こちらは、インストラクターの有効性に関するコミュニティカレッジ学生調査のための最高の質問と、それをデザインするための実用的なヒントです。Specificを使用すれば、AIを活用して数秒で会話型の調査を作成できます—簡単で、洞察に満ち、どこでも共有する準備が整っています。
インストラクターの有効性調査に最適なオープンエンド型質問
オープンエンド型の質問は、真のフィードバックを共有するためのスペースを学生に提供し、一般的にチェックボックスを付けるだけに留まらない深い洞察を提供します。特に、文脈や動機、洗練された意見を理解したいときに価値が高まります。実際、デジタル調査はコミュニティカレッジでの回答率を大幅に向上させ、学生と管理者にとってより良い体験ができるため、最大で80%まで増加することがあります。[1]
こちらは、インストラクターの有効性を評価するコミュニティカレッジ学生に対する私の好きなオープンエンド型質問10選です:
インストラクターの指導スタイルのどの側面が、学習をより簡単または楽しくしていますか?
苦戦しているとき、インストラクターはどのようにして難しいコースの概念を明確にしてくれますか?
インストラクターがあなたの理解またはクラスへのモチベーションにポジティブな影響を与えたときのことを説明してください。
改善するためにインストラクターがあなたの学習を支えるために異なることをするならば、何をしますか?
インストラクターはどれだけ効果的に学生の参加と質問を促していますか?
このコースの教育方法についての改善提案またはフィードバックはありますか?
特に役立つと感じる方法、ツール、またはアプローチがありますか? それらはどれで、なぜですか?
インストラクターとのコミュニケーションまたは可用性に関して直面した課題を共有できますか?
インストラクターのアプローチは、他の同様のコースの指導者とどのように比較されますか?
この学期のインストラクターとの経験について、他に知ってほしいことはありますか?
インストラクターの有効性に最適な選択式質問
単一選択の選択式質問は、トレンドを発見したり、注意が必要な領域を特定したりするための迅速で定量化可能な洞察を得たいときに最適です。これらは特に、被回答者を圧倒させずに会話を始めたいときに役立ちます。時には、選択をクリックすることは、最初から何を言うべきかを考えることよりも簡単です。その後、さらなる洞察を得るために追って質問することができます。
質問： 全体的に見て、インストラクターの学習への効果性をどのように評価しますか?
優れている
良い
普通
悪い
質問： インストラクターは教室での明確な説明や例をどれほど提供しますか?
いつも
ほとんどの場合
時々
稀に
質問： インストラクターがコースの内容を理解するために最も成功し使っている方法はどれですか?
講義
グループディスカッション
実践的な活動
オンラインリソース
その他
「なぜ?」を質問するタイミング 学生が「悪い」や「稀に」を選択した場合、「なぜ？」と質問することで、具体的な原因が明らかになります—例えば、不明瞭な例やフィードバック不足、そのクラスや教育スタイルに特有の何か。これらの詳細は、本当の改善を行う上で重要です！
「その他」という選択肢をいつ追加し、なぜか？ あなたの回答リストがすべての学生体験を網羅できない場合は常に「その他」を含めましょう。ここでの追っての質問は、独自の教育戦略やまだ把握していないニーズについて意外な発見につながることがよくあります。
NPS質問を使用すべきですか？
NPS、つまりネットプロモータースコアは、学生にインストラクターやコースを友人に推奨する可能性を尋ねます。ビジネスでよく知られているが、教育でも真の価値を持ちます。直接的に学生の満足度と忠誠度を測定するためです—エンゲージメントや将来のコース選択の主要な予測因子。Specificを使えば、わずか数クリックでインストラクターの有効性に関するコミュニティカレッジのNPS調査を作成できます。
時間をかけてNPSスコアを見ることで、改善点（または警告サイン）を強調し、過去のセメスターや他のインストラクターや部門と進捗を比較することができます。
追っての質問の力
オープン回答は常に明確であるとは限りません。それが、賢い自動追って質問が輝く場所です。自動AI追って質問は、まるでシャープな人間のインタビュアーのように、リアルタイムで情報を明らかにし、探り、詳細を探求します。そして、プロセスを友好的で会話的に保ちます。
学生： 「彼は説明が大丈夫です。」
AI追って： 「説明が本当にうまくいったときや、そうでなかったときの例を教えてください。」
学生： 「彼女とクラス外で連絡が取りにくかったです。」
AI追って： 「インストラクターがもっと利用可能またはレスポンスを良くするためにはどうすべきでしょうか？」
これらの追って質問がないと、推測を余儀なくされ、実践的な詳細を見逃すことになります。
追って質問はどれくらい行うべきですか？ 通常、2〜3の賢く誘導された追って質問で十分です。必要なコンテキストがすでに得られている場合は、追加の質問をスキップして次に進みましょう。Specificでは、この設定を調整して目標に合わせ、調査疲れを避けることが容易です。
これにより会話型調査が実現します： 静的なチェックリストの代わりに、調査がリアルな会話のように流れます—より人間らしく、よりエンゲージメントを高め、正直で詳細な入力を引き出す可能性があります。
AIの調査応答分析： たとえ大量のオープンエンドのフィードバックを収集しても、AIが分析を簡単にします。どれほど簡単に大学生がコミュニティカレッジの学生調査から定性的な応答を分析できるかを解説したスマートサマリーツールの使用方法をお読みください。
会話型のAI駆動による調査アプローチは、旧式のフォームと比べてはるかに情報量が多く、明確でアクション可能なフィードバックを提供できると、調査は継続して確認されています。 [5] AI駆動の調査をSpecificでテストドライブし、追って質問がどれほどの違いを生み出すかをご覧ください。
ChatGPTまたは他のAIに調査質問のアイデアを促す
コミュニティカレッジインストラクターの有効性調査のための素晴らしい質問をブレインストームしたいのなら、すべては適切なプロンプトから始まります。シンプルに始めましょう：
インストラクターの有効性についてのコミュニティカレッジ学生調査のために10のオープンエンド質問を提案してください。
あなたのコース環境、あなたの大学の指導スタイル、何を学びたいかを説明する{