こちらは、大学の学部生がキャリアサービスについてのアンケートを行う際の最適な質問のいくつかと、それらを設計するための重要なヒントです。自分で大学の学部生向けキャリアサービスアンケートを作成したい場合、Specificがそのプロセスを容易にします。
大学の学部生向けキャリアサービスアンケートの最適な自由回答質問
自由回答の質問は、本物の経験、アイデア、満たされていないニーズを把握するのに役立ちます。特に、豊かで微妙なフィードバックを得たいときに役立ちます。学生が本当に思っていることを知りたい（単なる確認を超えて）場合に理想的です。特に米国の大学卒業生の16％のみがキャリアサービスオフィスを非常に役立つと感じた[3]ことがわかっており、これらの統計の背景にある「なぜ」を理解することが重要です。
将来の準備において、大学のキャリアサービスがどのように異なることを望みますか？
本学でのキャリアサービスとの最も価値のある経験（もしあれば）について説明してください。
キャリアサービスへのアクセスや利用時に直面した課題は何ですか？
ここで学んでいる間に、キャリアセンターへの認識はどのように変わりましたか？
今、どのようなガイダンスまたはサポートが最も役立ちますか？
キャンパスでのキャリアイベントやリソースについてどのようにして情報を得ていますか？
キャリアサービスを利用していない場合、利用をためらう理由は何ですか？
キャリアセンターにどのような改善や新しいサービスを提供してほしいですか？
卒業後の就職に対してどの程度自信を持っていますか、そしてその理由は何ですか？
学部生にとってよりキャリアサービスが関連性のあるものとなるようにするための提案を共有してください。
大学の学部生向けキャリアサービスアンケートの最適な単一選択の選択肢質問
単一選択の選択肢質問は、明確で計量可能なデータを必要とする場合や、回答者をキャリアサービスの議論に慣れさせる場合に最適です。時には、学生に詳細な意見を共有する前に選択肢から選ぶ方が簡単で、困難ではありません。回答者は好みや障壁を示すことができ、フォローアップをより強力にします。
質問: 今年度、キャリアサービスセンターを訪問またはインタラクトした頻度はどれくらいですか？
一度もない
一度
2-3回
4回以上
質問: キャリアサービスを利用する（または利用しようとする）主な理由は何ですか？
キャリアの探索／専攻の選択
採用イベント／ネットワーキングイベントへの参加
履歴書の作成
インターンシップ／就職の発見
その他
質問: キャリアセンターのリソースをどの程度役立つと感じますか？
非常に役立つ
ある程度役立つ
あまり役立たない
利用していない
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 学生が「あまり役立たない」（または低いスコアの回答）を選択した場合は常に、「そのように感じた理由は何ですか？」とフォローアップしてください。不満足の背後にある理由を明らかにし、改善のための領域を強調するオープンなフォローアップが不可欠です。約31％の学生がキャリアセンターに接触したことがありません[6]ので、スコアを洞察に変える最も効果的な方法の1つです。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由トピックが幅広い場合や、提供された選択肢がすべての状況を網羅しない可能性がある場合は常に「その他」を追加してください。回答者が「その他」を選択した場合は、具体化を求めてください。彼らの説明は、あなたが考えていなかったニーズや問題を明らかにすることができ、チームに意外な洞察を生むことができます。
大学の学部生向けキャリアサービスアンケートのNPS質問
ネット・プロモーター・スコア（NPS）は、学生の満足度とロイヤルティを評価するための最もシンプルで最も強力なツールの1つです。キャリアサービスに関しては、大きな絵を描くのに役立ちます：「友達や同級生にキャリアセンターをおすすめする可能性はどれくらいですか？」この広く使用されている指標により、時間の経過に伴う変化を簡単に監視し、問題に優先順位を付け、さらに他の機関と比較することもできます。すぐに使用できる形式のNPSアンケートをすぐに作成する。
NPSはここで非常に効果的です。なぜなら、多くの学部生がキャリアセンターを利用しない、または信頼していないからです—33％はまったく経験がない[1]ということです。「なぜ？なぜではないのか？」というフォローアップ質問がスコアの背後にある物語を解き明かし、学校が学生が本当に推薦する体験を設計するのを助けます。
フォローアップ質問の力
単純なスコアや初めての一文回答は全体像を伝えることがほとんどありません。Specificの自動AIフォローアップ質問は、熟練したインタビュアーのようにリアルタイムで明確な質問をすることで、詳しく掘り下げます。
このアプローチは画期的です。曖昧な回答を明確にするためにメールでフォローアップする（時間がかかり非効率的）代わりに、アンケートが本物の会話に変わります。以下でその結果が実際にどのように展開されるかを示します：
学生: 「ワークショップはまあまあです。」
AIフォローアップ: 「ワークショップの何が役立ち、どのようにすればさらに良くなると思いますか？」
学生: 「キャリアセンターを利用したことがない。」
AIフォローアップ: 「利用を妨げたものは何ですか、またはどのようなことがあれば利用を試す動機になりますか？」
フォローアップは何個にするか？ 一般に、トピックごとに2〜3つのフォローアップが深みを見つけるのに十分でありながら、疲労を最小限に抑えます。Specificではこれを定義したり、必要な情報が収集されると回答者がフォローアップをスキップすることを有効にすることができる柔軟性が重要です。
これが会話型の調査にする： フォーマットは静的なフォームを魅力的な双方向のチャットに変え、完了率と洞察の深さを向上させます。
AIを使った簡単な分析: これらの自由回答の応答をどう仕分けるのか心配はいりません—AIはスケールにおいても簡単に対応します。「AIによる調査応答分析に関する記事」をご確認し、テーマ、統計、およびデータについてChatGPTを使うかのようにアクセスできる方法をご覧ください。
これらの動的なフォローアップ質問はフィードバック収集の新しい波を表します。AIアンケートを作成し、あなたのオーディエンスでこれを実際に体験してください。
GPTを用いて大学の学部生向けキャリアサービスアンケートを作成するプロンプトの書き方
AIで素晴らしいアンケートを作成するには、プロンプトに優れたコンテキストを提供することから始まります。シンプルな出発点:
大学の学部生向けキャリアサービスアンケートの自由回答の質問を10個提案してください。
より合わせた結果を望む場合は、目標やターゲットグループを具体的に示します。例えば：
大規模な公立大学において、私たちは学生のインターンシップの指導や卒業後の就職スキルの向上に特化してキャリアサービスを向上させるためのアンケートを実施しています。痛点、望むリソース、全体的な満足度を浮き彫りにするための自由回答の質問を10個提案してください。
ブレーンストーミングの後、質問を明確にするためにカテゴリ化します：
質問を見直し、{
