场 景 覆 盖 保险 证券 消费金融

处理这个问题，我付了款，但是你们没接收，导致我逾期好几个月了。” 预测型分析：同样可以建立指标树完成 预测 统计型 归因型 预测型 决策型 通过归因分析，发现电话进件量、功能访问量、问卷调查评分等因素会导致投诉量变化，进一步 分析，技术支持和投诉建议的通话长度和客户数，以及联系我们 / 在线客服的访问量，可以有效 预测投诉量的变化 归因分析结果 KPI 第一维度：直接影响 第二维度：间接影响 投诉建议客户数 通过率 YY% 投诉建议通话长度 通过率 YY% 业务功能跳出率 YYY 万 业务功能渗透率 XXX 万 在线客服访问量 YYY 万 联系我们访问量 XXX 笔 问卷调查评分 预测型分析：将归因逆向运用即可预测 通过归因分析，发现线上申请总量过低、笔均交易额降低，需要分析具体线上各渠道 申请变化情况，是否有渠道终止合作等；以及笔均交易额的变化情况，是否有渠道或

考场签到、排桌。内容 包含有考试科目、时间、座位图、监考老师、签到情况等；在到达设置的时间段后，班 牌将自动切换成学生该科考试的考勤界面，供学生刷卡考勤，并将数据进行同步分析统 计。  问卷调查-通过各种问卷的调查，了解学生的兴趣爱好、情绪个性、学习导向给予老师辅 助的信息汇总，问卷的题目均可由发布者或发布机构自行定义，填卷阶段期间或结束后 均可查看百分比。  系统后台设置及系统 发布通知：教室可以发布紧急通知等消息  课上评价：教师通过学生课上表现，进行学生的学规学业评价，评价可以对个人进行加 分及扣分操作。  班级相册：教师通过班级相册添加班级照片  问卷调查：教师通过问卷调查可以了解自己的想法。  我的消息：教师通过我的消息发布消息。  班级荣誉：教师通过班级荣誉可以添加班级所得奖项的照片。  班级值日：教师通过值日生可以设置每天的值日人员。   学生按手机号注册自己个人信息，学生可以通过移动端查看课表、作业、考试成绩、校 园新闻、考勤信息等；也可以通过移动端进行到离校签到；请假申请；图书馆、自习室、 实验室等场所的预约；通知信息；问卷调查等  课表查看：学生同过我的课表可以查看自己的课表信息。  作业查看：学生通过我的作业可以查看自己的每日作业信息。  考试成绩：学生通过考试成绩可以查看自己的考试成绩信息  校园新

用户需求调研方法..............................................................................31 2.2.1 在线问卷调查.............................................................................33 2.2.2 深度访谈....... 主要需求 学生 个性化学习、实时反馈、互动性 教师 教学辅助、学习分析、管理工具 教育管理者 数据驱动的决策支持、效果评估工具 家长 学习跟踪、教育资源推荐 在此基础上，可以通过用户访谈、问卷调查和焦点小组讨论等 方法进一步收集和深入了解用户的具体需求，以确保设计方案的可 行性。此外，设计团队应考虑到用户需求的多变性，设计一个灵活 的系统，使得 AI 模型能够随着用户需求的变化而不断更新和迭 大模型的看法。通过这种互动方式， 我们可以激发用户之间的讨论，挖掘出更深层次的需求，以及 各类用户之间存在的不同观点与需求优先级。 其次，我们也将进行定量研究，以获得更多客观数据，主要方 法包括： 1. 问卷调查：设计一份结构化的问卷，涵盖用户的基本信息、使 用习惯、对 AI 工具的认知、期望功能等多个维度。问卷的分 发渠道将包括线上教育平台、学校社交媒体以及教育相关论 坛，尽可能覆盖广泛的用户群体。问卷的设计遵循简洁性和易

做到对整个发展党 员过程的实时监控， 记录各个 重要节点 的相关数据，接续 做好教育培养工作。 党员管理子系统 党教工作向移动端 的延伸，随时随地 处理党务工作、学 习、党员互动、党 员评议、党费缴纳、 问卷调查等功能。 党务办公子系统 为各级党员提供在线 学习交流的教育平台， 为各级党委组织部门 提供党员学习过程跟 踪，掌握党员的学习 情况。 党员教育子系统 实现党员学习统计、 活动统计、通知公 焕发党员活力。 在线测评 管理问卷题目，形成题库 , 学员 在线可以选择练习资料进行练习， 可以实现自主练习、练习记录查 询等功能。 智慧地图 利用地图显示组织分布情况，方 便各党组织查看组织信息。 问卷调查 支持不同类型的问卷创建，创建 的问卷，可通过手机 APP 调研 功能，缩短调研时间，调研活动 不仅快速、灵活，而且统计结果 可支持导出。 视频会议 支持不同终端接入开会，实现随 时随地开会。

要结果类型及能源消耗。 （4）若园区层面没有相关数据，则可通过园区各个领域相关管理部门获取数据，相 关数据也可通过问卷调查、专家咨询以及相关研究成果或推算途径整理获得。 22 工业园区温室气体核算技术指南研究报告 （5）针对园区中已编制温室气体排放清单的企业，可获取企业的温室气体排放 清单。 （6）问卷调查、专家咨询、部门调研以及相关研究成果或推算途径整理获得的活动 水平。 是否可以获取园区层 面能源消耗数据 法进行编制 电热间接排放 获取园区层面电热调入 调出数据 获取园区购买和使用绿 电相关企业资料 绿色电力消纳消 费凭证获取 绿电零排放 电热调入 调出数据 标准方法 核算 是 否 现场调研 问卷调查 获取数据 数据按照行业 进行分类 能源生产部门 煤炭开采 煤炭加工 石油天然气开采 石油加工 工 业 建筑、三产、居民生活、 农林牧副渔 重点排放行业 碳吸收 涉及固碳技 术应用的企 煤炭开采和矿后活动逃逸排放 石油和天然气系统逃逸 原料煤的使用过程温室气体排放 原料使用过程温室气体排放 非重点排放行业 其他排放行业 钢铁、有色、水泥、化工、建材等 能源生产 现场调研、问卷调查、获取能源活动水平 排除企业电热间接排放 统一在园区层面计算 能源直接 电热间接 化石 燃料 燃烧 煤炭开采和矿后活动逃逸排放 石油和天然气系统逃逸 图 4-2：工业园区温室气体核算活动水平及核算初步方法