コミュニティカレッジ学生の多様性とインクルージョンに関するアンケート

意味のあるコミュニティカレッジの学生ダイバーシティとインクルージョンの調査を作成したいが、時間がない？ここでSpecificを使ってAIで数秒で生成できます—クリックして始めましょう。

コミュニティカレッジのダイバーシティとインクルージョン調査の重要性

インクルージョンと公平性は単なる流行語ではなく、つながりのある、サポートしあえるキャンパス環境を形成するために不可欠です。 *コミュニティカレッジの学生に対してダイバーシティとインクルージョンの調査を行わない場合、重要な声や実行可能な洞察を逃してしまいます。*

• 表現の複雑さ: 2021年には、黒人学生の40％、ラテン系学生の51％、アメリカインディアンやアラスカ先住民の学生の41％がコミュニティカレッジに在籍していました。しかしながら、教員はしばしばこの生活体験を反映していません。[1]

• 急速な人口動態の変化: 2016年時点でラテン系の学生がコミュニティカレッジの学生の約25％を占め、8年間で10ポイント上昇しました。[2]

• 直面する実際の課題: これらの学生の約27％が貧困線以下で生活し、15％がシングルペアレントであり、29％が第一世代の大学進学者です。[3]

実際のフィードバックを収集しなければ、イニシアチブは大局を見失う可能性があります:コミュニティカレッジの学生は多様な背景、複雑なニーズ、独自の視点を持ち込んでいます。 これらの声を捉え、増幅する唯一の方法は、直接的で思慮深いフィードバックです—そこで役立つのが、よく設計された調査です。

あなたが適切な質問をすると、単にコンプライアンスを満たすだけでなく、何がうまくいっているのか、何を変える必要があるのか、そして本当に包括的なキャンパスを築く方法を学ぶ実際の機会を開くことができます。最良の質問のためのヒントが欲しいなら、コミュニティカレッジ学生のダイバーシティ調査に最適な質問に関するガイドをご覧ください。

なぜコミュニティカレッジ調査にAI調査ジェネレータを使用するのか？

素晴らしいダイバーシティとインクルージョンの調査を作成するのは手作業でやると難しいです—質問を考え出したり、執筆したり、偏見をチェックしたり、実際の洞察を得るように（単なる「はい/いいえ」の回答ではなく）保証したりします。ここでの良いニュースは、AI調査ジェネレータのようなSpecificを使用すると、その負担が瞬時に取り除かれ、毎回賢明な調査が提供されることです。

並べて見てみましょう：

なぜコミュニティカレッジの学生調査にAIを使用するのか？

• AIは舞台裏でベストプラクティスを管理するため、高価なミスを避けることができます。

• 学生団体の変化や新しいシナリオに適した質問に適応させます。

• 一つのチャットインターフェースですべてを作成、プレビュー、そしてローンチできます。

• Specificの調査は退屈なフォームではなく、実際の会話のように感じられるため、学生が正直かつ完全に回答する可能性が高まります。

クイックなウォークスルーを求めるなら、Specificのジェネレータでコミュニティカレッジのダイバーシティ調査を簡単に作成できる方法を見てください。

行動可能な洞察を生む質問の作成

ダイバーシティとインクルージョン調査での最大の落とし穴は？ **曖昧または誘導的な質問です。** 例えば、「私たちの大学に歓迎されていると感じますか？」という質問をすると、単純な「はい」または「いいえ」が得られるかもしれません—これは、どの声が聞かれていないのかや、何を修正する必要があるのかについてほとんど教えてくれません。

• 悪い質問:「私たちのキャンパスイベントは包括的ですか？」

• 良い質問: 「キャンパスイベントで含まれたまたは除外されたと感じたときの具体的な事例を説明してください。何を改善できるでしょうか？」

SpecificのAI調査エディターは、専門家が作成したテンプレートとライブの適応的なプロンプトを利用し、明確で実行可能な洞察を得ることができ、推測にとどまることはありません。AIは誘導的または偏った質問を避け、すべての学生—背景や経験に関係なく—に届く言語を確保します。

ヒント: 独自の質問を作成するときは、オープンエンドにして、実生活の例を求めるようにしてください。そして、その後に続く質問で詳細を掘り下げることができるように—会話型調査の大きな強みです。

質問セットをゼロから構築するための支援を求めるなら、コミュニティカレッジ学生調査のための最高の質問の選択に関する完全なガイドをご覧ください。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

調査を行ったことがある人は知っていますが、ほとんどの回答はさらなる質問を引き起こします。コンテキストを求めなければ、特にキャンパスのインクルージョンのような複雑なトピックに関しては、曖昧で半分しか役に立たない回答を得ることになります。それがSpecificの自動AIフォローアップ質問の力です。AIは各回答を読み取り、リアルタイムでスマートで関連性のあるフォローアップを行います—まるで熟練のインタビュアーのように。

• コミュニティカレッジの学生:「時々、勉強グループから外されていると感じます。」

• AIフォローアップ:「排除されたと感じた具体的な事例を教えてください。それは特定のクラスや活動に関連していましたか？」

• コミュニティカレッジの学生:「クラブはあまり多様ではありません。」

• AIフォローアップ:「クラブがすべての背景を持つ学生にとってよりインクルーシブになるために、どのような変更を提案しますか？」

フォローアップをスキップすると、根本原因について推測を残してしまうか、重要な洞察の共有を逃すことになります。会話型の調査を生成してみてください—従来のフォームと比較するとその経験は非常に興味深いです！

実際、フォローアップは調査を真の会話に変え、率直さと深みを促進する本当に会話型の調査にします。

調査の提供:ランディングページまたは製品内

ダイバーシティとインクルージョンについての調査を、適切なコミュニティカレッジの学生に届けることは、質問と同じくらい重要です。Specificでは：

• 共有可能なランディングページ調査: 学生へのメール送信、キャンパスのグループでの投稿、または学生ニュースレターでの共有に最適です。ユニークなURLで、新しい学生から特定のアフィニティグループまで、いつでも誰でもあなたのダイバーシティとインクルージョン調査にアクセスし、完了することができます。

• 製品内調査: オンラインポータルやアプリを使用している大学向けに、調査は学生ダッシュボード内に直接表示されます。デジタルキャンパスサービスを利用しながら、アクティブな学生からリアルタイムのフィードバックを収集するのに最適です。

コミュニティカレッジの学生はしばしばパートタイムの仕事や家族の責任を抱えているため（80％以上が働き、15％がシングルペアレント[3]）、調査をどのデバイスでも、複数のチャネルを通じてアクセス可能にすることが、参加を促進し、代表的なサンプルを得るキーです。

AI調査解析:秒で実行可能な洞察

回答が集まった後はどうなるのでしょうか？SpecificのAI調査解析ツールはすべての回答を要約し、回答全体のパターンを提示し、重要なテーマを引き出します—スプレッドシートや何時間もの読み込みは必要ありません。自動トピック検出とチャット形式のインターフェースで、AIに「ラテン系学生が最も関心を持っていることは何か？」などのフォローアップ質問をして、即座に要約を得ることができます。もっと知りたいですか？ AIでコミュニティカレッジの学生のダイバーシティとインクルージョン調査の回答を分析する方法に関するガイドをご覧ください。

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