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大学博士課程の学生調査で使用する、指導教員との関係品質に関する最適な質問

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アダム・サブラ

·

2025/08/29

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こちらは、大学の博士課程学生が強調するべき指導教員との関係の質に関する調査での最良の質問例と、何を尋ね、どのように作成するかに関するクイックヒントです。Specificを使用すると、AIが重労働を代わりに行い、スマートで会話形式の調査を数秒で作成できます

博士課程学生にとっての指導教員との関係質を問う最良のオープンエンド型質問

オープンエンド型の質問は、大学の博士課程学生が自分の経験を自由に表現し、微妙なニュアンスを掘り下げることができます。これらの質問は、満足度指標の背後にある真の声と文脈を捉えるために特に価値があります。フォームや選択式では簡単に見落としがちな洞察を浮き彫りにします。例えば、研究によれば、博士課程の学生の約80%が指導教員の学術指導とサポートに満足していますが、残りの20%—そして“満足している”と回答した学生ですら—何が機能し、何が機能していないかについてのストーリーを持っていることがあります[1]。オープンエンドのプロンプトは、数字の背後にある理由を理解するための鍵です。

  1. 指導教員との全体的な関係をどのように表現しますか?

  2. 指導教員との経験の中で最もポジティブな側面は何ですか?

  3. 指導教員とのやり取りにおいて、何か重大な課題に直面したことはありますか?どうぞ説明してください。

  4. 指導教員はどのようにしてあなたの学業やキャリア目標を支援しましたか?

  5. 指導教員が困難な状況を乗り越えるのを手助けした例を共有できますか?

  6. 指導教員は助言やサポートが必要な時にどの程度アクセス可能ですか?

  7. プログラムを開始して以来、指導者との関係に対する期待は変わりましたか?どのように?

  8. 指導教員の指導アプローチを改善するためのフィードバックはありますか?

  9. 指導教員のフィードバックがあなたの進捗に意義のある影響を与えたときのことを説明してください。

  10. プログラム開始前に知っておきたかった指導教員との協働に関することは何ですか?

博士課程学生の指導教員調査に最適な一択選択肢質問

一択選択肢の質問は、感情を定量化したり、統計を収集したり、回答者がシェアを始めやすくするのに理想的です。テキストボックスよりも負担が少なく、流れを生み出す手助けをします。これは、フォローアップの質問で更に掘り下げる前に重要です。例えば、博士課程と修士課程の学生間での満足度を比較する場合、定量的な選択肢がそのような比較を可能にします[1]。

質問: 指導教員による学術指導にどの程度満足していますか?

  • 非常に満足

  • やや満足

  • 中立

  • やや不満

  • 非常に不満

質問: 指導教員とどのくらいの頻度で会っていますか?

  • 毎日

  • 週に数回

  • 週に一度

  • 週に一度未満

質問: どのようにして博士課程の指導教員を選びましたか?

  • 意見を求められずに割り当てられた

  • 共通の研究興味に基づいて選んだ

  • 以前からの職務関係があった

  • その他

“なぜ?”を追加する理由とタイミング 回答者が「やや不満」や「その他」を選んだ場合、なぜその選択をしたのか知りたくなります。強いまたは曖昧な回答が見られたときは必ず「なぜ?」でフォローアップしましょう。例: 学生が指導教員のサポートに「やや不満」と答えた場合、「不満の原因は何ですか?」と問い返すことで、行動に移せるコンテキストを収集できます。

「その他」選択肢を追加する理由とタイミング 指導教員の選択に関する研究によると、大多数の学生は共通の興味や以前からの関係に基づいて指導教員を選ぶメリットがありますが、構造化された選択肢では見逃すケースがあります。フォローアップ付きの「その他」を追加することで、予期しなかった洞察が明らかになり、想定外のアイデアを引き出せます[3]。

NPSスタイルの質問:指導教員を推薦しますか?

ネットプロモータースコア (NPS) 形式では、「他の博士課程学生に指導教員を薦める可能性はどのくらいですか?」と問います。これは業界標準の方法で、時間をかけて体験をベンチマークし、推奨者と批評者を特定し、フォローアップを優先するのに適しています。頻繁な指導教員とのミーティングと満足度が相関しているという調査結果を踏まえ、指導教員の関係におけるNPSは博士課程プログラムに自然に適しています。ここで特定の博士課程指導教員関係のNPS調査を生成できます

フォローアップ質問の力

フォローアップは、豊富で行動可能なフィードバックを得るための秘密です。静的なフォームとは異なり、Specificで作成したような会話形式の調査では、学生の以前の回答に基づいて賢くリアルタイムのフォローアップ質問をします。これは従来のフォームや一般的なAI調査テンプレートをはるかに超えたものを提供します。(自動AIフォローアップ質問についてはこちら。)

  • 博士課程学生: “指導教員は役立ちますが、時々サポートが足りないと感じます。”

  • AIフォローアップ: “サポートが足りないと感じた状況を共有できますか?指導教員はどのようにして別の対応を取ることができましたか?”

このようなフォローアップをしないと、スケジュールの問題、フィードバックの欠如、個人的な何かかを推測することになります。フォローアップは明確さを生み出し、行動につながる洞察を引き出します。

どれくらいのフォローアップを聞くべきか? 実際には、2〜3のターゲットを絞ったフォローアップが通常、求めている明快さと主要なコンテキストを得るのに十分です。Specificでは、フォローアップの深さを設定するか、十分な詳細が得られた場合には次の質問にスキップすることができ、学生と担当者の時間を節約します。

これが会話形式の調査となります: それぞれのフォローアップが学生をさらに誘導し、侵入的な感じを与えずに伝統的な調査を真の対話に変革します。

AIで非構造化の回答を分析する: これらのオープンエンドの回答やストーリーは、手動で解析するには膨大になりますが、AIを活用した調査回答分析であれば、どんなに詳細で多様な回答でも簡単にフィルタリングし、要約し、データとチャットできます。

自動フォローアップ質問は革新です。今すぐこの調査を生成し、真に会話形式のAI体験を体感してみてください。

ChatGPT(またはGPTs)に優れた指導教員調査用質問を生成させる方法

GPTモデルを直接使って質問をブレインストーミングしたり洗練したりしたいですか?まずはシンプルに始め、その後、より良い結果を得るため詳細を追加します。例えば、次のようにプロンプトを指定することができます:

大学博士課程学生の指導教員関係質に関するアンケート用に、10のオープンエンド質問を提案してください。

ただし、より多くのコンテキストを共有するほど、結果が良くなります。あなたの目標、あなたが誰であるか、またはあなたのプログラムに関する詳細を追加してみてください:

私は社会科学博士プログラムのために博士課程におけるアンケートを設計する管理者です。私たちの目標は、指導教員との関係が学業の進捗と幸福感にどのように影響するかを理解することです。指導教員と学生の動的なやり取りの強みと課題の両方を明らかにする10のオープンエンド質問を提案してください。

リストを作成したら、GPTにそれらを構造化またはクラスター化するように依頼します:

質問を見てカテゴリ分けしてください。カテゴリとその下の質問を出力してください。

その後、多忙な指導教員のアクセス性や感情的サポートなど、掘り下げたいカテゴリに焦点を当ててください:

カテゴリ「指導教員のアクセス性とコミュニケーション」に対する10の調査質問を生成してください。

利害関係者からの入力と組み合わせたこの段階的な精緻化により、博士課程学生コミュニティにとって重要なすべての角度をカバーします。

会話形式の調査とは何か(そしてAI生成の調査が手動形式を超える理由)

標準的なフォームとは異なり、AIを活用した会話形式の調査は実際のインタビューアのようにリアルタイムで適応します。Specificのようなツールを使用すると、単なる静的な質問リストを作成するわけではなく、AIエージェントが積極的に聴き、詳細を要求し、流れの中で不明瞭さを明確にします。これは高いエンゲージメントと特に指導者関係のような繊細なトピックへの本物の洞察につながります。

手動形式の調査

AI生成の会話形式の調査

質問は静的で一様適用される

各回答に基づく適応フォローアップ

大量の手動解析が必要

AIによる要約と洞察が即座に利用可能

オープンテキスト質問への低い応答率

リアルな対話のように感じられる—高いエンゲージメント

調査作成は手間がかかる

調査生成器が重労働を引き受ける

なぜ大学の博士課程学生向け調査にAIを使用するのか? 81%以上の研究者と86%の学生は、今やAIを学術的な日常で使用しており、学生の利用習慣に合わせること(モバイルフレンドリーで会話形式の調査)に意味があります[7][8]。Specificで作成されたAI調査の例は、学生の回答に即時適応し、プロセスを個別化され、有意義に感じさせます—もはや「ロボット的な」チェックボックス形式ではありません。

SpecificのAI調査生成器で調査を作成するための段階的アプローチが必要ですか?これ一つで解決します—素晴らしい質問、迅速な編集、共有可能なページがすべて一つに。そして、調査を調整する必要があるときは、AI調査エディタで変更を簡単にチャットして配置できます。

Specificは会話形式の調査ではベストインクラスの体験を提供し、フィードバックの収集がスムーズで迅速なだけでなく、驚くほど洞察に富んだものとなり、管理者と博士課程学生の両方に利益をもたらします。従来の調査形式を超えた次のステップをお探しなら、これがその道です。

この指導教員関係の質に関する調査の例を今すぐ見る

専門家がデザインした質問、リアルタイムのフォローアップ、そして即座のAIインサイトが、博士課程指導者関係の理解をどのように変えるかを確認してください。よりスマートな調査を構築して、研究を次のレベルに引き上げましょう—今すぐ始めてください。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. cra.org. 博士課程の学生は、修士課程の学生よりも指導教員との関係に満足しています

  2. PMC. イギリスの博士課程学生における指導スタイルと学生の幸福感

  3. NACADAジャーナル. 教育プログラムにおける博士課程学生へのアドバイジング:発展的アプローチ

  4. エメラルド. 学問分野を超えた指導関係の質

  5. エメラルド. 会議の頻度と学生の満足度

  6. arxiv.org. 学術研究のワークフローにおける大規模言語モデル

  7. キャンパス・テクノロジー. 学生の86%がすでにAIを学習に使用しています

  8. スタティスタ. インドネシアの学生におけるAIツールの使用頻度

  9. キャンベル大学. 調査:AIツールの使用に対する教員の懸念

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。