研究進捗に関する大学博士課程の学生調査のためのベストな質問と、それらを作成するためのヒントをご紹介します。Specificを使えば、わずか数秒で独自の調査を作成し、AIを活用してより賢明で意味のあるインサイトを得ることができます。
研究進捗に関する大学博士課程の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博士課程の学生に微妙な視点を共有し、課題を明らかにし、閉じた質問が見落とすかもしれないニーズを表現させるのに役立ちます。率直なフィードバック、予想外のインサイト、学生体験のより豊かな理解が欲しいときに最も効果的です。実際、71%の大学生が研究、課題、ブレインストーミングにAIを活用しているという研究結果からもわかるように、オープンな質問はこれらのツールが学業の進歩や痛点にどのように適合するかを浮き彫りにすることができます。[2]
今学期の研究における最大の突破口や成果は何でしたか？
最近、研究の進捗を遅らせた具体的な課題は何ですか？
研究において最も役立ったサポートやリソースを説明できますか？
必要なデータ、資料、または機材にアクセスする際の障害は何ですか？
アドバイザーや委員会との関係がどのように進捗に影響しましたか？
(AIを含む) 新しい方法またはツールをワークフローにどのように統合しましたか？
研究、教育、出版、または個人的な義務の時間をどのようにバランスさせていますか？
博士課程の旅の中で、もっと早く受けておくべきだったと思うスキルやトレーニングは何ですか？
フィードバック (同僚、アドバイザー、会議など) が大きく方向性を変えた瞬間を説明できますか？
研究でより迅速またはインパクトのある進歩を遂げるために何が必要ですか？
研究進捗に関する大学博士課程の学生調査のためのベストなシングルセレクト型の多肢選択質問
シングルセレクト型の多肢選択質問は、トレンドの迅速な定量化、進捗のベンチマーク、あるいはより大きな会話の開始に欠かせません。多くの博士課程の学生は、深いストーリーを共有する前に関連する回答を選ぶ方が安心かもしれません——構造化されたデータとフォローアップの自然な導入として優れたアプローチです。
質問: 現在の研究プロセスの段階をどのように説明しますか？
提案の作成
データ収集
データ分析
結果の執筆
その他
質問: 過去学期で研究における障害にどのくらい頻繁に遭遇しましたか？
まれに
時々
頻繁に
ほとんど毎週
質問: 研究サポートの主なソースを次のどれかで最もよく表していますか？
アドバイザーまたはスーパーバイザー
研究室または研究グループ
大学のリソース
オンライン/AIツール
その他
「なぜ？」と続けるべきとき 学生が回答を選択した後、特に“頻繁に”や“その他”ような選択肢を選んだ場合は、常に“なぜ？”と尋ねることを忘れないでください。例えば、学生がしばしば障害を経験することを示した場合、スマートなフォローアップとして「これらの障害が発生する理由は何だと思いますか？」と尋ねることで、根本的な原因を明確にし、行動可能なインサイトを生み出すことができます。
「その他」の選択肢を追加する理由とタイミング リストが網羅的でない場合は常に「その他」を追加してください。追跡質問を通じて、学生が追加の回答を具体化できるようにすることで、見過ごされた課題や予想外のリソースを明らかにすることができます。これらは将来的なサポートや政策変更を導く上で非常に重要です。
研究進捗のためのNPS型質問
ネット・プロモーター・スコア (NPS) は、満足度と忠誠度を測るために一般的に使用されていますが、研究プログラムを研究進捗に基づいて推薦する可能性を評価するのにも役立ちます。これはシステム的な問題に光を当てたり、実際に価値を加える文化やサポートシステムの側面を強調したりすることができます。大学博士課程の学生のためにNPS調査を迅速に生成するには、このNPSサーベイビルダーを試してみてください。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、単なる調査を本当の人間らしい会話に変える深いフィードバックの要です。SpecificのAI搭載のフォローアップは、専門のインタビュアーのようにリアルタイムで初期の回答に基づき、表面の詳細だけでなく全体像を得ることができます。これにより、メールのやり取りや手動での照会に比べて何時間もの時間を節約でき、博士課程の学生にとってもスムーズな会話体験を提供します。
博士課程の学生: 「リソースにアクセスするのが大変です。」
AIフォローアップ: 「データセット、資金、実験機器など、どのリソースが最もアクセスしにくいですか？」
フォローアップは何回尋ねるべきか？ 一般に、フルコンテキストを得るには2〜3の対象を絞ったフォローアップが必要です。行動可能な詳細が得られたら、回答者を先に進めるのが賢明です。Specificを使えば、調査の深さと進行に合うようにこれらの設定を行うことができます。
それは対話型の調査になる: 動的で、文脈に基づいたやり取りは、回答者の意見を聞き、この結果、より豊かで完全な回答を得ることになります—これが対話型調査の本質です。
AI搭載の応答分析が容易: 多くの非構造化定性的データを収集しても、AI搭載の調査応答分析ツールを使えば応答の分析は迅速です。それらを使って、大学博士課程の学生の調査結果における主要なパターン、テーマ、予想外のアイデアを見つけてください。
自動フォローアップを使用した調査を試して生成してみてください——それは新しいアプローチですが、その明確さと洞察力に驚かれることでしょう。
優れた博士研究の進捗質問をChatGPTに促す方法
ChatGPTや他のGPTベースのツールを質問のブレインストーミングに使用したいならば、巧妙に作られたプロンプトが大きな違いを生みます。文脈、対象、目的から始めてください。
シンプルで直接的なプロンプトから始めましょう:
大学博士課程の学生の研究進捗調査のためのオープンエンドの質問を10個提案してください。
しかし、できるだけ多くの文脈を提供することを忘れないでください。AIは詳細がある方がうまく機能します。次を試してください:
博士課程の学生の研究の進捗を理解し、何がそれらを助けたり妨げたりしているかを理解するための調査を作成しています。我が大学はすべての分野をサポートしており、改善のための実用的なアイデアを求めています。オープンエンドの質問を10個提案してください。
質問がテーマごとにカバーされていることを確認するために、次のことを尋ねてください:
質問を見て、それらをカテゴリーに分けてください。カテゴリーに紐づく質問をアウトプットしてください。
カテゴリー (例えば「アドバイザーのサポート」や「AIツールの採用」) が見つかったら、次のようにフォローアップします:
「アドバイザーのサポート」と「技術ツール」のカテゴリーに対して10の質問を生成してください。
対話型調査とは何か？
対話型調査は、静的なフォームではなく、本物のチャットのように感じられるものです。AIはリアルタイムで応答し、明確化またはフォローアップの質問をし、対話を構築します—その経験が自然で動的に感じられるとき、回答者はよりオープンで率直です。これが博士研究の変化する風景を考慮すると特に重要です。2024年の研究は、学生の86%がすでに学習に人工知能を使用しており、そのうち24%は毎日使用していることを明らかにしました。[1]
対話型調査の作成を従来の手動方法と比較:
手動調査 | AI生成、対話型調査 (Specific) |
|---|---|
手動での質問作成、フォーム設定、ロジック構築が必要 | プロンプトから瞬時に調査構築 |
静的——動的なフォローアップなし | 各応答に基づいて洞察に迫る質問を行う |
パーソナライズが困難、関与が限定的 | 自然な会話のように感じる; 高い完了率 |
定性的な応答の手動分析 | AIによって要約された応答とテーマ |
なぜ大学博士課程の学生調査にAIを使用するのか？ 高等教育におけるAIの採用は急増しています。2024年には、56%の大学生が課題や試験でAIを使用しており、そのうちの半数以上はAIの使用が必須とされています。[3] これは、あなたのオーディエンスがスマートオートメーションをフィードバックツールで準備しているか、しばしば期待していることを意味します。博士研究特有の調査では、AI調査例を生成することで、速度、質、関連性が提供され、オンザフライで適応することができます。このプロセスがどれほどシームレスであるか、博士課程の学生調査の作成方法ガイドを試してみてください。
Specificは、博士課程の学生が滑らかでインタラクティブなフィードバックプロセスを評価する一流の対話型調査体験を提供します。あなたは単により多くのデータを収集しているのではなく、信頼を築き、持続的な変化のために必要な深さを集めています。
今すぐこの研究進捗調査の例をご覧ください
よりスマートな調査を体験する準備はできていますか？博士課程の学生のための研究進捗調査の例を参照し、対話型AIが学術的な旅に関するより深く、明確なインサイトをどのように解き放つかを発見してください。瞬時に独自の調査を作成し、本当に重要なことを捉えましょう。