大学の学部生向けに食事サービスについての調査で最適な質問のいくつかを紹介し、作成方法のヒントも提供します。Specificを使えば、会話型のAI駆動の調査を数秒で作成できます。テクニカルスキルは必要ありません。
食事サービス調査のための最適な自由回答形式の質問
自由回答形式の質問は、学生から誠実で微細なフィードバックを得るのに役立ちます。詳細な経験、具体的な提案、または簡単な選択肢に収まらない感情に興味があるときに使用します。自由回答は、選択式の質問が見落としがちな問題や機会を際立たせることができます。
キャンパス内の現在の食事オプションで最も好きな点は何ですか？
今学期で食事サービスに関してどのような課題や問題がありましたか？
食事体験を改善できるとしたら、それは何ですか？
提供されている食事の種類についてどのように感じていますか？
キャンパスの食事に関して思い出に残る良い経験を教えてください。
食事サービスに関してイライラしたり失望した経験を教えてください。
食事時間が変更された場合、あなたやあなたのスケジュールにどのような影響がありますか？
食事サービスは食事制限や好みにどの程度対応していますか？
食事施設をより歓迎的にするための提案はありますか？
学生としてのニーズについて食事サービスに知ってほしいことはありますか？
最近のデータによると、学生の86％が学業で人工知能を活用しており、デジタルで会話型のフィードバックチャネル、たとえばAI駆動の調査にますますオープンになっています。[1]
最適なシングルセレクト形式の選択式質問
シングルセレクト形式の選択式質問は、学生の経験を数値化したり、傾向を迅速に特定したりするのに最適です。会話を始めるエントリーポイントとしても機能し、まずは親しみやすく焦点を絞ったオプションから選ばせ、後から深く掘り下げるのが一般的です。最初から完全な説明を求めるよりも負担が少ないことがよくあります。
質問: キャンパスの食事の質にどの程度満足していますか？
非常に満足
満足
普通
不満足
非常に不満足
質問: キャンパスの食事施設でどのくらい頻繁に食事を取りますか？
毎日
週に数回
週に一度
ほとんど食べない
全く食べない
質問: キャンパスの食事を選ぶ（または選ばない）主な理由は何ですか？
利便性
価格
食材の質
食事制限/好み
その他
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 選択式質問の後は、特に学生が批判的または予期しない答えを選んだときは、フォローアップとして「なぜ？」を考慮することです。例えば、ある学生が「食事の質に不満足」を選んだ場合、「なぜ食事の質に不満を感じますか？」と尋ねることで、数値データを実行可能なインサイトに変える助けになります。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 学生の経験をすべて捕捉できない可能性がある場合は必ず「その他」を追加してください。これにより、予期しない回答への扉が開かれ、貴重なフォローアップの質問を生み出し、まだ考慮されていないニーズを明らかにすることができます。
NPS質問を含めるべきか？
Net Promoter Score (NPS)は、満足度と忠誠心を測るための強力で広く使われている1問指標です。大学の食堂において、この質問は学生がキャンパスの食事を友人にどの程度勧めたいかをすぐに把握します。時間や機関を超えた改善をベンチマークするための多用途な指標です。
典型的なNPS質問:
他の学生にキャンパスの食事サービスを推薦する可能性はどのくらいですか？（0-10で評価）
その後、スコアに基づいて次の質問をします：「あなたのスコアの最も重要な理由は何ですか？」すぐに食事サービスについての大学生向けのNPS調査を生成することができます。このリンクを使ってください。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は基本的な調査を充実した会話型のインタビューに変えます。1ワードの回答や不明確な回答を集める代わりに、自動化されたフォローアップで各回答の背景を明らかにし、深く掘り下げて実際のコンテキストを得ることができます。それにより、全体のプロセスが退屈なフォームではなく、実際の会話のようになります。詳細については、Specificにおける自動フォローアップ質問の仕組みをご覧ください。
学生:「デザートが好きではありません。」
AIフォローアップ:「詳しく教えてください—どのデザートを見たいか、または何が気に入らなかったのですか？」
フォローアップはどのくらい質問するべきか？ 我々の経験では、最初の質問あたり2〜3回のフォローアップが十分な深さを提供しつつ、回答者を疲れさせることはありません。Specificでは、AIが必要な情報が最初の回答で得られた場合、さらなる探りを自動的にスキップすることができます。
これが会話型調査を作る: フォローアップ質問は自然に流れ、調査は退屈なアンケート用紙よりも親切な面接官と会話しているように感じるようになります。
AI調査応答分析: 自由回答のフィードバックが乱雑であっても、AIを使ってすべての応答を分析できます。AIは応答数に関係なく、素早くテーマを要約、検索し、抽出します。詳細はAIによる調査応答の分析方法を参照してください。すぐに調査を生成し、自身で試してみてください。
優れた調査質問をAIに生成させる方法
ChatGPTやその他のGPTモデルに質問の生成を手伝ってもらいたい場合は、以下のような効果的なプロンプトを使用できます：
シンプルに始めて：
「大学の学部生向けに食事サービスについての自由回答形式の質問を10個提案してください。」
さらに良い結果を得るには、目標、対象、状況についての具体的なコンテキストを追加します。たとえば：
「私たちは大学でキャンパス内の食事サービスに対する学生の満足度を向上させることを目指しています。学生の嗜好や食事ニーズは多様です。この学期での食事サービスについて、学部生から詳細かつ有益なインサイトを得るための自由回答形式の質問を10個提案してください。」
次に、質問を整理して洗練し、「質問を見てカテゴリ別に分類してください。カテゴリを出力して、それに対応する質問を列挙してください。」と尋ねます。
最終的には、さらに掘り下げたい重要な領域を選択して焦点を当てます。たとえば、カテゴリが「食の質」、「サービススピード」、「食事オプション」なら、「食の質と食事オプションのカテゴリについて質問を10個生成してください。」と促します。
会話型調査とは何か？
会話型調査は、インタラクティブなリアルタイムチャットのようで、静的なフォームとは異なります。回答者とAIは、思慮深いインタビュアーや研究者のように双{
