こちらは、研究資源へのアクセスに関する大学博士課程の学生調査のための最高の質問のいくつかと、それらを設計するためのトップのヒントです。このような調査を迅速に構築または生成したい場合、Specificを使用すればAIで数秒で作成できます。
10の不可欠なオープンエンド質問で深い洞察を引き出す
オープンエンドの質問は、大学院博士課程の学生が研究資源に関する経験の全体像とそのニュアンスを共有することを可能にします。これらの質問は、単なるチェックボックスの回答ではなく、ストーリー、課題、未解決のニーズを求めているときに最適です。これらは、アイデアや痛点を浮き彫りにし、予想外の問題を明らかにする手法です。特に多様な大学院コミュニティと協力している場合に不可欠です。最近の調査によれば、81%の研究者が既に大規模言語モデル（LLM）を彼らの作業に組み込んでいるので、詳細な体験の理解は研究サポート構造の改善にとって極めて重要です。 [1]
研究に最も役立つと感じる資源とその理由は何ですか？
特定の研究資源へのアクセスに困難を感じた時のことを説明できますか？
特に資源に関して、あなたの機関が研究をどのようにサポートするべきだと思いますか？
デジタルツールやAIがあなたの研究をどのように楽にしたり、難しくしたりしていますか？
図書館や研究データベースのアクセスを改善するとしたら、どの側面を改善したいですか？
博士研究にもっと利用可能であって欲しい資源の種類は何ですか？
研究を行う際に資源アクセスのギャップにどのように対処しますか？
学内で利用できない資料の相互館貸やリクエストの経験を説明してください。
言語、背景、または学科専用のニーズが資源の利用にどのように影響しますか？
新入博士課程学生に研究資源のナビゲートについてどのようなアドバイスをしますか？
単一選択の選択肢：迅速なフィードバック、迅速なパターン
単一選択の選択肢の質問は、学生の経験を数値化したり、資源利用の傾向を一目で把握したいときに最適です。これらは、より豊かなオープンエンドのディスカッションの前にウォームアップの質問としても機能します。構造を与え、回答者を圧倒しません。時には、学生は一般的に使用される研究ツールやサポートシステムについての議論の際に、自分の答えをすぐに考え出すよりも、短いリストに反応する方が容易だと感じます。
質問：次のうち、研究のためによく利用する資源はどれですか？
大学図書館データベース
オープンアクセスジャーナル
AIツール（例：ChatGPT、Grammarly）
その他
質問：研究資料の全体的なアクセスのしやすさを評価してください。
非常に簡単
やや簡単
やや難しい
非常に難しい
質問：あなたの機関で最も改善が必要だと感じる分野はどれですか？
物理的な図書館資源
デジタルデータベースアクセス
相互館貸プロセス
AIツールの利用可能性
その他
「なぜ？」とフォローアップするべき時 単一選択の選択肢の後に「なぜ？」とフォローアップすると、単なるデータポイントを物語や説明に変えることができます。例えば、学生が「AIツール」を選択した場合、「AIツールを利用する理由は？」と質問すると、動機、ギャップ、革新に関する価値ある詳細を得ることができます。
「その他」選択肢を加えるべき時と理由 応答者があなたの事前定義されたリスト外の体験を共有できるように「その他」を選択肢に含めることを忘れないでください。「その他」に基づくフォローアップは、予期していなかったユニークな課題や代替の解決策を浮き彫りにし、より豊かで包括的な洞察をもたらすことがあります。
研究資源調査にNPSを使用するべきか？
NPS（ネットプロモータースコア）は、学生が研究支援サービスや資源を仲間に勧める可能性を測定します。NPSは顧客体験から始まりましたが、学術環境にも適しています。博士課程の学生に「あなたの機関の研究資源を同僚に勧める可能性はどれくらいですか？」と尋ねることで、全体的な満足度とロイヤルティが明らかになり、部門やキャンパスを比較する際に役立ちます。この目的のために既製のNPS調査を即座に生成してフォローアップのフィードバックを掘り下げることができます。
フォローアップ質問の力
スマートで自動化されたフォローアップ質問は、あなたの調査をより会話的で洞察に満ちたものにします。Specificに組み込まれているAI対応のフォローアップを追加することで、曖昧な答えを明確にするだけでなく、標準的なフォームが見逃す動機、コンテキスト、詳細を明らかにすることができることが分かりました。自動AIフォローアップ質問がどのように機能するかをもっと知ることができます。
博士課程の学生：「私は主にオープンアクセスジャーナルを使用します。」
AIフォローアップ：「他の使用したことがある資源と比べてオープンアクセスジャーナルのどこが気に入っていますか？」
フォローアップを何回問うべきか？ 多くの場合、フォローアップは2〜3回で明確さと深さに達します。特定の詳細が明らかになった場合、次の質問に進むことを許可するのが賢明です—Specificの設定でこのバランスを微調整できます。
これにより、会話形式の調査になる。 結果として、フォームというよりはチャットに近い感じの調査が行われ、回答者がストーリーやフィードバックを共有しやすくなります。
AIによる調査回答分析、質的データ、テキスト回答—AIを使って非構造化の回答を簡単に分析し、一般的なテーマを特定し、結果を要約することができます。 AIを活用してオープンエンドの回答を効率的に分析する方法を学びましょう。
SpecificのAI調査ジェネレーターを使って調査を生成し、動的なフォローアップがどのようにして手間なく豊かなフィードバックをもたらすかを体験してみましょう。
ChatGPTを使用して博士調査用の優れた質問を考案する方法
ChatGPTのようなAIに調査の質問を考案させたり精査させたい場合、焦点を絞ったプロンプトから始めると良いでしょう。例えば：
研究資源へのアクセスに関する大学向け博士課程調査のための10のオープンエンドの質問を提案してください。
より多くのコンテキストを提供すると最良の結果が得られます—対象者、研究目標、特定の課題を説明してください。次のようなプロンプトがより効果的です：
大規模大学の博士課程学生を対象に、データベースやジャーナル、AIツールを含む研究資源へのアクセスの障害を理解するための調査を設計しています。詳しい答えを引き出し、従来のデジタル資源と新しいデジタル資源の両方を探る10のオープンエンドの質問を提案してください。
質問リストができたら、それらを区分けして構造化をより簡単にするようChatGPTに依頼しましょう：
質問を見てそれらをカテゴリ分けし、カテゴリと下の質問を出力してください。
カテゴリを確認した後、最も関心のある分野をさらに深く探るためにChatGPTに依頼します：
デジタル資源アクセスと資源改善案のカテゴリで質問を10生成してください。
会話形式の調査とは何か、なぜ重要なのか？
会話形式の調査は、味気ないフォームではなく、本当の対話のように感じられます。AIを使えば、調査はリアルタイムでフォローアップの質問を適応させます。これにより、参加しやすく、アクセスしやすくなり、しばしばニュアンスを逃すことのある厄介で静止したフォームから大きく進化します。
基本的な違いを分解してみましょう：
手動調査 | AI生成の会話形式調査 |
|---|---|
すべての質問とロジックを手作業で作成、遅くて面倒 | AIとの会話で調査を数秒で生成 |
曖昧な回答、静止フォーム、限られた分岐 | リアルタイムフォローアップ、明確化、深掘り—自然に |
長文テキストのフィードバックを分析するのが難しい | テーマと要約を組み込んだAI応答分析 |
低いエンゲージメント—退屈でトランザクショナルに感じる | 会話として感じ、完了率と洞察が向上 |
なぜ大学の博士課程学生調査にAIを使用するのか？ Specificのように組み込まれたAI調査例は、エンゲージメントを高め、よりリッチでアクショナブルなデータを収集するのに役立つことが証明されています。すでに86%以上の学生が学術生活でAIを使用しているため、会話形式のアプローチが期待に応え、直感的に感じられます。 [2]
ステップバイステップのガイドをお望みであれば、研究資源へのアクセスに関する大学の博士課程学生調査の作成方法を参照してください—これには、ドラフト作成から迅速な調査の展開まで、すべてをカバーしています。
Specificを使用すれば、調査の作成、ユーザーエクスペリエンス、分析がすべてスムーズで、現代の博士課程学生が実際にどのように働き、考えるかに合わせて調整されたように感じられます。これが高等教育でフィードバックを捉える新基準です。
この研究資源アクセス調査例をすぐに参照してください
インタラクティブなAI調査例ですぐにインスピレーションを得る—自動フォローアップとAI駆動の分析によって強化された、魅力的な会話形式の研究資源調査がどのようなものかを確認してください。あなたの洞察とフィードバックのプロセスはこれまで以上に鋭く、迅速に、そして完全なものになるでしょう。