SID选系调研报告 2025 P3

概述

本次调研针对SID大二需要选系的同学进行了投放。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三期，问卷内容稳定。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，累计参与人数为297人，累计完成选系问题的人数为249人，占参与人数的83.8%，占目标 总人数的70.9%。本期有54人参与了的调研，他们或是新参与本调研或是更新了自己之前的答案。

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。本调研使用的迭代调研方式，所有数据的是基于前一次的调研更新而来。本调研会在未来每周继续追踪数据变化，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

*为了达到更好的通用性设计标准，本站图表采用了色觉辨认障碍友好配色，而非本站品牌配色系统。

本次调研发布时间为2025年5月26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，同学们还有不到一个月的时间对此问题进行思考。从具体数据看，有43.77%的同学正在考虑还没确定，与上次比例基本持平（43.96%）；有32.32%的同学已正在考虑已有意向，比上次略有提升（29.47%）；多数同学还没有完成决策，但是有明确意向的同学比例有一定提升。有14.81%的同学实明确了自己的选系方向，比上次略有增加（14.39%），符合大家从思考到决策的过程；有6.73%的同学还没有开始思考此问题，与上次比例基本持平（6.32%）；另有2.36%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297人回答了问题，其中有11人回答“否，我不需要了解”（3.70%），略高于上期（2.46%）；有279人选择了”是的，我想了解”（93.68%），遇上起基本持平（93.94%）。大多数同学们对于SID相关信息仍有需求。

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285份。虽然在这一次的调研中将着重优化新加入的两个系的体验，但是已有的元数据中有大量并未选择新加两个系（染织艺术设计系、服装与服饰设计设计系）的回复，本期报告将所有问卷数据发布，具体各系排序已经通过上面5个饼图显示，但是由于问卷操作问题，相应的检测并不能很好解释全部数据情况。

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	2.73
产品设计系	2.45
艺术设计系	2.76
染织艺术设计系	3.39
服装与服饰设计系	3.67

Test Statistics

N	114
Kendall’s Wa	.104
Chi-Square	47.228
df	4
Asymp. Sig.	<.001
a. Kendall’s Coefficient of Concordance

Friedman 检验结果

本研究采用114位对5个系进行完整排序的案例进行 Friedman 检验。各院系的平均秩如下：交互与工业设计系（平均秩 = 2.73）、产品设计系（平均秩 = 2.45）、艺术设计系（平均秩 = 2.76）、染织艺术设计系（平均秩 = 3.39）、服装与服饰设计设计系（平均秩 = 3.67）。在Friedman检验中，“平均秩次”越低，代表该类别越受受访者青睐（即排名越靠前）。

Friedman检验结果显示，五个系别在受访者中的排名存在统计学显著差异（χ²(4) = 47.228, p < .001）。Kendall 的一致系数 W = 0.104 反映了参与者之间的一致程度。该值表示一致程度较低（W 的范围在 0 到 1 之间，值越高表示共识越强），表明参与者在排名选择上缺乏明显一致性，偏好分布较为分散。

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238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219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66，第二名的得分65，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

请问介绍里给出的课程表是往届的还是我们今后要上的呢？

课程表是根据去年的课程表梳理出的，基本架构和内容不会变。不排除各系根据各自的情况，小范围调整。

艺术设计系会不会压力很大啊，想不出方案怎么办😩

谁没压力哈哈，想不出方案的话你可以从投入实践、精力，使用方法等多个层面分析一下问题出在哪里。

喜欢艺术设计学系，因为感觉这是我所擅长的与喜欢的，但是感觉未来与就业工业设计系更好，刘志强老师也非常好，我该怎么选？

艺术设计学系已经调离SID，现在新名称是艺术设计系。个人建议如果自己有喜欢的方向，就去追求。如果这个方向上还有能帮助你的老师，那就更好了。的确，刘志强老师非常好哈，不过你该怎么办，应该多听取建议，最后自己笃定一个属于自己的未来。

我想问问选系选分支是自愿原则、随机分配原则还是按照一个其他什么规则呢？有点没太搞懂这个，以及导师是学生按照什么顺序进行选择跟随还是由老师决定呢？谢谢！
选系的具体流程是怎样的

学校会有2～3轮的匹配机制，如成绩高者自动进入心仪系，成绩中等双向选择（需面试，这部分老师有决定权），漏网之鱼随机分配。了解更多可以点击此处，也请密切关注学院官方通知。

想要了解进入该中心后我需要学习什么，如何学习以及学校会如何安排

我们已经在SID信息里加入了各个系的课表，您可以具体了解。安排是先选系，进入系后再选中心，到毕设环节再选导师，三步走。每一步都有不同的学习内容和安排。您首先可以从课表里略知一二，再从学长学姐的口口相传里了解体验。😉

成绩要达到什么什么水平才可以直接录取心仪的系

每年SID都会公布具体的细节，如果你对以往的录取规则感兴趣，可以点击这里了解更多。

期待中

我们也期待您的到来～

说在最后的话

有越来越多的人开始对自己未来两年的学习进行思考了。希望除了冷冰冰的数据，推荐大家也可以从前辈那里得到更多来自体验的描述，量化和质性研究成果并行，如中西医结合疗效好，这样可以很好的辅助你的决策，祝大家清清楚楚选系。

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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