大学学部生向けの学業指導に関するアンケート

効果的な大学学部生のアカデミックアドバイジング調査を作成することは難しいと感じるかもしれませんが、Specificの調査生成ツールを使用すれば、AIで数秒で高品質な調査を無料で生成できます—ここで。

大学学部生にとってアカデミックアドバイジング調査が重要な理由

学部生を対象に定期的なアドバイジング調査を実施していない場合、学生体験とプログラム成果を変える可能性のある貴重な洞察を見逃しているかもしれません。大学学部生のフィードバックは、アカデミックアドバイジングシステムを改善する上で重要であり、その波及効果は測定可能です。

• 学生の成果を向上させる: AIを活用したアドバイジングとフィードバックループを導入する機関は、大きな成果を上げています。たとえば、AIを利用したチャットボットを導入後、ジョージア州立大学は6年間の卒業率を23%改善し、54%に達しました—これにより、強力なターゲットを定めた洞察とサポートが学生の成功にどれほど影響するかが示されています。 [1]

• 早期に学生を特定しサポートする: EABによると、62%の大学の学生成功スタッフが、AIがサポートが必要な学生を事前に特定するのに役立つと信じています。これは学生の声が、効果的でタイムリーなサポート戦略を形成することを意味します、ただ後からのこととしてではなく。 [2]

大学学部生のアカデミックアドバイジングに関する調査を無視すると：

• 割れ目をすり抜ける危険な学生からのシグナルが見逃される

• アドバイジングプロセスにおける効果の有無に関するデータが不足する

• 学生が意見を聞かれていない、または理解されていないと感じるため、リソースが十分に活用されない

• 新しい取り組みの影響を測定できないため、改善が遅く、リスクが伴う

定期的でよく構成された調査は、アクセス、対応性、明快さ、アドバイザーのサポートに関する学生の視点をキャプチャし、すべてがアカデミックジャーニーを形成する重要な要素です。ベストプラクティスの質問を始めるには、大学学部生のアカデミックアドバイジング調査に最適な質問に関するガイドをご覧ください。

大学学部生の調査にAI調査ジェネレーターを使用する理由

本当に効果的な調査を作成するのに時間を費やす必要はありません—また、研究方法に関する深い専門知識を必要としません。従来の調査作成ツールは柔軟性に欠け、最初からしっかりとした質問を作成することは難しく、エラーが発生しがちです。SpecificのようなAI調査ジェネレーターを使用することで、どのようにシナリオを逆転させることができるのかをご紹介します：

AIを大学学部生の調査に使用する理由

AI調査は速いだけでなく、より深いものです。オープンエンドで対話型の質問をAIチャットボットで使用した調査は、従来のウェブフォームよりもはるかに有益で関連性が高く明確な回答を得ることができることが研究で示されています。 [3] そして学生自身もAIが高等教育の未来に中心的な役割を果たすと78%が期待しています。 [5]

Specificはこの先を行き、クリエーターと回答者の両方にとって最高の対話体験を提供します—これにより、学生はより参加しやすく、あなたは意味のあるフィードバックを得やすくなります。詳細については、SpecificでのAI調査ジェネレーターの仕組みをご覧ください。

実際の洞察を引き出す質問を設計する

平均的な調査と高影響な調査の違いは質問の仕方にあります。SpecificのAI調査ビルダーは、一般的な失敗—質問を曖昧にしたり誘導的にしたりするなど—を避けるよう訓練されています。

例を見てみましょう：

• 悪い質問: 「アドバイザーが好きでしたか？」（広すぎるため、一言で答えやすい）

• 良い質問: 「アドバイザーの指導が役立った経験を一例ご紹介ください。どのような要因がその経験に寄与しましたか？」

Specificは深い言語理解を使用して明確で具体的な質問を促し、行動可能なフィードバックを得ます—一般的な感想だけではありません。質問はアカデミックアドバイジングプロセスに調整されており、単なる「はい/いいえ」データではなく、対応可能な回答を得ることができます。さらに多くのヒントについては、大学学部生調査のベストプラクティス質問設計をご覧ください。

独自の調査を改善する際の簡単なヒントとして：すべての質問をできるだけ具体的にし、意見だけでなく例や理由を求めてください。しかし、重労働をAI調査ジェネレーターに任せたい場合は、次の質問セットを簡単に作成し、改善してもらいましょう。調査を微調整するためにAI調査エディタとチャットしましょう。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

静的な調査では、学生のフィードバックを金に値するものにするコンテキストを見逃す可能性があります。そこでSpecificが際立ちます：私たちのプラットフォームはAIを活用して、回答者の前回の回答に基づいて、実際のエキスパートインタビュアーのようにインテリジェントなリアルタイムフォローアップ質問を生成します。

この影響は大きく—AIを活用したチャットボットが対話型の調査を実施すると、標準的な調査よりも質が高く、より具体的な回答を引き出すことができます。 [3] そして、不明確な回答を明確にするために際限ないメールフォローアップを行う必要はありません—AIがリアルタイムで処理し、あなたの時間を大幅に節約します。

例：

• 学生: 「アドバイザーは役立ちました。」

• AIフォローアップ: 「それは素晴らしいですね！アドバイザーの助けがどのように違いをもたらしたか具体的に教えていただけますか？」

これらのフォローアップがないと、多くの回答が曖昧になり、生徒が本当に意味していることを推測する必要があります。

これらのフォローアップにより、調査は会話になり、尋問ではなくなります—回答者は違いに気づきます。

大学学部生のアカデミックアドバイジング調査を提供する

学生に調査を届けることは、良い質問を作成することと同じくらい重要です。Specificでは、2つの強力な配信オプションがあります：

• 共有可能なランディングページ調査: メール、LMS、またはソーシャルチャネルを通じて大学学部生のアカデミックアドバイジング調査を配布するのに最適です。リンクを共有するだけで、学生はいつでもモバイルやデスクトップで調査を完了できます。

• インプロダクト調査: アドバイジングまたはキャンパスサポートシステムにオンラインポータルまたはアプリがある場合、ウィジェットとして調査を埋め込むことができます。このアプローチは、学生がすでにいる場所で彼らに会い、応答率を最大化し、アカデミックアドバイジング体験に関するインザモーメントフィードバックをキャプチャします。

大学学部生のアカデミックアドバイジングのトピックに関しては、どちらのチャンネルも機能しますが、インプロダクト調査は学生がシステムと対話する際にコンテキストに特化したフィードバックをキャプチャできます。ランディングページは、より広範なアウトリーチや定期的なパルスチェックに最適です。

AIによる分析: 調査結果から瞬時に洞察を得る

手で回答を整理するのですか？それは古いやり方です。SpecificのAIによる分析は、大学学部生がアカデミックアドバイジングについてどのように言っているかを瞬時に要約し、主なテーマを見つけ出し、次にすべきことをハイライトします—スプレッドシートや数値の分析は必要ありません。

プラットフォームはトピックを自動的に検出し、豊富で実行可能な洞察をディスティルし、あなたの結果についてAIと直接チャットすることさえできます。コグニティブな厳密さが組み込まれたデータの完全な価値をアンロックします。AIを活用した大学学部生アカデミックアドバイジング調査の回答の分析方法について学ぶ。

今すぐアカデミックアドバイジング調査を作成しよう

待たないでください—数秒で大学学部生のアカデミックアドバイジング調査をAIで生成し、今日から意味のあるフィードバックを収集し始めましょう。