以下は、大学院生のための論文およびディザーテーション支援に関する調査で尋ねるべきベストな質問と、明確にデザインするためのヒントです。Specificを使用すれば、わずか数秒でカスタム調査を構築し、必要なインサイトをすぐに得て、スマートなフォローアップでさらに深い洞察を得ることができます。
大学院生のための論文・ディザーテーション支援におけるベストなオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、大学院生が自分の言葉で課題、成功、提案を共有する機会を提供します。このアプローチはニュアンスを明らかにし、予期しなかった問題（または明るい兆し）を発見するのに役立ちます。コンテキスト、真の体験、または改善のためのフィードバックを求めるときにこれらを使用してください。
論文またはディザーテーションの過程で最大の課題は何でしたか？
アドバイザーまたは委員会から良い支援を受けたと感じたときのことを教えてください。
研究の過程をスムーズにするためにどんな支援があればよかったと思いますか？
行き詰まったときにどのようにして支援やリソースを求めていますか？
学術執筆に関するワークショップやトレーニングセッションについての経験を教えてください。
論文/ディザーテーション学生を支援するために、あなたの部門がもっと違ったことをしてくれたらよかったと思うことは何ですか？
論文やディザーテーションの指導を求めるために、最初に誰に相談しますか？
新たに支援リソースやサービスを作るとしたら、それはどんなものでしょうか？
フィードバック（アドバイザーやピアからの）がどのようにあなたの進捗を助けたり、妨げたりしていましたか？
行政手続があなたの論文またはディザーテーションの過程で余計なストレスを生んだ例を教えてください。
このようなオープンエンド質問は、大学院生が率直に意見を表明する場です。近年、学生は学術的な協力や支援のためにデジタルツールに頼ることが増えています。2024年の調査では、86%の学生がAIツールを定期的に使用していると報告されていますが、これは研究の風景がいかに急速に変化しているかを示すトレンドです [1]。
論文およびディザーテーション支援におけるベストな単一選択・選択肢質問
単一選択の選択肢質問は、量的データを必要とするときや、調査の回答者に身近な選択肢を提示したいときに最適です。これらは会話のきっかけとして最適で、時には自分で一から答えを書くよりも答えを選択する方が親しみやすいです。パターンをマップするために早い段階で使用し、カスタムのフォローアップでより深く掘り下げてください。
質問: 論文/ディザーテーション支援で最も不足している分野はどれですか？
執筆と構成
データまたは研究ツールへのアクセス
アドバイザーまたは委員会の指導
メンタルヘルスと健康資源
その他
質問: 学科提供のワークショップや支援セッションにどのくらいの頻度で参加しますか？
毎週
毎月
セメスターごとに一度
参加しない
質問: あなたの執筆に対するフィードバックを最も頼りにしているのは誰ですか？
私のアドバイザー
仲間/同級生
大学のライティングセンター
オンラインリソースまたはフォーラム
その他
「なぜ？」でフォローアップするタイミング： 選択肢回答の後に簡潔な「なぜ？」を加えると強力です。学生が「アドバイザーまたは委員会の指導」を最大の課題として選んだ場合、「なぜアドバイザーからの支援が十分ではなかったと感じますか？」というフォローアップが考えられます。これは、改善に必要な数値とその背後にある理由の両方を提供します。
「その他」を追加するタイミングと理由： 選択肢が特定の痛点や独自の文脈を逃している可能性がある場合は、必ず「その他」を含めてください。オープンエンドのフォローアップで学生が説明でき、新たな洞察を引き出すことが可能です。
NPSの論文およびディザーテーション支援への適用：その妥当性は？
NPS（ネットプロモータースコア）は、忠誠心や満足度を測るための広く使用されているツールです。「あなたの論文/ディザーテーション支援サービスを同じ大学院生に推薦する可能性はどのくらいありますか？」忙しい学生が簡単に答えられるシンプルな質問でありながら、彼らを本当にどれだけ支援しているかの大局的な指標となります。大きな学術的マイルストーンのストレスに直面する大学院生にとって、NPSはシステムの強みと明らかな欠点を明らかにすることができます。大学院課題サポートのために用意されたNPS調査を試してみてください。
フォローアップ質問の力
調査のベストプラクティスについて読んでいるなら、フォローアップ質問の力を見逃さないでください。自動AIフォローアップを使用する最大の利点の一つは、どれほど自然に深掘りし、明確にし、具体的なことに焦点を当てるかです。オープンエンドの質問は良いものですが、魔法は、経験豊富なインタビュアーのように即座に賢いフォローアップをする時に起こります。 SpecificのAIはまさにそれを実行し、回答者の回答と文脈に基づいて、リアルタイムで関連するフォローアップを生成します。
学生:「ライティングセンターの営業時間がもっと柔軟であれば…」
AIフォローアップ:「どの日、どの時間帯にサポートセッションに参加しやすいですか？」
学生:「アドバイザーのサポートが不安定です。」
AIフォローアップ:「アドバイザーのサポートに落胆した具体的な状況を教えていただけますか？」
フォローアップはどのくらいあるべきか？ 一般に、1回答につき2～3のターゲットを絞ったフォローアップが、回答者を疲れさせることなくコンテキストを把握するのに十分です。 Specificは、回答を完了後スムーズに次の質問に移るよう制限を設定できます。
これにより会話形式の調査となる： やりとりが会話のように親しみやすくなり、静的なフォームではありません。これにより参加が増え、各回答者からのより濃密な詳細を引き出すことができます。会話形式の調査が従来のフォームよりも参加率で優れる主要な理由の一つです。
瞬時に行えるAI分析、テーマ、洞察： フォローアップ質問がたくさんのオープンエンド回答を引き出すにもかかわらず、AI応答分析により定性的なデータのスクリーニングが簡単です。要約、テーマ化、セグメントの掘り下げもクリック一つで完了し、手作業でのコーディングやハイライトの山はもう必要ありません。
自動化され、コンテキスト意識に基づくフォローアップは新しいアプローチであり、ライブ調査を生成し、会話型フィードバックの効果をリアルタイムで体験できます。
ChatGPT用プロンプトとAI調査デザインを作成する方法
論文/ディザーテーション支援調査のための優れた質問を考える場合、正しいプロンプトがすべてです。広く始めてから、指示にコンテキストを重ねて具体化します。ステップバイステップで行うことも可能です：質問を生成し、分類し、さらに深く掘り下げます。
集中したプロンプトから始めてください：
論文およびディザーテーション支援に関する大学院生アンケートのために10のオープンエンド質問を提案してください。
しかし、可能であれば常に、あなた自身とあなたのニーズに関するコンテキストを追加しましょう。例：
私は大学院研究事務所のアシスタントディレクターです。私たちの目標は、論文/ディザーテーションに取り組む修士および博士の学生に対するサービスを向上させることです。障壁、支援が有益だった場面、影響力のあるリソースに関するアイデアを理解するために、オープンエンド質問を10提案してください。
リストを作成したら、組織化に移ります：
質問を見て、カテゴライズしてください。カテゴリを出力し、質問をその下に出力します。
心に響くカテゴリ（「アドバイザー支援」や「メンタルヘルス支援」など）を選び、それについて詳しく掘り下げます：
論文およびディザーテーションの学生のためのアドバイザーおよび委員会サポートについて10の質問を生成してください。
会話形式の調査とは？
会話形式の調査は、生気がないフォームではなく、自然なチャットのように感じられます。参加者とリアルタイムで交流し—質問を適応させたり、自然なフォローアップを行ったり、人間的なトーンを保ちます。これはAI生成会話形式の調査の核心です：彼らは人間のやり取りを模倣し、回答率を高め、より深い洞察を得ることができます。伝統的な手動調査ビルダーは、せいぜいプリセットロジックを提供しますが、その簡単なチャット形式の柔軟性を欠いています。
手動調査ビルダー | AI調査ジェネレーター（会話形式） |
|---|---|
手動で質問を記述し編集 | 目標を記述すると、AIが瞬時に質問を提案 |
回答は通常静的でフラット | 動的、適応的なフォローアップ—本物の会話 |
定性的データの分析は困難 | AIはフィードバックのテーマを要約、蒸留 |
構築と反復に高い労力が必要 | 高速なデザイン、AIパワード調査エディターによる瞬時の編集 |
大学院生調査にAIを使用する理由？ 今日ではほぼすべての大学院生がAIツールに精通しており、2024年には92%が以前よりも著しく使用し、時間の節約や作業の質の向上を主な理由として挙げています [3]。このようなテクノロジー先進、時間に迫られた学生には、特に会話型のAI調査が彼らの日常的なコミュニケーションスタイルに合い、より早く、より正直なフィードバックを得ることができます。
Specificは創造者および答える大学院生双方に対して最新の会話型調査体験を提供しており、フィードバックサイクル全体をスムーズにします。論文/ディザーテーション支援調査の作成について詳細なガイドをご覧になりたい場合は、作成方法についてステップバイステップで解説したガイドをご覧ください。
今すぐこの論文およびディザーテーション支援調査の例を見てみましょう
AI生成の会話型質問で、深く掘り下げ、真に関連するインサイトを得ることにインスピレーションを得ることができます。大学院生からの実用的なインサイトを、まるで友達とテキストメッセージをやり取りするようにすばやく引き出す方法を見てみましょう。