SID选系调研报告 2026 P1

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。

本期属于系列调研的第一期，问卷根据今年选系的模式做了升级调整。调研的问题主要有5个板块，分别是a.思考阶段、b.选系规则与志愿排序、c.选心仪教研中心、d.选心仪导师、e.未来规划以及开放问题。其中选系为强制回答模块，其他板块为选答模块。

在“b.选系规则与志愿排序”部分，今年加入了选系规则的交互体验，调研参与者可以根据自身的具体情况，通过“来自哪个系”、“是否要跨系”、“排序自己可选的系”，三个层面的问题，理解自己在规则的设定下，将由哪些选择，对于有多个选择的情况，学生还可以具体进行排序。

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、67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信度。

调研目标人群总数为216人，本期（P1）参与人数为129人，完成选系问题的人数为90人，完成选系问题的人数占参与人数的69.8%，占目标总人数的41.7%。

人话：此研究努力遵循学术规范，方法比较靠谱。

思考阶段

SID选系调研 2026 P1 思考阶段: 关于选系你已经考虑到什么程度了？

SID选系调研 2026 P1 思考阶段
还没开始考虑。	正在考虑，还没确认	正在考虑，已有意向。	考虑完毕，已经明确。	未填
9.3%	39.5%	35.7%	12.4%	3.1%

*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2026年4月28日。

对“关于选系，你现在考虑到什么程度了？”一题的调查结果（有效样本 N = 125）显示，学生群体的选系考虑进度呈现“中间大、两头小”的分布特征。绝大多数学生（77.6%）正处于考虑过程之中，其中 51 人（40.8%）表示“正在考虑，还不确认”，46 人（36.8%）表示“正在考虑，已有意向”。相比之下，已做出明确决定和尚未启动考虑的学生比例较低：仅 16 人（12.8%）“考虑完毕，已经确定”，12 人（9.6%）“还没开始考虑”。累计数据显示，超过半数（50.4%）的学生仍处于不确定状态，而近九成（87.2%）的学生至少已开始考虑选系问题。此外，该题存在 4 个系统缺失值，意味着4位研究参与者并未回答此问题，占全部样本（N = 129）的 3.1%。

结合客观因素来看，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。

在问到是否需要SID相关信息资料的时候 ，有125人回答了问题，其中有123人回答“否，我不需要了解”（1.6%）；有123人选择了”是的，我想了解”（98.4%）。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。

关于学生现属专业的分布

在回答“请问你现在所在哪个专业？”的113份有效样本中，产品设计专业的学生占据主体，共74人（有效百分比65.5%）；其次为染织艺术设计专业，17人（15.0%）；工业设计专业16人（14.2%）；服装与服饰设计专业人数最少，仅6人（5.3%）。累计来看，产品设计与工业设计两专业合计占有效样本的79.7%，构成受访学生的主要专业背景。该题存在16个系统缺失值，占全部样本（N=129）的12.4%。

关于跨专业选系的意愿

在“你是否要跨专业选系？”一题的有效样本（N=112）中，绝大多数学生（104人，有效百分比92.9%）表示“否，我想继续在本系学习”，而仅有8人（7.1%）选择“是，我想跨专业选其他系”。数据表明，受访群体中跨专业选系的意愿整体较低。该题的系统缺失值为17个，占总样本的13.2%。

在所有表达了跨专业选系意愿的8名学生中，其目标专业分布如下：选择工业设计系和产品设计系的学生各3人（各占37.5%），选择染织艺术设计系的学生2人（25.0%）。由于表达跨专业意愿的学生总数较少，上述分布仅反映个案层面的选择倾向，不具备整体趋势推论的基础。

关于产设系、工交系、艺设系的志愿分析

在回答“请根据您现在的志愿，将心仪的系先后排序”一题的 88 份有效样本中（缺失 41 份，占全部样本 129 份的 31.8%）。在第一志愿中，选工业与交互设计系共 55 人（有效百分比 62.5%）、产品设计系以 21 人（23.9%）、艺术设计系为 12 人（13.6%），占比最低。累计来看，前产设系和工交系已覆盖第一志愿的 86.4%。在第二志愿中，产品设计系成为最主要的选择，共 55 人（62.5%）；艺术设计系为 22 人（25.0%）；工业与交互设计系则降至 11 人（12.5%），在第二志愿中明显转向了产品设计系。在第三志愿中，艺术设计系占据了多数，共 54 人（61.4%）；工业与交互设计系为 22 人（25.0%）；产品设计系为 12 人（13.6%）。

由于选系是分配制，并非筛选制，而产生的数据的方式是排序，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 1-3)，适用 Friedman 检验。

由于选系机制是基于同学志愿排序进行分配，而非依据单一分数线的筛选，因此仅通过第一志愿的频数分布无法全面反映同学对不同系的偏好差异。为了在同一批学生中比较三个系的整体排序差异，本研究采用非参数 Friedman 检验（Friedman Test）。该检验专门针对顺序型或秩次型数据设计，适用于比较同一受试者在三个或以上相关条件下的差异，且不要求数据满足正态分布假设，因此无需事先进行正态性检验。本研究所得数据为学生对三个系的排序秩次，符合 Friedman 检验的适用条件。同时，采用 Kendall 协调系数 W（Kendall’s Coefficient of Concordance）作为 Friedman 检验的效应量指标，以进一步衡量学生之间排序意见的一致性程度。

Ranks

	Mean Rank
交互与工业设计系	1.63
产品设计系	1.90
艺术设计系	2.48

Test Statistics

N	88
Kendall’s Wa	.189
Chi-Square	33.341
df	2
Asymp. Sig.	<.001
a. Kendall’s Coefficient of Concordance

Friedman 检验与 Kendall’s W 结果分析

采用 Friedman 检验对三个学系的排序差异进行整体分析，结果显示学生在该三个学系上的偏好排序存在显著差异（χ²(2) = 33.341, p < 0.001）。各系的平均秩次为：交互与工业设计系（Mean Rank = 1.63）、产品设计系（Mean Rank = 1.90）、艺术设计系（Mean Rank = 2.48）。平均秩次越低，代表该类别越受青睐。进一步采用 Kendall 协调系数 W 衡量学生间排序意见的一致性程度，结果显示 W = 0.189。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）。尽管 Friedman 检验已达到极显著水平，但 Kendall’s W 值偏低，表明不同学生之间对于学系的排序共识度较为有限，个体间的偏好结构存在一定分歧。

人话：虽然同学填报各系志愿整体差异显著，但是同学内部的偏好结构可能具有一定多样性。

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98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20，第二名的得分19，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1个教研中心或研究所。若排名统计结果分值相同，则同积分教学单位将同时被列出。

热门老师

本期参与心仪老师投票的有效数据共有83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67，第二名的得分66，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1位老师；若统计结果分值相同，则同积分老师将同时显示。

关于未来打算

SID选系调研 2026 P1 未来打算: 毕业后，您的打算是？

SID选系调研 2026 P1 未来打算
就业工作	国内考研	国外留学	还没打算	其他
61.2%	21.4%	2%	11.2%	4.1%

对“毕业后，您的打算是？”一题的调查结果（有效样本 N = 98）显示，学生的毕业规划呈现出较为集中的分布态势。在有效回答中，“就业工作”是大多数学生的首选方向，共 60 人（有效百分比 61.2%）；其次为“国内考研”，共 21 人（21.4%）；选择“还没打算”的学生有 11 人（11.2%）；其余选项占比较低，选择“other”的有 4 人（4.1%），“国外留学”仅 2 人（2.0%）。累计数据显示，超过八成（82.7%）的学生在毕业后倾向于直接就业或国内升学。

从数据完整性来看，该题存在 31 个系统缺失值，占全部样本（N = 129）的 24.0%，缺失比例相对较高，在解读结论时需注意可能存在一定程度的无应答偏差。

问答

说在最后的话

本次报告发布时间推迟了一个月，主要是由于本次调研结构调整较大，加本人博士进入最后阶段，加毕业设计展的布展工作，三重原因导致本次调研结果的梳理花了较长时间，不过一切都是为了更好参与体验和更佳的研究成果。希望能够在接下来的研究中继续跟进大家的选系情况，也希望大家继续参与和支持本研究✌️。

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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