大学学部学生のオンライン学習体験に関するアンケートで使用する最高の質問と、効果的に作成するためのヒントを以下に示します。Specificを使用すれば、会話のようなアンケートを数秒で作成しカスタマイズできます。
大学学部学生にオンライン学習について質問する際のベストなオープンエンドの質問
オープンエンドの質問は、学生が自分の体験を表現し、何がうまくいっているのか（あるいはそうでないのか）を明らかにし、予期しないアイデアを引き出すのに役立ちます。オンライン授業に対する文脈、ストーリー、または詳細なフィードバックが必要な場合に理想的です。
オンライン学習のどの点が学業に成功するのに役立ちましたか？
オンライン授業を受ける際に直面した課題を共有してください。それをどのように対処しましたか？
リモートで勉強する際、どのようにしてモチベーションを維持していますか？
お気に入りのオンライン授業を説明し、それがどのように魅力的だったかを教えてください。
オンラインコースでの便利な機能やツールは何ですか？
自宅のオンライン学習環境が集中力や参加度にどのように影響しますか？
オンライン学習体験をより良くするためにどのような変化が必要ですか？
テクノロジーがオンライン学習を容易に、あるいは困難にしたときの例を教えてください。
クラスメートや講師とオンラインでどのように協力、交流していますか？
理想的なオンラインコースをデザインできるとしたら、どのようにしますか？
このようなオープンエンドの質問は、学生の体験の微妙なニュアンスを理解するために特に効果的です。研究によれば、米国の大学生の81%が、オンライン学習は自分のペースで学べるため成績が向上したと感じています。このような発見は、オープンな質問でさらに詳細に解明できます。[3]
大学学部学生のオンライン学習を測るためのシングル選択式の選択肢質問
シングル選択の選択肢質問は、定量的な結果が必要なとき、またはすぐに会話を始めたいときに非常に役立ちます。グループの感覚をつかむことができ、フォローアップでさらなるインサイトを得ることもできます。
質問: オンライン学習の体験について全体的な満足度をどのように評価しますか？
非常に満足
満足
どちらでもない
不満足
非常に不満足
質問: オンライン学習で最も困難だと感じる点はどれですか？
モチベーションを保つこと
コースの内容を理解すること
技術/インターネットの問題
交流の欠如
その他
質問: 前の学期にオンラインのみのコースを何科目取りましたか？
1科目
2–3科目
4科目以上
なし
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 学生が選択肢を選ぶたびに、「なぜ？」というフォローアップが選ばれることが、特に満足度や課題に関する質問で深掘りできます。学生が不満足を選んだ場合、「オンライン体験がなぜ不満足だったかを教えてください」といったフォローアップによって具体的な質的データを得ることができます。
「その他」を追加するタイミングと理由 リストがすべての可能な回答を網羅していない場合に「その他」は重要です。学生が予期しなかった課題や視点を共有でき、フォローアップで見逃してしまうトレンドを明らかにすることができます。
定量的質問は特に関連性が高いです：2022年秋には、54%の大学生が少なくとも1科目オンラインで受講し、26%が完全にオンラインであったため、幅広い体験を網羅するチェックボックスを持つことが多様なデータを収集することを保証します。[1]
オンライン学習調査にNPS質問を使用するべきか？
ネット・プロモーター・スコア（NPS）はシンプルですが強力な質問です：「当大学のオンライン学習を友人にどの程度おすすめしたいと思いますか？」通常は0–10の範囲で評価されます。大学学部学生のオンライン学習調査にはNPSが適しています。この質問は全体的な感情を捉え、パフォーマンスを継続的に評価することを助けるからです。オンラインクラスを支持する学生を特定し、育成し、学ぶために、NPSを使用すると瞬時に学生の意見を得ることができます。もし、大学学部生のオンライン学習体験に特化したNPS調査を希望するなら、Specificのビルダーを使ってNPS調査を生成することができます。
41%の大学生がオンライン学習は対面学習よりも優れていると考えています。このような集団を特定し、育て、学ぶ価値があります。[2]
フォローアップ質問の力
単一の質問で詳細な回答を得るのは難しいです。ここでフォローアップ質問が活きてきます。自動化されたAIフォローアップ質問を使うと、AIが各学生の回答に基づいて詳細に質問を深掘りすることができます—まるで熟練したインタビュアーが実際の会話で行うようにです。これがSpecificのAIアンケートが他に類を見ない価値を提供するコア機能です：会話は動的で、順応し、文脈を理解します。
学生： オンライン講義は問題ないですが、時々苦労します。
AIフォローアップ： オンライン講義のどの部分で苦労したのか例を挙げていただけませんか？何が難しかったのですか？
フォローアップなしでは、回答は不完全なままです。フォローアップがあれば、行動につながる文脈を得ることができます。
どれくらいのフォローアップを聞かせるべきか？ 通常、各質問に対して2～3つのターゲティッドフォローアップが、学生の体験の「なぜ」や「どのように」を理解するのに十分です。しかし、回答が十分に詳細であれば、Specificを設定して次に進むことができます。これにより、回答者の疲労を避けつつ、重要なインサイトを見逃さないようにできます。
これを会話形式のアンケートにする： 各アンケートは二方的なチャットのように感じられ、フィードバックがただ記入するフォームに留まらず、会話へと変わります。
AI応答分析、簡単な要約： 長く、テキストが多い回答でも、AIを用いてすべての回答を簡単に分析できます—学生が付加したニュアンスがどれだけあろうとも。
自動的に探る新しい方法—AIアンケート体験を試してみて、どれだけ深いインサイトが得られるかを確認してください。
ChatGPT（およびその他のAI）に大学学部生向けのアンケート質問を生成させる方法
直接尋ねるだけで優れた質問のリストを得ることができます。このプロンプトを試してください：
大学学部学生向けのオンライン学習体験に関する10個のオープンエンド質問を提案してください。
自身について、役割や目標についての詳細をさらに加えると、さらに良い結果が得られます。例えば：
米国の大学学部生のためのオンラインコースの課題と利点を理解するためにアンケートをデザインしている大学研究者です。学生に改善をすすめさせるために、肯定的かつ否定的なフィードバックを収集する10個のオープンエンド質問を提案してください。
質問を持ったら、この整理プロンプトを試してみてください：
質問を見て、それらをカテゴライズしなさい。カテゴリと質問をその下に出力してください。
この方法はアンケートの優先順位を設定し、最適化を助けます。それらカテゴリを基に更に深掘りするためのプロンプトを引き出してください：
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