ここでは、コミュニティカレッジの学生を対象としたオンライン学習体験に関する調査のための最高の質問と、効果的なフィードバックを設計するための重要なヒントを紹介します。Specificは、このような対話式調査を数秒で作成するお手伝いが可能です。
オンライン学習に関するコミュニティカレッジ学生向けのベストオープンエンド質問
オープンエンド質問は、学生により深い洞察を共有してもらうためのもので、詳細なフィードバックやコンテキストが必要な際に欠かせません。それは何がうまくいっているのか、何が問題であるのか、そして考えもしなかったアイデアを明らかにするために完璧です。ここでは、コミュニティカレッジの学生に対してオンライン学習体験について使用するためのベストなオープンエンド質問を10個紹介します:
オンラインコースのどの側面があなたの総合的な学びにとって最も有益であると考えますか？
オンライン授業を受ける際に直面したチャレンジを説明してもらえますか？
オンラインフォーマットでの学びは、対面授業での経験とどのように比較されますか？
講師はどのようにオンラインコースの提供やインタラクションを改善できると思いますか？
オンライン授業中に仲間とのつながりを感じますか？その理由は何ですか？
オンラインコースで成功するために助けになったツールやサポートサービスは何ですか？
オンライン学習中に技術的な問題を経験したことがありますか？もしそうなら、それをどのように解決しましたか？
オンライン学習はコース教材へのモチベーションや関与にどのように影響を与えましたか？
オンライン授業で成功するために新入生に何かアドバイスはありますか？
オンライン学習体験を強化するために学校に何か提供してほしいものはありますか？
より多くのコミュニティカレッジの学生がオンライン授業を選択している—76%が将来、完全オンラインのコースを望んでいる[1]—これらのオープンエンド質問は、彼らにとって本当に重要なものを浮き彫りにします。
コミュニティカレッジ学生向けオンライン学習調査のベスト単一選択式の選択質問
単一選択式の選択質問は、フィードバックを定量化したり、素早く回答を導くために理想的です。それらは特にアイスブレーカーとして有効であり、明確で構造化されたデータを得てトレンドを追う必要があるときに便利です。コミュニティカレッジの学生がオンライン学習を進む際には、これらの質問が幅広いパターンを特定するとともに、フォローアップで深く掘り下げるべき箇所を明らかにします。
質問:オンライン学習体験に対する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
非常に不満
質問:予定されたオンライン授業以外で講師とどれくらい頻繁に交流しますか？
全くない
稀に
時々
頻繁に
常に
質問:オンライン授業で最大のチャレンジは何ですか？
モチベーションを維持すること
技術的な問題
仲間/講師とのつながり
教材の理解
その他
「なぜ？」とフォローアップするタイミングフォローアップの「なぜ？」質問は、特定の回答が多くの意味を持つ可能性があるときに最適です。例えば、学生が満足度を「不満」と選んだ場合、「なぜオンライン学習に不満を感じるのですか？」と聞くことで改善のための重要な領域を明らかにできます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由あらかじめ定義されたリストに合わないユニークまたは珍しい問題が存在する可能性がある場合、常に「その他」の選択肢を含めましょう。これにより、学生は予期せぬ問題を提起でき、ここでのフォローアップ質問は通常、他では見逃してしまう洞察を明るみに出します。
NPS質問: コミュニティカレッジ学生の推薦を測定する
NPS（Net Promoter Score）は、全体的な忠誠度や満足度を測定する簡単な方法です。コミュニティカレッジのコンテキストでは、オンラインプログラムを他人にどれほど推薦するかを迅速に教えてくれます。近年の関心の高まり—2022年には62%の学生がオンライン体験に「A」評価を与えた[1]—NPSはプロモーターとディトラクターを浮き彫りにし、アドボカシーまたは不満を引き起こす要因に焦点を当てることができます。
即座にこの質問を含むテンプレートを生成する場合、次のようにします: コミュニティカレッジ学生向けのNPS調査。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、対話式調査が本当に洞察を得ることができるところです。陳腐な単一回答ではなく、動的なプロービングによって各回答を明確にし、深め、コンテキスト化します。SpecificのAI駆動のフォローアップは、まるで熟練した研究者のようにリアルタイムでスマートで関連性のある質問を行います。これにより、より豊かなストーリーと行動可能なアイデアが解放されます。
学生:「時々、オンライン講義で迷子になることがあります。」
AIフォローアップ:「何があなたを迷子にさせるのか具体的に教えてください。それは不明瞭な指示、技術的な問題、それとも他のものですか？」
フォローアップは何回するべきか？通常、2〜3回のフォローアップで全体像を捉えるのに十分ですが、Specificを使用すれば、必要な情報が収集されたら自動的に進むように設定できます。このバランスは深さと回答者を圧倒しないことの間にあります。
これは対話式調査になります: 固定的なフォームの代わりに、あなたの調査はまるで実際の会話のように各学生に合わせて適応します。
AIによる簡単な分析:長文のテキストであっても、AI駆動の回答分析によって、洞察を抽出し、トレンドを発見し、学生が最も重要視するものを要約することが簡単になります。
これらの自動化されたコンテクストのフォローアップ質問により、すべてが変わります—自分自身で対話式調査を生成し、違いを即座に体験してみてください。
ChatGPT（または他のGPT）のためのプロンプトを書く方法
AIツールを使って調査を構築するのが好きならば、以下のプロンプトアプローチを試してみてください。始める最も簡単な方法は次のとおりです:
コミュニティカレッジ学生向けのオンライン学習体験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はあなたが誰であるか、どんな目標を持っているか、何をすでに知っているのか、そして望む結果をより具体的に提供するとより良く機能します。例えば:
私は昨年少なくとも1つのオンラインコースを受講したコミュニティカレッジの学生のための調査を設計しています。私の目標は痛点を理解し、オンライン学習をより良くするために何が必要かを知ることです。我々のプログラムを改善するのに役立つ10のオープンエンド質問を提案してください。
いくつかのドラフト質問ができたら、もっと組織化しましょう:
質問を見て、カテゴリー分けをしてください。カテゴリーとその下に質問を出力してください。
そして、最も重要またはアクションを起こしやすいと感じるカテゴリーに基づいて、さらに深く掘り下げます:
「動機と関与」および「仲間との交流」というカテゴリーに対して質問を10個作成してください。
この反復的なアプローチにより、鋭く、より関連性の高い調査を数分で作成することができます。
対話式調査とは何か、そしてなぜオンライン学習フィードバックにとって重要なのか
対話式調査は静的なフォーム以上のものです。それはアンケートというよりもチャットのように感じられ、AIが適したフォローアップを使って深く掘り下げることを可能にします。従来の調査方法と比較して—すべての質問を書き出し、詳細な回答を期待するところ—AI調査は自動的に適応し、時間を節約し、本物の洞察を明らかにします。
手動調査 | AI生成調査 |
|---|---|
固定的で非適応的な質問 | 回答にダイナミックにフォローアップ |
構築と分析が時間を消費 | AIによる迅速な作成、即座の分析 |
回答者はしばしば聞かれないと感じる | 自然で魅力的な会話のように感じる |
コミュニティカレッジの学生調査にAIを使用する理由は何ですか？AIの調査ビルダーであるSpecificは、調査の作成と反復を簡単に行い、学生のレベルで彼らにアプローチし、常にフォローアップ質問が意味をなすようにします。さらに、分析が簡単—AI調査回答分析のようなツールは、巨大なデータセットにおいてもすべての回答の背後にある「理由」を明らかにする助けになります。
Specificは最先端の対話式調査UXを提供し、学生のフィードバックを簡単に、魅力的に、そして行動可能にします—あなたと学生回答者の両方にとって。
このオンライン学習体験調査の例を今すぐ見てみましょう
AI駆動の対話式調査で学生を惹きつけ、すべての洞察を活かして、実際的で実用的なフィードバックの収集を始めましょう。自分の調査を作成し、オンライン学習プログラムを簡単に改善できる方法を発見してください。