SID选系调研报告 2025 P1

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概述

本次调研针对SID大二产品设计、智能交互设计、工业设计、艺术设计学四个专业的同学进行了投放。本次研究使用了访问代码限制，以减少非核心人员的干扰，以最大限度内保证数据的可信度（Reliability）。

本期属于系列调研的第二期，问卷进一步优化。调研的问题主要有5个板块，分别是a.思考阶段、b.选系、c.选教研中心、d.选毕设导师，e.开放问题。其中选系为强制回答模块，其他板块为选答模块。

调研目标人群总数为351人，参与人数为251人，其中完成问卷的人数为185人，占目标人群总数的52.4%。

由于选系是接下来每个人都会面对的问题，所以采取排序且必答的方式进行调研。而选教研中心、选导师的时候，都是在进入相应的系以后才能确定下来，非本次研究的核心数据，且选项条目较多，所以目前的这两个部分的调研采取的是：先选择心仪的教研中心或导师，再进行排序的方法，以确保对同学志愿的聚焦。由于本次是2025首次调研，所以数据都从零开始记录的，但本调研将使用迭代调研方式，在未来每周追踪数据变化，参与者通过访问码可以修改自己之前的问卷结果。

本次调研涉及5个系、16个教研中心+4个研究所、66名老师，为减少排序带来的选择偏差(McFARLAND, 1981; Thau et al., 2021)，在每一个板块的信息呈现的时候都设为随机排序显示。

为了更好的促进同学们在信息充沛的前提下选择志愿，研究小组耗费较多的时间从网络中采集整理出了SID相关信息并在调研中呈现。这部分信息作为刺激物，可能会影响参与者原本的选择，进而影响研究的客观性。为尽量减少这种情况，研究小组首先在资料的采集过程中尽量使用客观信息，并对部分主观评价信息进行了着重说明。其次是在问卷的设计中给予参与者选择权，参与者可以跳过信息页面直接进行志愿排序。由于本调研有一部分目的是让参与调研同学在过程中能够更加清楚自己的选择，所以此部分刺激产生的偏差属于本研究认可的良性偏差范畴。当刺激带来的偏差可以让参与同学更加明确地做出选择时，会减少由于信息不透明带来的决策摇摆，从而提高了本次研究的有效度（Validity）。

人话：此研究努力遵循学术规范，方法比较靠谱。

思考阶段

本次调研发布时间为2025年5月12日，由于还没有公布选系的日期，所以多数同学还没有确定自己的志愿方向，根据往年工作安排，同学们还有一个月的时间对此问题进行思考。从具体数据看，有45.24%的同学正在考虑还没确定，有28.17%的同学已正在考虑已有意向；这说明现在多数同学还没有完成决策，只有13.1%的同学实明确了自己的选系方向；有9.52%的同学还没有开始思考此问题。另有3.97%的同学并没有回答此问题。

在问到是否需要SID相关信息资料的时候 ，有251人回答了问题，其中有3人回答“否，我不需要了解”（1.19%），有239人选择了”是的，我想了解”（94.84%）。可以看出在思考此问题的初期，大多数同学们对于SID相关信息有需求。

人话：多数人开始考虑，但是少数人做了决策，需要更多的信息帮助判断。

选系志愿

在志愿排序方面，完成有效志愿填报的问卷共有251份，。由于本研究第一次加入了染织艺术设计系和服装与服饰设计系，在信息的展示和排序的过程中由于技术问题没有很好的采集完全，所以导致这两个系的数据并没有很好的体现，所以在本次计算中，这两个系的数据并不参与到整体的比较重。在下一次的调研中将着重优化这部分的用户体验，保证所有系的排序能够被公平的记录。通过计算此问题共有196份完整答案纳入运算。

第一志愿方面，有30.16%同学选择了工业与交互设计；有26.59%的同学选择了产品设计；有22.62%的同学选择了艺术设计系。

第二志愿方面，有21.03%同学选择了工业与交互设计；有34.52%的同学选择了产品设计；有23.81%的同学选择了艺术设计系。

第三志愿方面，有26.98%同学选择了工业与交互设计；有19.05%的同学选择了产品设计；有32.94%的同学选择了艺术设计系。

由于选系是分配制，并非筛选制，而产生的数据的方式也是排序，所以只看单一志愿无法解释整体是否有差异，需要引入统计学相关方法进行解读。根据本次研究的数据类型，我们选用弗里德曼检验（下面称Friedman test），Friedman test属于一种非参数检验，用于比较两个以上的相关（配对）群组，通常用于有序数/等级资料或违反重复量测方差分析假设的情况。此检验用于分析多组样本数一致的定量变量之间有无明显差异，Friedman 测试专为序数/秩数资料设计，可处理非正态分布。进行 Friedman 测试前，不需要执行 Kolmogorov-Smirnov 或 Shapiro-Wilk 测试 (正态性测试)。本数据属于秩数 (如 1-5)，适用 Friedman 检验。

Ranks

	Mean Rank
交互与工业设计系	1.96
产品设计系	1.90
艺术设计系	2.14

Test Statistics

N	196
Kendall’s Wa	.016
Chi-Square	6.367
df	2
Asymp. Sig.	.041
a. Kendall’s Coefficient of Concordance

Friedman test (P > 0.05)

Friedman 检验结果

本研究采用 Friedman 检验对“交互与工业设计系”、“产品设计系”与“艺术设计系”三个院系的志愿排序差异进行了分析。各院系的平均秩如下：交互与工业设计系（平均秩 = 1.96）、产品设计系（平均秩 = 1.90）、艺术设计系（平均秩 = 2.14）。

Friedman 检验显示三大系的排序存在统计学上的显著差异（χ²(2, N=195) = 6.367, p = .041）。然而，Kendall 一致性系数（W = 0.016）非常低，表明受试者在排序上的一致性极弱。换言之，虽然不同院系的平均秩存在显著差异，但受试者对各系具体志愿排序的差异较大，缺乏明显共识。

Wilcoxon signed-rank test（post hoc test）

为进一步探究具体差异，采用Wilcoxon符号秩检验对所有可能的院系两两配对进行了事后比较，并应用Bonferroni校正控制多重比较带来的第一类错误风险，将显著性阈值调整为0.017（0.05/3）。

成对比较结果

1. 产品设计系 vs 交互与工业设计系
   Wilcoxon符号秩检验显示，产品设计系与交互与工业设计系之间的排名无显著差异（Z = -0.896，p = 0.370）。
2. 艺术设计系 vs 交互与工业设计系
   虽然有更多参与者将艺术设计系排名低于交互与工业设计系（104比92），但该差异未达到多重比较校正后的显著性标准（Z = -1.971，p = 0.049）。
3. 艺术设计系 vs 产品设计系
   同样，艺术设计系被更多参与者排在产品设计系之后（121比78），但该差异在校正后也未达到统计显著性（Z = -2.325，p = 0.020）。

总体来看，在多重比较校正后，这些差异均未达到显著性标准。

人话：虽然整体填报各系志愿差异显著，但是各系之间差异程度很小。

热门中心与研究所

本期参与心仪教研中心与研究所投票的有效数据有194份，计算方式是将排名逆序转化为积分（如排序第一名的得分16，第二名的得分15，以此类推），答案缺失记作0，以总积分解读为热门程度，取每个系最热门的2个教研中心或研究所。若排名第三位教学单位的统计结果分值相同，则同积分教学单位将同时被列出，也就是说，可能会列出3及以上个教学单位。

热门老师

本期参与心仪老师投票的有效数据共有178份，由计算方式是将排名逆序转化为积分（如排序第一名的得分44，第二名的得分43，以此类推），答案缺失记作0，将总积分解读为热门程度。取每个系最热门的三位老师；若统计结果分值相同，则同积分老师将同时显示。

问答

想知道学院分系的根据是学生自己的意愿还是绩点和选课情况来定

简单说，成绩好的直接录取，中间的双向选择，末尾的抽签决定。你说的院内选修也是有一定作用的，但是基本都能满足。

对老师不够了解和对教研这些学习内容不够情绪

本调研已经发布了个各个老师的情况，你应该能够了解到基础内容了，如果你还需要更多，那得看你的挖掘能力了，另外学习内容的情绪我们了解不多，不过我们已经将课程内容升级进入下次调研中去了。

为什么选不了染织专业的系
为什么选系排名只有三个没有染织服装
为啥系那里只有前三呀老师，染织和服装是一并在产设里面吗

技术问题，已经更新，请在新一轮的调研中去选择已更新的志愿。

请问是否可以跨选别的系？比方说，艺术设计学专业的学生是否能够跨选染织艺术设计系？若可以，请问跨选条件是什么？
想知道产品设计选到服装有什么具体考核要求。
是否可以从产品转系至服装
跨系需要什么流程

可以的，只要你符合要求。具体要求学校最近会公布的。

纠结产品设计系和工业与交互设计系

这有啥好纠结的，建议：1去了解一下老师，最喜欢的在哪里就去哪里；2仔细看毕设展，看有没有自己想达到的高度或者方向。

想要知道每个工作室具体的课程内容方向

没问题，已经更新，从下一轮开始，你就可以看到课程内容了。

智能产品设计和智能交互设计在教学内容，强度上的区别和横向比较

这部分信息细了，我们小组现在还没有条件进行课程强度比较，不过如果你只对这两个教研中心感兴趣，你就选这个系，受不了再内部换。

产品设计专业选系只有三个交互、产品、艺设三个选项，但是中心可以选择服装的吗，还是一定要选哪个系就选哪个系的中心

如果你选了系，就只能在系内选中心了。是的，就是你说的“选哪个系就选哪个系的中心”

不知道自己适合那些专业，也不知道如何选择走下去

两年的课程，都没有知道自己适合还是不适合，你要不就是天赋异禀，还没有遇到自己的能力边界。要不然就是……课程还没有试探够。不过建议可以去找各个有兴趣的专业老师谈谈。

生活设计和文化创意这两个的区别在于哪里？

有文化的人，生活会比较充盈；生活的惬意，也多是来自文化的阐释。如果你更想做产品设计师，就来生活设计，如果你想继续探索自己的各种可能性，就去文化创意。还有，去仔细看看两个教研中心的老师，会更有利于你判断。

感觉这个东西bug好多我没看懂

你是没看懂bug还是？觉得bug多导致自己没看懂，可以仔细说说，我们来优化设计！

丽莎姐最棒

好的好的～收到！

我喜欢做文创的话是不是选文化创新教研中心更好

快去看毕设！

非常喜欢智能出行工作室，已经自学交通工具设计一段时间，非常期待未来的学习生活

加油，只要你有喜欢的领域，就要发挥主观能动性到极致！

说在最后的话

一切才刚刚开始，请大家好好思考，并把思考的过程体现在本研究中。本研究是一个长期计划，本初就是希望大家最后都能选到自己心仪的学习去处，这需要我们彼此坦诚相待，也需要我们认真对待未来。

参考

• Friedman, M. (1937). The Use of Ranks to Avoid the Assumption of Normality Implicit in the Analysis of Variance. Journal of the American Statistical Association, 32(200), 675–701. https://doi.org/10.2307/2279372
• McFARLAND, S. G. (1981). Effects of Question Order on Survey Responses. Public Opinion Quarterly, 45(2), 208–215. https://doi.org/10.1086/268651
• Petruzzellis, L., & Romanazzi, S. (2010). Educational value: How students choose university: Evidence from an Italian university. International Journal of Educational Management, 24(2), 139–158. https://doi.org/10.1108/09513541011020954
• Thau, M., Mikkelsen, M. F., Hjortskov, M., & Pedersen, M. J. (2021). Question order bias revisited: A split-ballot experiment on satisfaction with public services among experienced and professional users. Public Administration, 99(1), 189–204. https://doi.org/10.1111/padm.12688

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