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大学院生向けの多様性と包括性に関する環境調査で使われるべき最適な質問

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アダム・サブラ

·

2025/08/30

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こちらは、大学の博士課程学生向けの多様性とインクルージョンに関する気候調査で重要な質問と、それを実用的な洞察にまとめるためのヒントのいくつかです。また、SpecificのAI駆動ツールを使用して、数秒で自分自身の調査を構築することができます。

多様性とインクルージョン気候調査に最適な自由回答式質問

自由回答式の質問は、経験を深く掘り下げ、微妙な問題を明らかにし、標準的な形式では見逃しがちなパターンを発見するのに役立ちます。大学の博士課程学生から正直で率直な意見を得たいとき、そして人々が何を言いたいのかに本当に興味があるときに理想的です。

たとえば、モンタナ州立大学は、色のある学生のわずか57%がキャンパスの気候に満足していることを発見しましたが、全体では63%が満足しています。自由回答式の質問は、その「理由」と「方法」を明らかにするのに役立ちます。[1]

大学博士課程学生向け多様性とインクルージョン気候調査に推奨する10の自由回答式質問はこちらです:

  1. あなたの学科における多様性とインクルージョンに関する全体的な雰囲気をどのように説明しますか?

  2. あなたが特に含まれている、または排除されたと感じた経験を共有できますか?

  3. ここでの博士課程学生としての帰属感(またはその欠如)に最も寄与している要因は何ですか?

  4. あなたの身元(人種、性別、背景など)は、学生としての日常的な経験にどのように影響しますか?

  5. 大学の気候をあなたにとってより歓迎しやすく、包括的にするための変更は何ですか?

  6. あなたの学術環境内での多様性を支援する教職員や管理者の方法を説明してください。

  7. あなたは差別や偏見の事件を目撃または経験したことがありますか? もしそうなら、何が起こりましたか、そしてそれはどのように対処されましたか?

  8. どのような多様性とインクルージョンのリソースやサポートがより利用できることを望みますか?

  9. プログラム参加以来、あなたの多様性とインクルージョンの理解はどのように進化しましたか?

  10. ここでの過小評価された背景を持つ新しい博士課程学生にどのような助言をしますか?

博士課程学生調査に最適な単一選択マルチプルチョイス質問

単一選択マルチプルチョイスの質問は、定量的な洞察が必要なとき、または参加者に会話への簡単な入り口を与えたいときに役立ちます。複雑またはデリケートなトピックでは、短いオプションリストを提供することで、回答者はすばやく自分の意見を共有できます—たとえそれがどのように言い表すべきかわからなくても。

気候と帰属感の格差を考慮すると—たとえばアイオワ大学は、少数派の大学院生の76%だけが自分のアイデンティティが尊重されていると感じていると報告しています—迅速で構造化された質問は、変更を測定して関心領域を表面化するのに非常に有効です。[3]

質問:プログラムにおける自己の帰属意識をどのように評価しますか?

  • 非常に強い

  • やや強い

  • 中立

  • やや弱い

  • 非常に弱い

質問:あなたの学科内でアイデンティティの側面によって孤立または排除を感じたことはありますか?

  • はい、頻繁に

  • はい、時々

  • いいえ

  • 言いたくない

質問:過去1年間にアクセスした多様性とインクルージョンに関連するキャンパスリソースはどれですか?

  • ワークショップやパネル

  • ピアサポートグループ

  • カウンセリングサービス

  • リソースセンター

  • なし

  • その他

「なぜ?」を聞くタイミング 学生が中立または否定的な選択をすると、「なぜ?」と尋ねます。これにより、スコアの裏にある物語が明らかになり、何が機能しているのか、何が即座の行動を必要としているのかを強調します。たとえば、「やや弱い」の後に、「この弱い帰属意識に最も多く寄与するものを共有できますか?」といったフォローアップは、チャートだけでは見えない実用的な洞察を明らかにします。

「その他」選択肢を追加する時と理由は? すべての答えを予想できない場合は、常に「その他」を提供してください。多くの貴重な経験やリソースは標準リストに表示されず、ここでのフォローアップは新たなニーズと見落とされたサービスを発掘することを可能にします。

博士課程学生の気候フィードバックにNPS型質問を使用する

NPS(ネットプロモータースコア)は通常ビジネスでの忠誠心を測定しますが、高等教育—特に多様性とインクルージョンにおいて驚くほど価値があります。これは、「0から10のスケールで、あなたのプログラム(またはキャンパス)を同様の背景を持つ仲間に推薦する可能性はどのくらいですか?」と尋ねます。

この質問は満足感と帰属意識の核心に迫ります。これにより、包摂性を測定する強力な方法になります。バージニア工科大学では、一般的にポジティブな気候であるにもかかわらず、大学院生の38%が依然として孤立を感じていることを報告しています—この感情は低いNPSの結果に反映され、変化を優先するために重要です。[4]

<特定の対象と目的に合わせた>特定の対象と目的に合わせた<ワントもしくは、ここをクリックすると> SpecificのNPS調査ビルダー を使用して、焦点を絞った即製のNPS調査を設定することができます。

フォローアップ質問の力


特にSpecificで駆動する会話を通じた調査を際立たせるのは、フォローアップ質問の使用方法です。ワンタイムの回答で終わるのではなく、自動AIフォローアップがリアルタイムで深く掘り下げます。それは<見るないといけないかも:AIフォローアップ質問の説明


<特にSpecificで駆動する会話を通じた調査を際立たせるのは、フォローアップ質問の使用方法です。ワンタイムの回答で終わるのではなく、自動AIフォローアップがリアルタイムで深く掘り下げます。それは>

  • 不明確な回答を即座に明確にするので、「それは場合による」または「よくわからない」で立ち止まることがありません。

  • メールで1週間取引先を追いかける日数が節約できます。

  • 会話は人間的で現実的な調査のように感じられます。

これを想像してください:

  • 学生:「イベントで時々排除されたように感じる。」

  • AIフォローアップ:「それらのイベントでどのようなことが起き、目立った例を共有できますか?」

フォローアップをいくつ質問するか? 平均的に、2~3つのフォローアップはディテールを取得する良いバランスを取ります—具体的なフォローアップをあらかじめ設定すれば目標が達成されるまで自動的に止まりますが、投稿者がスキップできるオプションも用意されています。

このように化することが会話型調査:レスポンダートが理解されたと感じ、尋問されないようにしているフィードバックの中で、すべての回答とフォローアップが1つに組み込まれ、関係は強化されます。これが本質の会話型調査であり、ダイナミックで、関与しやすく、自然です。

AI調査応答解析:豊富な自由回答データを分析するのが大変に感じるかもしれませんが、SpecificのAI調査解析が非常に簡単にします。 大量のオープン回答セットであっても、すぐにテーマ、センチメント、および行動次第ステップにまとまる検索可能なサマリーに簡単にできます。

自動化フォローアップ質問は革命的です—調査を生成してみて、その違いを自分で体験してください。

AI調査質問生成促進のプロンプトの準備方法

AIに正しい指示を与えることで発表用の調査質問を作成するのは簡単になります。最初のプロンプトとしては、シンプルな次のちょい:

博士課程学生の多様性とインクルージョン気候を扱う10の自由回答質問を提案します。

しかし、それだけで止まってはいけません—AIの結果を劇的に向上させたい場合は、コンテキストを追加することです。たとえば:

博士課程学生の多様性とインクルージョン気候を扱い、「帰属感と学術的サポート」における差異を明らかにすることに焦点を当てた質問を提案します。理学部学生で主に行います。

初期リストができたら、次にる推度をして特化:

質問を確認し、カテゴリごとに分類。質問を含むカテゴリを出力します。

次に、より深く掘り下げるため:

「帰属と包括」と「多様性サポートのための教員」のカテゴリに対する質問を生成します。

このようにAIを導引すると、専門家品質の質問リストが、希望する調査目標に適合する形で生成されます。または、SpecificのAI調査ジェネレーターを使用し時間を節約し、今すぐプロのドラフトを入手できます。

会話型調査とは(そしてなぜAIが必要)

会話型調査は試験のように感じられず、より支援的な面接のように感じられます。回答毎に、新しい文脈を考慮したフォローアップの質問を行います。これにより、回答者の関与を保ち、信頼を築き、実際の洞察を生み出し、平均とチャートだけではなくなります。

手動での調査ビルドとSpecificのAI駆動アプローチの比較は次のようになります:

手動調査

AI生成の会話型調査

静的フォーム、柔軟性制限あり

各回答に対して動的に適応します

すべての経験や細微部分を十分に網羅することが難しい

AIフォローアップがリアルタイムで完全なコンテキストを収集

各質問を手作業で作成・編集する

AIとチャットしながら調査を即座に更新(AI調査エディター)

ナラティブ回答の分析困難

AIによる自動サマリーとスマートデータフィルター

博士課程学生調査にAIを使用する理由 AI生成会話型調査は、モンタナ州立大学での色の博士課程学生の満足度が低い理由や、ハーバード大学の工学受験生の21%が差別を挙げる理由など、気候の微細差を表面化させるのに役立ちます。その結果は、何が機能しているか、そしてコミュニティがサポートを必要としている場所をより早く、より正確に発見することです。[1][5]

Specificの会話型調査プラットフォームは、作成者と回答者の両方にとって最高級の体験を提供します—すべてのステップで円滑で、歓迎され、生産的です。ステップバイステップのアプローチについては、こちらのガイドをご参照ください大学の博士課程学生多様性とインクルージョン気候調査の作成方法.

多様性とインクルージョン気候調査の例を今すぐ確認

リアルな博士課程学生がキャンパスをどのように経験しているかを知りたいですか? AI駆動の会話型調査を数分で立ち上げ、正直で、実行可能なフィードバックを今すぐ得てください—専門知識や手動編集は不要です。

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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. モンタナ州立大学。 キャンパス気候調査結果とデータ

  2. リサーチゲート。 キャンパス人種気候が高等教育の多様性に与える影響(臨床心理学博士課程プログラム)

  3. アイオワ大学。 2022年キャンパス気候調査結果

  4. バージニア工科大学。 2022年大学院生気候調査概要

  5. ハーバード・クリムゾン。 「SEAS気候調査、教職員地位、性別、民族による格差を発見」

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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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