以下は、大学の学部生向けのインストラクター効果に関する調査で使える最高の質問と、その作成に役立つ実践的なヒントについてです。特定のAI調査ジェネレータを使えば、このような会話型の調査を数秒で作成できます。
インストラクター効果に関する学生調査のための最良のオープンエンド質問
オープンエンド質問は、学生に彼ら自身の言葉で詳細なフィードバックを共有するよう促します。インストラクターが効果的である理由や改善の余地がある部分について、より深い洞察を得たいときに最適です。これらの質問は、固定された形式で見逃されがちなパターンを見つけるのに役立ち、特に高等教育のようにインストラクターの影響が多面的である場合には重要です。
インストラクター効果に関する大学の学部生向け調査におすすめの、最高のオープンエンド質問を10個紹介します：
このコースを教えるにあたって、インストラクターの最大の強みは何だと思いますか？
インストラクターが難しいトピックを明確にするのを手伝ってくれたときのことを説明できますか？
インストラクターはどのようにして教材をあなたにとって魅力的または関連するものにしてくれていますか？
学習体験を改善するためにインストラクターにどのようなフィードバックを差し上げたいですか？
インストラクターはどのようにクラス参加を促進していると思いますか？
質問や追加のサポートに対してインストラクターはどのくらいアクセスしやすいですか？
インストラクターの指導スタイルが特に良く機能した、または全く機能しなかった瞬間について教えてください。
インストラクターはどのくらいよく課題やレッスンを学生のニーズに合わせていますか？
このインストラクターによって使われた指導法で、あなたにとって最も効果的でないものはどれですか？
インストラクターのアプローチについて一つだけ変えられるとしたら、それは何で、なぜですか？
オープンエンド質問の価値は明らかです—学生は具体的な事例を強調できます。たとえば、リモート学習で成功している学生は、しばしば構造、明確なコミュニケーション、アクセスのしやすさを提供する効果的なインストラクターを評価しています[2]。これらの質問は、実行可能な例や提案を明らかにします。
学生調査のためのベスト・シングルセレクト選択式質問
シングルセレクト選択式質問は、特に大規模なリサーチで、定量的で構造化されたフィードバックが必要なときに最適です。彼らは一般的な意見や体験の瞬間的なスナップショットを提供し、さらなる会話のきっかけとなります。選択肢を選んだ後にさらに説明が必要となることもあります。これらの質問はまた、インストラクターや学部全体の広範な傾向を特定するために重要です。
質問: インストラクターの説明の明確さをどのように評価しますか？
優秀
良好
普通
不十分
質問: 助けが必要なときにインストラクターはどのくらい親しみやすいですか？
非常に親しみやすい
やや親しみやすい
あまり親しみやすくない
全く親しみやすくない
質問: このコースでインストラクターが最も頻繁に使用した指導法はどれでしたか？
講義ベース
アクティブラーニング（ディスカッション、グループワーク、問題解決）
プロジェクトベース
その他
「なぜ？」とフォローアップするタイミング 「なぜ？」と尋ねるのに最適なタイミングは、回答者が評価や選択肢を選択した直後です。特により深い文脈や動機を理解したいときには重要です。たとえば、学生が「不十分」を選択した場合、「なぜ『不十分』を選んだのか？」というフォローアップによって深く掘り下げた行動可能なフィードバックを得ることができます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 「その他」の選択肢を追加することで、定義済みのオプションの外側の経験を学生が共有することができます。複数が「その他」を選択した場合、ユニークな指導戦略や、それまで考慮に入れていなかった問題などを解明するためのフォローアップの質問が貴重な洞察を生むかもしれません。
学生調査にNPS形式の質問を使用すべきですか？
ネットプロモータースコア、またはNPSは、元々は顧客満足度に使用されていましたが、学術的な場面でその価値が増しています。我々は学生にインストラクター（またはコース）を仲間に推薦する可能性を尋ねることで、忠誠心と全体的な満足度を測定します。このシンプルな質問がコースやセメスター間の行動可能なデータと基準値に転化されます。
NPSの質問は特にインストラクターの効果を測るのに関連しています。これは複雑な感情を時間をかけて追跡できる数値に圧縮し、フォローアップによって探ることができます。効果的なインストラクターが現在および将来の学生のパフォーマンスを向上させ、インストラクターの質の向上が将来のコースの成績まで向上させるという研究[1]があります。NPSはこれらの注目すべき教育者を素早く見つける手助けをします。
ぜひ興味があれば、SpecificのNPS調査ビルダーを通じてプリセットされたフォローアップロジックで学生NPS調査を即座に生成できます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問、特にAIによって動かされるものはゲームチェンジャーです。これらは調査が会話を続けたり、不明確な応答を明確にしたり、より深い洞察を探ったりするのを可能にします—すべて自動的にリアルタイムで行われます。あなたは自動フォローアップがどのように機能し、それが調査をどのようにさらに進化させるかを掘り下げることができます。
SpecificのAI調査ビルダーは、高度なGPTによるインテリジェンスを使用して、各学生の回答に基づいて自動的にカスタマイズされたフォローアップを生成します。これは、AIが明確化したり、理由を尋ねたり、関連する要素を探ったりするための、小規模なインタビューになることを意味します—専門の研究者がするように、しかし規模で行われます。それにより、メールでのやり取りを減らし、行動に移せる、より豊かなコンテキストを収集できます。
学生: 「インストラクターは助けになりました。」
AIフォローアップ: 「コース中にインストラクターがあなたを助けてくれた具体的な例を説明してください。」
フォローアップなしでは、一般的なコメントしか得られず、フィードバックを行動に移せる洞察に変換するための文脈を欠くことになります。この説明能力が、単なる「良好な」調査ツールと最良の調査ツールを区別します。
フォローアップを何回尋ねるべきか？ 私たちの経験では、1つの質問につき2〜3回のフォローアップが適切なバランスです。十分に深く掘り下げるための回数ですが、多すぎると学生が疲れてしまいます。Specificのようなツールを使えば、最大回数を設定し、必要なコンテキストを収集した後にAIが停止するか、または基準を満たしたら次の質問に進むことができます。
これによって会話型調査になる： 退屈なフォームではなく、実際の会話のやり取りが得られます。学生は聞かれたと感じ、高い関与とより熟考した回答をもたらします—これは会話型調査の特徴です。
AI分析、迅速に： 開放的かつフォローアップ応答の分析は、もはや問題ではありません。AI駆動の応答分析を使用すれば、回答を要約し、キーとなるテーマを抽出し、データと会話することができます—コメントを手動で精査する必要はもうありません。
ぜひ試してみてください—AIフォローアップが自動化された調査を生成し、回答の深さと質がどのように異なるかを見てください。
ChatGPTをどう指示して質の高い調査質問を生成するか
調査設計のために生成AIを利用したい場合、まずはシンプルから始めて、反復するたびに具体的になっていきましょう。特に学生とインストラクタに焦点を当てた調査においては、この方法が非常に効果的です。
最初のプロンプト：
大学の学部生向けのインストラクター効果に関するオープンエンド質問を10個提案してください。
しかし、AIは常に文脈と共により良い結果を出します。拡張版を試してみてください：
私はカリキュラムコーディネーターで、学部生向けのフィードバック調査を作成しています。目的は、インストラクターが教材をどのように効果的に説明し、学生をサポートし、クラスの参加を促進するかを理解することです。10個の個別オープンエンド調査質問を提案してください。
結果を整理するには、プロンプト：
質問を見てカテゴリ分けしてください。カテゴリを出力し、その下に質問を配置してください。
価値があるカテゴリを見つけたらさらに詳しく探ります：
「参加とエンゲージメント」と「指導の明確さ」のために10個の質問を生成してください。
この方法は、SpecificのようなAI調査ジェネレータを利用する前にあなたの調査を洗練させるか、あるいはチームのブレインストーミングセッションを促進するのに最適です。
会話型調査とは何か？
会話型調査は、質問表というより会話のように感じられます。静的なフォームではなく、AIがリアルタイムで会話を調整しながら学生が参加します。この会話アプローチは、回答の質と関与を高めます—学生はそれが自然に感じられるときにより開放的になります。
以下は、会話型AI 調査作成が手動方法とどのように比較されるかです：
手動での調査作成 | AI調査ジェネレータ（会話型） |
|---|---|
各質問を書き出す必要があり、編集が面倒 | 目標を説明するだけで、AIが質問を即座に作成 |
静的でリアルタイムの適応がほとんどない | 学生が応答するにつれて質問とフォローアップを動的に調整 |
開放的なフィードバックを分析するのが難しい | 応答の自動AI分析と要約 |
関与が低く、調査疲れが一般的 | チャットのように感じられるため、応答率が高くなる |
なぜ大学の学部生の調査にAIを使用するのか？ AI調査ツールのSpecificは、カスタマイズされた研究に基づく質問を即座に生成するため、面倒な作業を超えてインサイトに集中することができます。自動フォローアップと深い分析の組み合わせにより、インストラクターの効果に関する学生の意見を理解するためのゴールドスタンダードを手に入れることができます。手順を追った説明のためには、私たちの学生調査作成のステップバイステップガイドをご覧ください。
Specificを通じて立ち上げるすべての調査は、最優の会話インターフェースを提供し、学生、教育者、研究者にとってフィードバックプロセスをスムーズで楽しいものにします。
このインストラクター効果調査の例を今すぐ見てください
行動可能なフィードバックを引き出し、継続的な改善を促進する調査体験を作り上げましょう。会話型AI調査がデータ収集と分析をどのようにより容易かつ洞察深くするかを、自ら体験してください。
