こちらは、会議および旅行支援に関する大学の博士課程学生調査のためのベストな質問と、それを作成するためのヒントのいくつかです。Specificを使えば、わずか数秒でカスタマイズされた調査を作成できます。生成して、あなたのニーズに合わせてカスタマイズしてください。
会議および旅行支援に関する大学の博士課程学生調査のためのベストなオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、意味のあるストーリーや独自の視点を明らかにします。それらは、支援のギャップを発見し、問題点を浮き彫りにし、提案を集めるのに優れています—大学の政策や資金決定に不可欠です。もし深さを目指しているか、学生の声を直接聞きたいなら、これらの質問があなたの頼れる選択肢です。
会議および旅行支援の申請を決定する際の要因を教えてください。
最近の旅行資金申請の経験を教えてください。うまくいったこと、または課題だったことは何ですか？
会議および旅行支援があなたの学問やキャリアの進展にどのように影響しましたか？
もしこれまでに旅行支援を申請していない場合、何が申請を阻んだ要因でしたか？
会議資金申請プロセスをより簡単にするためには何が必要だと思いますか？
サポートが不足しているために会議の機会を辞退しなければならなかったことがありますか？その状況について教えてください。
あなたの所属機関での適格基準や資金配分方針をどの程度理解していますか？
現在の旅行および会議資金方針に改善を提案するとしたら何ですか？
利用可能な資金機会に関するコミュニケーションに関してフィードバックを共有してください。
旅行支援でカバーされることを望む追加の会議関連経費はありますか？
背景情報として、大学の旅行支援は非常に多様です。例えば、デューク大学は会議の費用を最大70%カバーし、国際旅行には$700の上限がありますが、フロリダ州立大学やジョージタウン大学のような他の機関は、発表者と参加者で異なる要件を持ち、$500から$1,000の助成金を提供しています [1] [2] [3]。オープンエンドの質問は、このような方針が学生の実体験にどのように反映されるかを表面化するのに役立ちます。
会議および旅行支援に関する大学の博士課程学生調査のためのベストなシングルセレクト選択肢質問
シングルセレクトの選択肢質問は、傾向を定量化し、ニーズをベンチマークするか、会話を始める時に理想的です。構造化された選択肢は回答の負担を減らし、特にスケーラブルな調査データを必要とする時や、より豊かなフィードバックのフォローアップを導くのに役立ちます。
質問: 過去の学年度で会議や旅行資金を求めた回数は？
一度もない
一度
二～三回
三回以上
質問: 会議に参加する主な理由は何ですか？
研究の発表
ネットワーキング
スキル開発/ワークショップ
その他
質問: 返金されるのに苦労するタイプの費用は何ですか？
旅行（フライト、電車など）
宿泊
登録料
食事
その他
「なぜ」とフォローアップするタイミング 学生が資金申請に「一度もない」を選択した場合、「なぜ旅行支援を申請しなかったのか？」のようなフォローアップは、情報の不足や資格の混乱などの障壁を明らかにします。「なぜ」を加えることで、定量データに定性的見識を加え、理解を深め、ターゲット改善を可能にします。
「その他」の選択肢を加えるタイミングと理由 回答リストがすべてのシナリオを網羅する現実的ではない場合は、常に「その他」オプションを考慮します。フォローアップ質問「具体的に教えてください」は、ユニークなケースや方針のギャップを捉えることができます。これらの予期しない発見は、より賢い旅行支援イニシアチブの実現に役立つことがあります。
会議および旅行支援に関するNPS質問: 使用するべきか？
ネットプロモータースコア（NPS）は製品に限りません—それは忠誠心、満足度、推奨度を測定します。この文脈では、NPS質問は博士課程学生が仲間に所属機関の会議および旅行支援をどの程度おすすめし、広範な満足度や問題点を明らかにするのに役立ちます。
旅行支援については、次のように尋ねます: 「0-10のスケールで、所属機関の会議および旅行資金を他の博士課程学生にすすめる可能性はどの程度ですか？」 Specificを使えば、会議および旅行支援に関する博士課程学生のための即座に利用可能なNPS調査を開始できます: NPS調査を作成する。
NPSは同様の機関との満足度のベンチマークだけでなく、スコアがリーダーシップへの伝達が容易であるため、プログラムの変更に向けた行政の動機づけを助けます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、調査を静的なフォームから洞察のある会話に変える力を持っています。SpecificのAIフォローアップ質問が可能にする自動化された掘り下げ調査は、不明確または短い回答について深く掘り下げ、より豊かな文脈と実際の動機を捉えることができます。AI生成のフォローアップは、正確に各参加者の応答に基づいてリアルタイムで反応し、専門のインタビューアのように重要な文脈が見逃されないようにします。
博士課程学生:「旅行資金が存在していることを知りませんでした。」
AIフォローアップ:「利用可能な旅行資金の機会を早く発見するのに役立ったものは何ですか？」
博士課程学生:「申請が複雑でした。」
AIフォローアップ:「申請プロセスのどの部分が最も難しいと感じましたか？」
自動化されたフォローアップは、メールチェーンや手動インタビューと比べて時間を節約し、調査を真の会話のように感じさせます。このアプローチは、コミュニケーションのギャップや政策上の問題点のような詳細を浮き彫りにし、デューク、FSU、DoDフェローシップのような機関のサポート構造が大きく異なる場合に特に貴重です [1] [2] [4]。
どれくらいのフォローアップを尋ねるべきか？ 実際には、的を絞ったフォローアップ質問2〜3つで、十分な深さを提供しつつ、回答者に疲れを感じさせずに必要な情報を共有することができます。Specificを使用すると、このロジックを簡単に構成し、すべての調査に対応させることができます。
これにより会話型の調査が実現します 学生を対話に引き込むことで、硬直した形式に強制することなく—自然と完了率が高まり、データの質が向上します。
AIによる調査応答分析: 多くのオープンエンドの回答を収集しても、Specificのレスポンス分析機能のようなAIツールを使用することで、学生の入力全体から繰り返しのテーマを簡単にレビューし、総合し、表面化することができます。この貴重なフィードバックを埋もれさせずに活用しましょう。
自動化された会話的フォローアップは画期的です— 調査を生成し、インサイトの違いを体験してください。
ChatGPTや他のGPT向けにより良いプロンプトを書く方法
AIを活用して優れた調査質問を作成したい場合は、正確なプロンプトが大きな違いを生み出します。シンプルに始めますが、次にコンテキストを使用してAIが関連性と価値のある方向に進むよう導きます。
対象グループとトピックをカバーする基本的なプロンプトから始めます:
大学の博士課程学生調査のための会議および旅行支援に関する10のオープンエンデッド質問を提案してください。
しかし、より充実したコンテキストでより良い結果が得られます。例えば次のように:
「私たちの大学は、学生が学術会議に参加するための資金を異なる額で提供しています。学生がこの支援を申請し、受け取る経験を理解することを望んでいます。特に問題点や改善の要望を理解するために、10のオープンエンデッドの調査質問を提案してください。」
私たちの大学院は、参加と発表で異なる手続きで、500ドルから1,000ドルの渡航補助金を提供しています。これらの資金へのアクセスにおける障壁を明らかにし、学業進展に対するいかなる障害に関する10の質問を提案してください。」
AIにはより多くの文脈を共有するほど、より思慮深くターゲットに合った質問が得られます—手動の追跡やデータの取り扱いを必要とせずに、博士課程学生のフィードバックを深め、隠れた問題を表面化できます。AI調査の例は、旅行助成金の調査や他の学術資源の最適化を調査する際に、詳細なフィードバックを深め、貴重な洞察を提供します。博士課程学生のための旅行サポートに関する調査の作成に関するハウツーガイドを読む。
フォローアップ質問が生む力
フォローアップ質問は、調査を静的なフォームから洞察豊かな会話に変えます。自動化されたプロービング— SpecificのAIフォローアップ質問によって可能なように—それぞれの参加者の返信に基づいてリアルタイムで反応することにより、曖昧または曖昧な回答を深く掘り下げ、豊かなコンテキストと実際の動機を捉えます。これにより、重要な文脈が決して見過ごされません。
