こちらは、学校の質に対する市民調査のための最良の質問と、効果的な質問を作成するためのヒントです。数秒で調査を作成したい場合は、当社のAI調査プラットフォームであるSpecificを使用して即座に生成することができます。
学校の質に対する市民調査のために最良の自由回答形式の質問
自由回答形式の質問は、市民が個人の意見や体験を共有できるため、複数選択式のアンケートでは得られない豊富な詳細を提供します。短時間での「はい/いいえ」の回答ではなく、正直な意見、微妙な背景、予期しない洞察がほしい場合に最適です。
地域の学校の教育の質に関するあなたの全体的な印象は何ですか？
学校が学生の学びをサポートするために最もよくできていると思うことは何ですか？
学校が向上できると感じる特定のエリアはありますか？
学校と家族の間のコミュニケーションについてどう思いますか？
地域の教育に満足するために何を改善すればよいと思いますか？
学校が特にうまくまたはうまくいかなかった例を共有できますか？
地域の学校で学生がどの程度安全だと感じますか、その理由は？
地域の学校で利用可能であったらいいと思うリソースやプログラムは何ですか？
学校の質に対するあなたの認識は、友人や隣人のそれとどう比較されますか？
地域への移住を考えている家族に、地域の学校について何を伝えますか？
このような自由回答形式の質問は、市民の意識を形成する実際の経験に掘り下げるのに役立ちます。例えば、最近のデンマークでの調査では、学生の43％が政府の中等学校に満足または非常に満足していると答え、何がうまく機能しており、どこに注意が必要かを理解することの重要性を示しています[3]。
学校の質に対する市民調査のために最良の単一選択複数選択式質問
単一選択複数選択式質問は、意見を数値化したり、傾向をすぐに見つけたりする際に最も優れています。短い回答リストが会話を始めやすくするというのも利点です。時には、それにより人々が自由回答やフォローアップ質問でさらに掘り下げる前にスタートしやすくなります。
質問: 地域の学校の全体的な教育の質をどのように評価しますか？
優れている
良い
平均的
良くない
分からない
質問: 地域の学校で最も改善が必要だと思うエリアはどれですか？
教育の質
施設とリソース
生徒の安全
課外活動
その他
質問: 地域の学校から明確なコミュニケーションを受け取るのはどのくらいの頻度ですか？
いつも
しばしば
時々
まれに
ない
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 調査で誰かがオプションを選択した後、常に「なぜこのオプションを選びましたか？」などのフォローアップ質問を検討してください。これにより、一般的な回答が行動可能なフィードバックになります。例えば、コミュニケーションが「良くない」と評価された場合、理由を尋ねることで、メールがタイムリーでないとか情報が明確でないなどの具体例を明らかにすることができます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 事前定義された回答がすべての市民の経験を網羅しない可能性がある場合は、常に「その他」をオプションとして追加してください。「その他」のフォローアップ質問により、考慮していなかった予期しない洞察が明らかになり、回答者が自分のユニークな状況を詳細に説明できるようになります。
学校の質に対する認識のためのNPS形式の質問
NPS（ネットプロモータースコア）は、回答者が地域の学校を他の人に勧める可能性を0から10のスケールで尋ねるものです。これは満足度を測定するためのお気に入りの方法で、早く、理解しやすく、追跡可能なベンチマークを生成します。学校の質に対する市民調査では、NPSは満足度だけでなく勧奨度も明らかにします。学校を勧めたくないという場合には、その理由を理解するためのフォローアップを行うことができます。これは、Specificのアプローチに完全に一致しています。市民学校の質の認識のためのNPS調査ジェネレーターで簡単に始められる方法をご覧ください。
最近のイギリスの調査では、約31％の市民が自国の教育システムに対して良好な印象を持ち、39％が悪いと考え、28％がわからないと答えました[1]。NPSフレームワークを使用することで、公共の感情を追跡し、地域の経験が全国的な傾向とどのように比較されるかを見ることができます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、会話型AI調査のエンジンです。回答を曖昧なままにせず、我々の自動フォローアップ質問システムが聞き取り、さらに深く掘り下げます。まるで会話の中で人間の専門家が行うように。これは、表面的なデータを収集することと、有意義な洞察を得ることとの差異です。
市民:「学校の施設は平均的だと思います。」
AIフォローアップ:「施設が平均的だと思う理由を共有できますか？改善を望む具体的なことはありますか？」
市民:「学校から情報をいつも得られるわけではありません。」
AIフォローアップ:「どのような情報が不足している、または遅れていると思いますか？具体例を教えてください。」
フォローアップの数はどれくらい？ 2、3回のフォローアップで十分な明確さを得ることが通常できます。Specificでは、フォローアップを自動的に制限することも、主要な洞察を得た後でAIが自動的に先に進むこともできます—市民が長時間アンケートに答え続ける必要がなくなります。
会話型の調査になる理由: アンケートがやり取りのように感じられると、回答者のエンゲージメントが高まり、完了率が向上し、リッチなコンテキストと本物のストーリーを引き出します。
AI応答解析とサマリー: すべての詳細な自由記述のフィードバックに圧倒される必要はありません。AI調査応答解析のようなAIを駆使したツールを使用すれば、数千の回答からでもコアテーマを要約し、行動可能な洞察を数分で抽出できます。
自動化された賢明なフォローアップは、多くの調査作成者にとって新しい概念ですが、Specificを使って調査を構築することで、それがいかに簡単であるかを見ることができます。コミュニティからさらに多くのことを学ぶことができ、追加の作業は不要です。
学校の質に関するより良いアンケート質問をChatGPTに求める方法
AIとブレインストーミングする場合、思慮深いプロンプトがすべてです。最も簡単な方法はこちらです：
学校の質に関する市民調査のために10個の自由回答形式の質問を提案してください。
しかし、AIが本領を発揮するのは、もっと詳細を提供した場合です。一般的なプロンプトの代わりに、あなたが誰で、どんな状況で作業しているのか、何を達成したいのかを具体的に述べてください。例えば：
私は地元政府の職員で、私たちの町での学校の質に対する認識を評価しようとしています。最近の全国的な満足度調査を考慮し、私たちにとって行動可能なフィードバックを得るための10個の自由回答調査質問を提案してください。
アイデアをリストアップした後、構造と明確さを向上させます：
質問を確認し、カテゴリで分類します。カテゴリとそれに関連する質問を出力してください。
カテゴリを見直した後、さらに深く掘り下げます：
「家族とのコミュニケーション」、「教育の質」、「学校の安全性」のようなカテゴリに対して10個の質問を生成します。
このアプローチは、より良い質問を得るだけでなく、市民にとって重要なすべての基準をカバーするのに役立ち、Specificのように会話型の調査を構築する方法に似ています。
会話型調査とは何ですか？
会話型調査は、何十年も続けてきた静的なフォームとは本質的に異なります。一般的なアンケートを送り、最善を望む代わりに、会話型調査はリアルタイムのチャットで回答者と交流し、曖昧な回答を明確にし、理由を探り、誠実に聞いていることを示します。AIを活用すれば、これらの調査はその場で質問を適応させます—コーディングやロジックツリーは不要です。
手動のアンケート | AI生成のアンケート |
|---|---|
固定された質問順序 | リアルタイムで動的に適応 |
よくスキップされる自由回答質問 | より魅力的で会話型 |
質的データの分析が困難 | AIがすぐに要約し、洞察を抽出 |
コンテキスト主導のフォローアップがない | 各回答に基づくフォローアップを促進 |
要するに、Specific調査ジェネレーターのようなAI調査ビルダーは最初のドラフトをチャット形式で作成し、AI駆動の調査エディターで調査ロジックを自動生成し、すべてを細かく調整できます。その結果が迅速に構築できる会話型調査であり、市民にとっても回答しやすく、後での分析も簡単です。
市民調査にAIを使う理由 伝統的な調査はよく退屈で曖昧であり、市民も作成者もフラストレーションを感じます。AIアンケートの例を参照すれば、回答率が向上し、深いコンテキストが得られ、明確化のために追いかける必要がなくなります。これは効率的であるだけでなく、現代的なフィードバックの感じ方です。
ステップバイステップのウォークスルーが必要な場合、学校の質に関する市民調査を作成する方法に関するガイドをご覧ください。
Specificを使用することで、会話型調査が提供する最高のユーザーエクスペリエンスを手に入れることができます。関係者と回答者の両方にとって、フィードバックプロセスをスムーズで、人間的で、本当に洞察に満ちた経験にします。クイックパルスのチェックからコミュニティフィードバックまで、当社のプラットフォームはすべてをカバーしています。
学校の質に関する調査例を今すぐ見るには
Specificの会話型AIアンケートで、市民調査プロジェクトを数分で開始できます。正直なストーリー、行動可能なデータ、実際に役立つ洞察をキャプチャするために設計されています。作成、カスタマイズ、フィードバックの分析がいかに簡単であるかをご覧ください。