Notion AI可基于明确目标自动生成逻辑严密、信效度达标的问卷：只需设定核心目标、目标人群、回收渠道和关键约束，AI即输出含测谎题、分层题型、移动端适配的完整结构，并支持手动校验与数据库结构化导出。
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用Notion AI设计一份逻辑严密、信效度达标、用户愿意填完的调查问卷，不用从零写题干、不查KANO模型、不反复测试跳失率——只需把调研目标说清楚，AI就能输出带测谎题、分层题型、适配移动端的完整问卷结构。
准备问卷基础信息
新建一个Notion页面，标题命名为“问卷设计：【你的主题】”，比如“问卷设计：远程办公效率影响因素”。
在页面顶部添加一个/heading 2区块，写明本次调研的【核心目标】，例如：“识别影响远程办公专注度的三大主因，并区分哪些是基础需求、哪些是惊喜加分项”。这一步不能省，AI会以此锚定后续所有题型分布和理论框架。
插入一个/toggle列表，展开后写三行：
• 目标人群（例：2024年起全职远程办公的互联网从业者）
• 回收渠道（例：企业微信内部推送+飞书群发）
• 关键约束（例：总题量≤12题，单题阅读时间≤8秒）
这些信息将决定AI生成题干的口语化程度与交互节奏。
调用Notion AI生成初版问卷
在页面空白处输入/ai，唤出AI面板。
粘贴以下结构化提示词（直接复制，仅替换方括号内内容）：
#生成专业调研问卷
##背景
目标：【你的核心目标】
人群：【你的目标人群】
渠道：【你的回收渠道】
约束：【你的关键约束】
##理论要求
• 必须覆盖KANO模型三类需求（基本型/期望型/兴奋型），每类至少2题；
• 设置2道测谎题（如反向计分题或逻辑自检题），分散在第3、第9题位；
• 所有题干需符合Flesch易读性评分≥70（避免术语、长句、被动语态）；
• 单选题选项≤5个，多选题选项≤7个，开放题字数限制设为100字以内。
点击Generate，等待AI输出带编号的题目列表。若首条结果未出现测谎题标识，不要重试，直接进入下一步——AI的测谎题常以“您是否认真阅读了上一题？”等自然句式嵌入，需人工识别。
手动校验并植入逻辑跳转
逐题检查AI生成内容，重点核对三处：
① 第3题和第9题是否为测谎题（如“我每天使用钉钉超过6小时”与“我几乎不用钉钉”成对出现）；
② 是否存在连续3题以上同为单选，若有，将其中1题改为矩阵量表（例：“请对以下5项协作痛点打分：1=完全不影响，5=严重影响”）；
③ 所有开放题是否带字数提示（如“（请用50字内说明）”），没有就补上。
在Notion中无法原生设置条件跳转，但可为后续导出到Typeform或问卷网预留标记：在需要触发跳转的题干末尾加注【跳转：Q7】或【屏蔽：Q12】，格式统一用中文方括号，不加空格。这是后续对接自动化工具的关键锚点，【漏标会导致问卷逻辑断裂】。
导出为结构化数据库
将AI生成的全部题目（含题号、题干、题型、选项、备注）复制到剪贴板。
新建一个Database – Inline，命名为“问卷题库”，添加以下属性：
• 题号（Number）
• 题干（Title）
• 题型（Select：单选/多选/矩阵/开放）
• 所属KANO类型（Select：基本型/期望型/兴奋型）
• 是否测谎题（Checkbox）
粘贴题目时，按Tab键分隔字段：先粘贴题号→Tab→题干→Tab→题型→Tab→KANO类型→Tab→回车换行。Notion会自动按列解析。若某行解析错位，删掉重来，【不要用空格代替Tab】。
选中整个数据库表格，点击右上角⋯ → Convert to database，完成结构化入库。
