近期，我们在本科大四相关课程中开展了问卷设计的教学。观察到部分学生在课堂上采用君谋AI人工智能的情况后，我产生了一些思考。总体而言，人工智能能够自动创建问卷设计，快速生成问题和选项，节省了时间和人力成本。相较于传统方式，设计一个完整的市场调查问卷可能需要数天甚至数周的时间，需要考虑适当的问题选择、确定选项和设置逻辑跳转等。然而，借助人工智能技术，这个过程可以大大加快。使用类似君谋AI的技术使得问卷设计的过程更为高效，同时提高了设计的规范性。然而，潜在的缺点是，可能压缩了学生思考的过程，不利于学生思维能力的锻炼和提升，同时也降低了人工设计者结合专业知识和经验来定义问题、选项和问卷流程的能力，从而影响问卷的科学性和有效性。下面通过一个具体的例子来说明。

 

       以我们课堂互动的问卷调查设计为例，有一组学生希望设计一份关于戒烟产品的创业市场调查问卷，以了解潜在消费者对该产品的需求和接受程度。借助君谋AI，这组同学能够根据现有戒烟市场的相关数据和算法自动生成一份调研消费者喜好的问卷设计。手动由人工设计师创建这样一份问卷，这样的工作需要耗费大量的时间，并需要经历多次修改和优化。然而，使用人工智能生成问卷，我们可以快速自动生成一份与调查目的相匹配的问卷，同时避免人为的错误和主观偏见的可能性。

 

       这个例子证明了人工智能在自动创建问卷设计方面的高效性，可以显著节省时间和人力成本，提高市场调查的效率。当然，由人工智能生成的问卷设计仍需经过人工审查和测试，以确保问卷的准确性和有效性。举例而言, 当我们用关键词“smoke quitter service” 向君谋AI提问时，初步生成的内容主要涉及国外市场的产品和方法，如“Cold turkey”（突然戒烟法）、尼古丁替代疗法（例如贴片、口香糖、润喉片）以及处方药物（如香替派和众安邦）。然而，当我们要求人工智能替换成更符合国情的替代产品后，问卷的内容变得更加贴近实际。例如，出现了“Acupuncture”（针灸）作为戒烟方法的选项。这样做可以更好地保障用户体验，因为问卷能否贴近受试者的日常生活，能够更好地考虑受访者的体验和理解，选择更恰当和易于回答的问题。

 

       再举个例子，信度是问卷度量的一个核心问题。通常使用统计方法（例如Cronbach's alpha）来计算测量工具的信度，并需要使用实际数据进行分析。为了衡量产品类别中的参与程度，我们为学生提供了基于文献标准的五个维度的问题。

 

（1）I am interested in _______ in general. 我对_______有兴趣。 （2） _______ are important to me. 对我来说很重要。 （3） I get involved with what _______ I use. 我会参与使用的_______。 （4）_______ are relevant to my life. 与我的生活相关。 （5） I am going to purchase _______ in the next six months. 在接下来的六个月里，我打算购买_______。

 

       根据文献，该量表的参考信度区间是0.81到0.85 （Cho, 2001）。然而，有的学生选择跳过该步骤，直接用人工智能一键创建量表（但需要强调问卷设计应按照学术标准）。君谋AI产生的量表如下（同样也是五个维度）。

 

（1）I consider myself highly involved in the [product category]. 我认为自己在【产品类别】中非常参与。（2）I actively seek information about new products within the [product category]. 我积极寻求有关【产品类别】中新产品的信息。（3）The [product category] is important to my daily life. 【产品类别】对我的日常生活很重要。（4）I spend a significant amount of time thinking about the [product category]. 我花费了相当多的时间思考【产品类别】。（5）I am willing to spend more money on high-quality products within the [product category]. 我愿意为【产品类别】中的高质量产品多花钱。

 

       君谋AI产生的量表虽然生成速度极快，但由于内容生成可能更多基于大数据，该人工智能无法提供历史信度数值。在使用该量表之前，没有办法预判该量表的信度。

 

       综上所述，问卷设计作为最常见的社会调查方法之一，常被用于收集和分析有关人群行为、态度、意见和观点等方面的数据。问卷设计需要深入了解研究领域、研究问题和目标受众的特点, 包括对社会背景、参与者情境和实际问题的理解。通过定性研究方法，如：深度访谈、观察和文献综述等，可以更好地理解研究领域的复杂性和相关因素。

 

       虽然人工智能可以极大地辅助问卷设计者，提高工作效率，但设计者仍不能脱离社会实践。纯粹依赖AI生成问卷可能面临一些挑战, 阻碍后期数据分析及结论的得出。例如，AI可能无法准确理解和解释一些复杂的社会概念、人类情感和隐含信息。此外，AI生成的问卷可能缺乏对特定文化背景的考量，以及对问题的逻辑性和顺序等关键因素的全面考虑。

 

       因此，从一线教育者的角度来看，结合人工智能技术和人类的专业知识，确实可以极大地提高问卷设计的效率和格式规范性。然而，为了确保问卷设计的有效性和质量，研究者仍然需要人为参与并审核，深入了解研究领域和参与者的特点，并根据实际情况进行定性理解和判断，以确保生成的问卷能够准确有效地收集所需的数据。

 

 

Cho, C. H., Lee, J. G., & Tharp, M. (2001). Different forced-exposure levels to banner advertisements. Journal of advertising research, 41(4), 45-56.