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大学の学部生を対象とした図書館と学習スペースに関するアンケートのための最適な質問

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アダム・サブラ

·

2025/08/29

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ここに、図書館と勉強スペースについての大学学部生向けアンケートで最適な質問と、それを作成するための実用的なヒントを示します。数秒でカスタマイズされたアンケートを作成したい場合は、SpecificのAIアンケートビルダーを使用して作成できます。

図書館と勉強スペースに関する大学学部生向けアンケートの最良の自由回答質問

自由回答質問は、誠実で詳細なフィードバックを得るための友人です。それらは、選択肢式の質問では見逃してしまう動機、習慣、フラストレーション、願望を明らかにするのに役立ちます。新しい領域を探求する際や、学生の選択の背後にある「なぜ」を理解しようとする際には、自由回答のプロンプトが豊かな回答を引き出します。図書館と勉強スペースの利用について大学学部生に質問するのに最適な10の質問を以下に示します。

  1. キャンパス内の他の勉強スペースよりも図書館を選ぶ理由は何ですか?

  2. 理想的な勉強環境について説明し、それが現在図書館で利用可能なスペースとどのように比較されるかを教えてください。

  3. 図書館での勉強中に最近経験したポジティブまたはネガティブな出来事について教えてください。

  4. 現在の図書館の勉強エリアにはどのような機能や設備が欠けていると思いますか?

  5. 図書館内で一人で勉強することと友達と一緒に勉強することのバランスをどのように取っていますか?その選択に影響を与える要因は何ですか?

  6. テクノロジー(Wi-Fi、充電コンセント、コンピューター)が図書館での勉強セッションにどのように影響しますか?

  7. 特定の図書館エリアを訪れるまたは避ける主な理由は何ですか?

  8. グループスタディルームはどのように改善されれば、学業にもっと役立つようになるでしょうか?

  9. 勉強する図書館の場所を決定するとき、騒音レベルはどのような役割を果たしますか?

  10. 図書館はどのようにしてあなたの学業の成功をよりサポートできるでしょうか?

最近の研究では、学生の58.6%が静かな勉強スペースを利用し、32.2%がグループスタディルームを使用していることが示されており、両方の環境について洗練された質問をすることの重要性が強調されています。[1]

図書館と勉強スペースに関する大学学部生向けアンケートの最良のシングル選択肢質問

シングル選択肢の質問は、トレンドを定量化したり、学生が迅速に回答しやすくする際に最適です。それらは、お気に入りのスペースのベンチマーク、訪問の頻度、共通の痛点を明確にするものであり、自由回答またはフォローアップ質問と組み合わせる前のアイスブレーカーとしても効果的です。

質問: 図書館を訪れる主な理由は何ですか?

  • 一人で勉強するため

  • 友人と勉強するため

  • コンピューターやプリンターを使用するため

  • 本やリソースにアクセスするため

  • その他

質問: 図書館で勉強する際に最も頻繁に利用するエリアはどこですか?

  • 静かな勉強スペース

  • グループスタディルーム

  • コンピュータラボ

  • カフェまたはラウンジ

  • 読書室

  • その他

質問: 現在の図書館の勉強環境にどの程度満足していますか?

  • 非常に満足

  • 満足

  • 中立

  • 不満

  • 非常に不満

「なぜですか?」でフォローアップするタイミングと理由 各選択肢の回答後に「なぜそれを選んだのですか?」やコンテキストに特化したフォローアップを追加すると、選択の背後にあるより深い理由を明らかにするのに役立ちます。例えば、学生が「グループスタディルーム」を選んだ場合、「グループスタディルームで何を最も価値に感じていますか?」や「グループスタディルームがあなたにとってどうすればもっと良くなると思いますか?」といった質問を追加します。この方法により、平坦なデータが実行可能なフィードバックに変わります。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 ユニークな使用ケースを期待する場合や、回答者を限定された選択肢に押し込まないようにしたい場合は、常に「その他」を追加してください。学生が「その他」を選び、その理由を説明する場合、新たなトレンドを発見することができるかもしれません。例えば、屋外勉強パティオの需要や見過ごされた図書館機能に関するフィードバックなどです。ここでのフォローアップ質問は、図書館の次の改良に役立つ、新しい発見をしばしばもたらします。

注目すべき点として、学生の40%が各学期に少なくとも1つの図書館サービスを利用していますが、ほとんど(83.54%)は1つだけを利用しているため、質問の明確さと柔軟性が重要です。[4]

NPSスタイルの質問: 学生の満足度と推薦意欲の測定

ネットプロモータースコア(NPS)は全体的な満足度と忠誠心を測る簡単で強力な方法です:「図書館の勉強スペースを他の学生にすすめる可能性はどのくらいですか?」このクラシックな0–10スケールは、満足度だけでなく、時間と共に増す推薦意欲を追跡します。

これは特に、口コミによって利用と関わりが促進される図書館において意義があります。NPSを定性的フィードバックと並行してモニタリングすることで、ファンを獲得するために何が実際に効果的なのかを図書館の改善に反映させることができます。あなたは、この対象およびトピックのためのNPSアンケートをすぐに生成できます。

研究では、図書館の利用率が高いこととGPAの向上に関連があるというヒントさえ示されています。したがって、ここでの満足度は単なるナイス・トゥ・ハブではなく、学業の成果にも影響を与え得るのです。[6]

フォローアップ質問の力

AI駆動のフォローアップ質問は、アンケートの質を変えるゲームチェンジャーです。自動で動的な探索により、表面的な回答を超えて掘り下げ、灰色の領域を明らかにすることができます。Specificの自動化フォローアップ機能は、経験豊富なインタビュアーのように、AIを使ってコンテキストに基づいた賢明な質問を即座に行います。

  • 学生: 「グループスタディルームは使用しない。」

  • AIフォローアップ: 「使用しない理由や、もっと魅力的になる点があれば教えてください。」

  • 学生: 「Wi-Fiがあまり良くありません。」

  • AIフォローアップ: 「信頼できないWi-Fiがどのように課題の完了に影響し、どのような具体的な変更が最大の違いをもたらすでしょうか?」

フォローアップをいくつ尋ねるべきか? 2〜3つのターゲットを絞ったフォローアップは、回答を明確化し、深めるために適切なバランスを提供します。Specificではフォローアップの深さを設定でき、必要な洞察が得られれば先に進むことができます。

これを会話型アンケートにする: フォローアップは、フォームを記入する体験から、本当の対話に移行させ、より深いフィードバックをより少ない労力で引き出します。

オープンテキストでも手間いらずの分析: AIアンケート応答分析ツールは、こうした質的データを理解するのに役立ちます。SpecificのAI分析機能は、要約、パターンの発見、データとの会話を室内インサイトチームがあるかのように行います。

フォローアップは新しい標準です—Specificを使ってみて、どれほど深く次のアンケートを深めることができるかを確認してください。

ChatGPTや他のLLMに優れたアンケート質問を求める方法

ChatGPTや他のAIを使用して質問をブレインストーミングする場合、秘密はプロンプトにあります。シンプルに始めます。

図書館と勉強スペースについての大学学部生アンケートのために、10の自由回答質問を提案してください。

より多くのコンテキストを与えるほど、結果は良くなります。以下のように拡張したプロンプトを試して、より質の高い回答を求めてください。

大学の研究コーディネーターとして、図書館の勉強スペースを改善するために努力しています。日常の利用習慣、技術的なニーズ、グループ対個別の勉強、全体的な満足度に焦点を当てたアンケートのために、学部生を対象に10の自由回答質問を提案してください。

リストを持ったら、洞察力を持って組織化します。

質問を見て、カテゴリ分けします。各カテゴリの下に質問を出力します。

次に、最も重要なカテゴリについてさらに詳しく掘り下げます。

「技術的ニーズ」と「グループ対個別の勉強の好み」のカテゴリについて、10の質問を生成します。

この層状アプローチは、質問の鋭さを向上させ、得られるフィードバックのタイプを強化します。

カンバセーショナルアンケートとは何か(そしてAIを使用する理由)

カンバセーショナルアンケートは、単にボックスにチェックを入れるもの以上です。それは学生が聞かれていると感じ、彼らの回答がフローを形作ることを意味します—AI駆動のフォローアップと自然なチャットのようなインタラクションのおかげです。手動のアンケートツールでは、すべての質問(およびすべての可能なフォローアップ)を事前にスクリプトする必要があります。SpecificのAIアンケートジェネレーターのようなプラットフォームを利用することで、より速く、より賢く、AIがセグメンテーション、言葉遣い、フォローアップ、分析を処理し、自分の洞察に集中することができます。

手動によるアンケート

AI生成アンケート

スクリプトされた静的形式

各回答者の回答に動的に適応

多くの管理業務と編集のやり取り

チャットでアンケートを作成または編集し、構造をすぐに更新

分析は労働集約的であり、テキスト応答は判別が困難

AIがクラスタリング、要約し、秒単位でテーマを発見

フォローアップが手動であったり欠けている

自動化され、専門家レベルの掘り下げによりより深いコンテキストを提供

大学学部生向けアンケートにAIを使用する理由 より迅速なアンケート開始、微細で深いプロービング、簡単な分析—すべてを提供し、学生にとって摩擦なしの会話体験を提供します。Specificはこの最前線にあり、会話型アンケートを構築し共有するための最適なユーザー体験を提供します。図書館と勉強スペースに関する大学学部生アンケートを作成する方法に関するガイドをご覧ください。

インスピレーションを得るためのAIアンケートの例を探している場合でも、結果を無理なく分析する方法を探している場合でも、SpecificのようなAI駆動型アンケートメーカーは、学生が本当に何を言っているのかに集中する手助けをしてくれます—ただ数字を記録するのではなく。

今すぐこの図書館と勉強スペースのアンケート例を確認

実行可能な洞察を得る準備はできていますか?AIを活用し、各回答に適応し、スマートなフォローアップを行い、分析を簡素化し、学生が実際に聞かれていると感じる会話型アンケートを作成しましょう。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. stephenslighthouse.com. 図書館デザインに関する全国学生調査が、彼らが図書館に求めるものと主にどのように利用しているかを明らかにします。

  2. libraryjournal.com. LJの大学生図書館利用調査は、肯定的な意見と不一致のある関与を明らかにします。

  3. College & Research Libraries. 学部生の図書館サービス利用と学習習慣について。

  4. College & Research Libraries. 図書館利用と学業成果の関係:学部生コホートの縦断研究。

  5. Evidence Based Library and Information Practice. 図書館の学習スペースに対する学生の満足度を測定する。

  6. The Journal of Academic Librarianship. 図書館利用と静かな学習環境の必要性。

  7. Buildings (MDPI). 学術図書館におけるテクノロジー、学習スペース、学生のニーズ。

  8. ResearchGate. 図書館は学習する場所:学生の学習スペースの好み。

  9. EDUCAUSE Review. キャンパススペースにおける学生IT利用の連続性:質的研究。

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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