ここでは、学生エンゲージメントと帰属意識に関するコミュニティカレッジの学生調査におけるベストな質問と、その質問を最も価値のあるフィードバックを得るためにどのように作成するかのヒントをご紹介します。Specificを使用すると、AIを活用したツールで数秒でそのような調査を作成できます。
学生エンゲージメントと帰属意識のためのベストな自由回答質問
自由回答質問こそが、本物の洞察を得る場所です。学生たちのユニークな視点、物語、または課題を共有してもらいたいときにこれを使用します。実際、多くの選択肢では明らかにできないことが、これらのスクリプトにない回答の中で明らかになります。ここに、学生エンゲージメントと帰属意識に関するコミュニティカレッジの学生調査のための私のトップ10の自由回答質問を紹介します：
キャンパスで最も大学コミュニティに接続したと感じた活動や経験は何ですか？
ここに本当に属していると感じた瞬間を説明できますか？その瞬間が際立った理由は何ですか？
キャンパスのイベントやグループに関与する際に直面した課題は何かありますか？
クラス外で他の学生とつながる方法はどのようなものが好ましいですか？
課外活動に参加しやすくするためにはどのようなリソースやサポートが必要ですか？
大学で疎外感や居心地の悪さを感じたことはありますか？その感情に寄与した要因は何ですか？
教員やスタッフとの関係が大学での経験にどのように影響しましたか？
キャンパスでの歓迎とサポートを感じられるようにするために、私たちは何ができるでしょうか？
ここでの学生生活について属していると感じるために一つ変えることができるとしたら、それは何ですか？
キャンパスへの関与を制限する、個人的、経済的、または学業上の障壁はありますか？詳しく教えてください。
自由回答質問は、通常見逃してしまうパターンや文脈を確認することができます。例えば、最近の調査によると、2年制の大学生の半数以上が課外活動に週0時間を費やしており、それが帰属意識とエンゲージメントに影響を与えていることがわかります [2]。これらの質問をすることにより、数値の背後にある「理由」を明らかにします。
学生エンゲージメントと帰属意識のためのベストな一択選択形式の質問
迅速かつ定量的なデータが必要な場合や、会話を開始するための質問を設定する際には、一択選択の質問が非常に有用です。これは曖昧さを排除し、調査疲れを軽減し、学生が経験していることの傾向を確認するのに役立ちます。場合によっては、学生はどのように自分を表現し始めるべきか確信を持てないことがありますが、幾つかの選択肢から選ぶことで、その後のフォローアップで展開することができます。
質問: キャンパスイベントにどのくらいの頻度で参加しますか？
全く参加しない
めったに参加しない
時々参加する
頻繁に参加する
常に参加する
質問: キャンパスへの参加を最も妨げている要因は何ですか？
仕事や家族の都合
イベントやグループについて知らない
歓迎されていないと感じる
交通手段がない
その他
質問: この大学での帰属意識をどのように評価しますか？
とても強い
やや強い
中立
やや弱い
とても弱い
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 学生が「歓迎されていないと感じる」または「とても弱い」帰属意識を選んだ場合は、必ずフォローアップしてください：「このように感じた理由を教えてください。」このシンプルな「なぜ？」は、表面的なデータからキャンパス環境や障壁に関する実用的な洞察へと会話を転換させます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 学生の経験があなたのカテゴリーにうまく収まらない場合があります。「その他」を含めて詳細を促すことで、考慮していなかったことを伝えてもらうことができ、改善すべき問題や機会を明らかにする可能性があります。フォローアップを利用してこれらの回答を深く掘り下げ、貴重な情報を得てください。
NPS質問を使うべきですか？
NPS（Net Promoter Score）は、全体的な満足度とロイヤルティを測定する指標としてよく使用されます：「この大学を友人や同僚に推薦する可能性はどのくらいですか？」学生のエンゲージメントと帰属意識に関するコミュニティカレッジの学生調査では、意外と有用です。低スコアは警鐘を鳴らし、高スコアは強い賛同とつながりを示唆します。学生グループ（初代、パートタイムなど）でセグメント化し、「その評価を付けた理由」をフォローアップすることで、NPSスコアは特に有益です。
Specificを使用して、学生のエンゲージメントと帰属意識に特化したNPS調査を自動で生成できます。
フォローアップ質問の力
特に学生の最後の回答に応じて生成されたフォローアップ質問は、より豊かな洞察を得るために重要です。これが、自動フォローアップを非常に重視している理由です。Specificは高度なAIを使って、専門家のようにリアルタイムで自然なフォローアップを行い、ニュアンスや文脈をより深く掘り下げます。これは単なるデータの問題ではなく、研究者が以前はメールのやりとりに依存していた時間を節約し、すぐにクリアな情報を得ることができます。
コミュニティカレッジの学生:「キャンパスから切り離されていると感じます。」
AIフォローアップ:「何があなたを切り離されたと感じさせるのか、もう少し詳しく教えていただけますか？具体的な経験や状況はありますか？」
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問題の核心に到達するのに十分です。深さを求めながらも、調査疲れを招かないようにします。また、学生がすでにすべてを語ったときにはフォローアップをス{
