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学習意欲に関する小学生向けアンケートのベストクエスチョン

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/19

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ここでは、小学校の学生のやる気を調査するための最高の質問のいくつかと、あなた自身の調査をデザインするための実用的なヒントを紹介します。あなたがすぐに調査を< a id="1">生成したい場合、Specificは数秒で理想的な調査を作成するのを助けます。


<ここでは、小学校の学生のやる気を調査するための最高の質問のいくつかと、あなた自身の調査をデザインするための実用的なヒントを紹介します。あなたがすぐに調査を>

学習の動機に関する調査のための最高のオープンエンド質問

オープンエンドの質問は、学生が自分の言葉で考えを表現できるため、強力です。これにより、単に「はい/いいえ」の回答からは得られない洞察が明らかになります。この種類の質問は、時には高い非応答率を生むことがありますが、上手に作成された質問によって得られるのは、より豊かで深い理解です。ここでは、小学校の学生が学ぶ動機について正直な反思を促す最高のオープンエンド質問を紹介します:

  1. 学校で学ぶことが楽しいと思えるのはどのような時ですか?

  2. 新しいことを学ぶことに本当に興奮した時のことを教えてください。

  3. あなたの好きな教科は何ですか?また、それを好きな理由は何ですか?

  4. 学校でベストを尽くす気持ちにさせる何かや誰かがいますか?

  5. 何かを学ぶのが難しいとき、興味を持ち続けるのに役立つものは何ですか?

  6. 難しい課題を終えた時、どのように感じますか?

  7. もっと学びたいと思うトピックは何ですか?

  8. 学校で学ぶ方法に何か変えられるとしたら、何を変えますか?

  9. 詰まったり、やる気をなくした時、誰に話しますか?また、彼らはどのようなことを言いますか?

  10. いつ学ぶことに最も誇りを感じますか?また、その理由は何ですか?

幼い学生のための単一選択式の選択肢質問

単一選択式の選択肢質問は、パターンを数値化し、会話を促進するために優れています。子供たちは時々、完全に自分で答えを考えるよりも、いくつかの選択肢から選ぶ方が簡単だと感じます。それらはすぐにトレンドを把握し、その後、より深く掘り下げるためのフォローアップを行うことができます。

このように試してみてください:

質問:最も楽しみにしている教科はどれですか?

  • 数学

  • 科学

  • 読書

  • 美術

  • 体育

  • その他

質問:学ぶことを通常、ワクワクさせるものは何ですか?

  • 友達と一緒に作業すること

  • 興味深いプロジェクト

  • 教師からの称賛を受けること

  • 楽しい活動

質問:宿題についてどう感じますか?

  • 好きです

  • まあまあです

  • 好きではありません

「なぜ?」でフォローアップするタイミング 不明確な答えや驚くべき答えが出たとき、または好奇心を刺激する答えが出たときには、「なぜ?」でフォローアップすることをお勧めします—特に学生が予想外のものを選んだ場合に。例えば、子供が「宿題が好きではない」と言った場合、「宿題が好きではない理由は何ですか?」といったフォローアップが、より意義のあるフィードバックを提供します。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 すべての経験を捉えられない可能性があるリストには、常に「その他」を加えることを考慮してください。例えば、学生が「その他」を選び、「音楽のクラス」と指定した場合、フォローアップで彼のやる気の源を掘り下げることができ、まったく新しいテーマを明らかにすることがあります。

小学生にNPSスタイルの質問を使用する

NPS(ネットプロモータースコア)は、誰かが友人に経験や組織を推薦する可能性を測定します。小学校の学生のやる気を測定するためにNPSスタイルを取り入れると、驚くほど効果的です。「私たちを推薦しますか?」の代わりに、次のようにしてみてください:

0から10のスケールで、学校で学ぶことが楽しいと友達に言う可能性はどれくらいですか?


この種類の質問では、オープンエンドの「その番号を選んだ理由は何ですか?」というフォローアップを組み合わせて、やる気を測定し、それが何によって促されているかを特定できます。NPS質問と賢いフォローアップを組み合わせることで、やる気のある学生と無関心な学生を区別することができます。この特化したNPS調査を< a id="25">試してみてください。Specificで学生のやる気を測る調査をワンクリックで作成できます。


<この種類の質問では、オープンエンドの「その番号を選んだ理由は何ですか?」というフォローアップを組み合わせて、やる気を測定し、それが何によって促されているかを特定できます。NPS質問と賢いフォローアップを組み合わせることで、やる気のある学生と無関心な学生を区別することができます。この特化したNPS調査を>

フォローアップ質問の力

フォローアップ質問は明瞭さに不可欠であり、特に会話型の調査では重要です。調査によれば、**フォローアップのタイミングと方法は、応答率とスピードに劇的な影響を与えることがあります**。例えば、2ヶ月後のフォローアップでは46%の応答率が得られる一方、10ヶ月後では32%しか得られなかったとされています[4]。事前の呼びかけ(または賢いプロンプト)は、リマインダーの必要性を減らし、より迅速な回答を得ることができます[3]。SpecificのAIによるフォローアップ質問を調査が進むにつれて自動的に行わせることで、より豊かで明確な回答が得られ、後になって曖昧な回答を追いかける手間が省けます。

Specificの自動AIフォローアップ質問機能は、熟練のインタビューアーのように、状況に応じて適切なフォローアップを行い、リアルタイムでコンテキストを理解するのに役立ちます。この動的なアプローチは、各回答の背後にある完全なコンテキストを収集し、後で不明確な回答を追いかける手間を減らすことができます—無限のメールのスレッドでの確認はもう不要です。

  • 学生:数学が好きです。

  • AIフォローアップ:素晴らしいですね!数学の何が好きなのですか?

  • 学生:宿題が好きではありません。

  • AIフォローアップ:宿題が難しいと感じる理由や、何がそうさせるか、またはどうしたらより良くなると思いますか?

フォローアップは何回尋ねるべきか?ほとんどの場合、2〜3のフォローアップ質問で十分な回答を得ることができ、学生にとってもやりやすいです。答えが得られ次第、先に進むスキップ設定を許可するのも役立ちます。Specificではこれを正確に調整することができます。

会話型の調査を作ることは、退屈なフォームではありません。学生が話し続け、毎回より深く、自然なフィードバックを得ることができます。

AIを活用した調査分析は、詳細でテキストが多い回答のレビューを容易にします。そのため、数百のオープンテキスト回答があっても、トレンドや洞察を数分で見つけることができます。

会話型調査におけるAIによるフォローアップは真の革新です—もしまだ体験していないのなら、学生のやる気を測る調査を生成してみて、そのフィードバックプロセスがどのように変わるかを見てください。

学生のやる気を調査するための最高のAIプロンプトを作成する

AI(例:ChatGPT)から優れた調査質問を得るためには、詳細とコンテキストを用いたプロンプトをする必要があります。以下を試してアイデアを始めることができます:

小学校の学生が学ぶことへのやる気を調査するための10のオープンエンド質問を提案してください。

追加情報を加えると、より良い結果が得られます。例えば:

学年2-5の小学校の学生の学ぶことへのやる気を調査するための質問を提案してください。興味を保ち続けるのに役立つもの、困難に対する反応、およびどのような報酬が重要であるかに焦点を当てます。調査は友好的で、内気な子供にも答えやすいものであるべきです。

リストを生成したら、質問を整理するかもしれません:

質問を見て分類してください。カテゴリとその下の質問を出力してください。

そこから、さらに深く探求したいカテゴリを選びます。例えば:

「困難に対処する方法」と「好きな教科」のカテゴリについて、さらに10の質問を生成してください。

会話型の調査とは何ですか?

旧式の調査と異なり、会話型の調査は本当の対話のようです。箱だらけのフォームに記入する代わりに、学生はガイドされ、促され、何かが不明確または特に興味深い場合にはスマートなフォローアップがされます。結果は?より高いエンゲージメントと非常に質の高い洞察が得られることです。

従来の調査作成とAIによる調査作成を迅速に比較してみましょう:

手動による調査作成

AIによる調査作成

質問を1つずつ作成することが多く、ゼロから始まることが多い。時には遅く、あまり熟考されていないこともある。

AIを使って専門レベルの質問、フォローアップのロジック、トーンを提案し、1つの会話で生成される。はるかに少ない時間と専門知識が必要。

通常、組み込みのフォローアップやコンテキストの収集がない。エンゲージメントが限られる。

会話型の調査は、実際のインタビューのように自然なフォローアップをリアルタイムで行う。

回答の分析は、オープンエンドの回答が多い場合には面倒になることがある。

AIは回答を要約し、結果について会話することで瞬時にトレンドを見つけることができる。

なぜ小学校の学生にAIを使った調査をするのか? AI調査ビルダーのSpecificは重要な作業を担います:適切な質問をし、必要な時にフォローアップし、若い回答者が真に感じていることを容易に共有できるようにします。AI調査の例を試して質問を調整することで、すべての学生の声が聞かれることを保証します。

調査を行う人にとっても、子供たちにとっても、スムーズなユーザー体験を望むなら、Specificの会話型調査

ツールキットが最善の選択肢です。テンプレートから簡単に< a id="34">調査を作成するか、ゼロから始めることができます。また、AIエディターは、変更を指示するだけで修正を行うことができます。


<ツールキットが最善の選択肢です。テンプレートから簡単に>

今すぐこの学ぶことへのやる気調査の例を見てみましょう

学生が学ぶ動機を明らかにすることを始めましょう—豊かな回答を得て、真の対話を促進し、AIによる洞察で結果を簡単に分析できます。今すぐ自分自身の学生の意欲調査を作成して、教室で本当に重要なことを発見してください。

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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. Pew Research Center. なぜ自由回答式のアンケート質問がより高い未回答率をもたらすのか。

  2. arXiv.org. チャットボットを使用した対話型アンケート: 実験からのフィールド証拠。

  3. Trials Journal. フォローアップアンケート回答率における事前電話の影響。

  4. Journal of Extension. 紙と電子の形式によるフォローアップアンケートの回答率の評価。

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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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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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