オンラインコースの学生アンケートで、評価の公平性について聞くためのベストな質問と、その作り方のコツを紹介します。Specificで、完全にカスタマイズされたアンケートを数秒で生成できます—手間なしで毎回深い洞察が得られます。
コース評価の公平性フィードバックのためのベストなオープンエンド質問
オープンエンド質問を使用することで、閉じた質問では見落としがちな豊かで微妙な洞察を集められます。これは、学生の評価の公平性に対する認識を探るときに不可欠です。オープンエンドの回答は、スコアの背景や隠れた障壁や欠陥を特定するのに役立ちます。このアプローチの価値は研究によって裏付けられています：産業横断の調査で81%の回答者が評価グリッドにリストされていない問題を言及することが判明し、オープン回答がユニークな洞察を提供することを証明しています。[3]
このコースの成績評価基準の公平性をどのように説明しますか？
評価が不公平だと感じたことがある場合、その状況の例と改善策を教えてください。
評価をより公平に感じさせるには、どのような変更が必要ですか？
講師は評価前に期待事項を明確に説明していると思いますか？詳しく教えてください。
評価プロセスで不明確または混乱を感じた部分はありましたか？
評価に対するフィードバックが、公平性に対する認識にどのような影響を与えましたか？
評価がコースで教えられている内容とどの程度一致していると感じますか？
評価方法について1つ変更するとしたら、それは何で、それをなぜ変えたいですか？
評価の完了を困難にした状況はありますか？具体的に教えてください。
未来の学生のために、このコースの評価の公平性を向上させるためのアドバイスはありますか？
オープンエンドの質問は、学生に具体的な情報を提供させます—彼らは詳細を共有することを喜んでいます。75,000人以上の病院患者を対象とした調査で、76%が少なくとも1つのオープンテキストコメントを残したことが示されており、人々が自分の言葉でフィードバックを提供する準備が整っていることを示しています。[1] ただし、オープンエンドの回答は、非回答率が高くなる傾向があります（閉じた質問では1〜2％に対して18％にもなります）[2]、バランスの取れたデータを得るためにミックスを使用してください。
学生評価の公平性調査のための最良の単一選択式の質問
単一選択式の質問は、主要なタッチポイントを定量化し、共通のパターンをすばやく発見するのに最適です。会話を開始したり、回答に対する学生の努力を軽減する場合（特にモバイルで）、この形式は迅速に実用的なデータを提供します—学生が簡単に参加し、考え始めることができ、その後にフォローアップでより深く探求します。
質問: 全体的に、このコースの評価方法は公平であったと感じますか？
はい、いつも
ほとんどの場合
時々
稀に
全くない
質問:各評価の前に評価基準の明確さはどの程度でしたか？
非常に明確
ある程度明確
あまり明確でない
まったく明確でない
その他
質問:同級生と同等の機会がテストで与えられていると感じましたか？
はい
いいえ
わからない
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 勉強の過程で批判的な回答や曖昧な回答—例えば「まったく明確でない」や「いいえ」—を選んだ学生には、「なぜ？」でフォローアップすることで根本原因を掘り下げる。これにより量的データに貴重な文脈が加わり、「何」についての説明に「なぜ」が加わります。たとえば、学生が評価基準を「あまり明確でない」と答えた場合、「なぜ基準が不明確だったのか？」と尋ね、深掘りします。
「その他」の選択肢を追加する理由とタイミング すべての可能な回答を予測できるわけではありません—現実は散らかっています！「その他」を追加することで、学生の経験が選択肢に合わない場合でも声を上げる機会を提供します。このマジックは「具体的に説明してください」と促すフォローアップで起こり、知られていない解決策や問題を明らかにすることが可能になります。
NPSで評価の公平性を評価する意味はありますか？
ネット・プロモーター・スコア（NPS）は通常、全体的な満足度や忠誠心を測定するために使用されますが、評価の公平性に対する信頼と提唱を評価するために適応することができます。「評価の公平さを理由に特にこのコースを友人にお勧めする可能性はどのくらいですか？」を0〜10のスケールで尋ねることで、時間経過における公平性認識をベンチマークし、追跡することができます。NPSフォローアップでは、隠れた懸念や見逃していた推進者をキャッチします。オンラインコース学生の評価の公平性についてのNPS調査をすぐに生成して、実際にどのように機能するかを確認してください。
フォローアップ質問の力
Specificの自動AIフォローアップ質問は、あなたのアンケートを真に会話型エクスペリエンスに変えます。スマートで文脈に応じたフォローアップを行うことで、中途半端な回答を避け、ニーズを明確にし、それぞれの回答の背後にあるストーリーを発掘します。これを試してみたい方は、自動AIフォローアップ質問の機能をチェックしてください。
自動フォローアップは、通常、学生をＥメールで手動で確認するのに費やされる時間を節約します。代わりに、学生はリアルタイムでの賢明な会話を体験し、自然で完全かつ洞察に富んだ回答を生む可能性が高くなります。ここでSpecificは輝いています：AIが状況に合わせて適応し、重要な文脈を抽出します。
学生:「時々、成績が不公平に感じられました。」
AIフォローアップ:「そのように感じた具体的な課題を教えてください。それが不公平に見えたのはなぜですか？」
このようなフォローアップがなければ、チームは根本原因を推測することになり、分析はほぼ不可能になります。
フォローアップをどれくらい尋ねるか? 私たちの経験では、2〜3回のターゲットフォローアップで、より大きなイメージを把握するのに十分なコンテキストが得られます。Specificのようなツールを使用すると、AIのしつこさを微調整したり、学生が十分と感じた時点でスキップできるようにしたりできます。バランスが重要であり、調査疲れではなく、より深い洞察が得られます。
これにより、会話型のアンケートになります: 回答者はすぐに自然な流れに慣れ、受け答えがテストではなくチャットのように感じられます。それは会話的であり、機能します。
AIによるアンケート回答の解析: これだけの非構造化データをどう処理するのか不安かもしれません。AIによる分析のおかげで、オープンエンドの回答を多数分析することが簡単になりました。AIはテーマをクラスター化し、意見を要約し、ノイズを切り抜けるので、テキストに埋もれなくなります。
このフォローアップメカニズムは新しいデータ収集方法です。アンケートを生成して、会話型フィードバックを試し、その違いをすぐに実感してください。
AI生成評価の公平性質問のプロンプトを作成する方法
手詰まりになっている、またはテンプレートを超えた質問をしたい場合は、ChatGPTや同様のAIが、あなたが適切に質問する限り優秀なアンケートアシスタントになります。シンプルに開始し、コンテキストを加えていきます。
質問セットを求める:
オンラインコースでの評価の公平性について学生アンケートのためのオープンエンド質問を10個提案してください。
しかし、AIにもっと情報を与えることで、さらに良い結果が得られます—目標を説明したり、学生やコースの形式を詳細に説明したりします。例えば：
私たちのオンラインコースはライブ講義とプロジェクトベースの課題を含んでいます。評価の公平性に対する認識を改善し、バイアスを減らすため、学生に対して尋ねるオープンエンド質問を10個提案してください。
質問リストを手に入れたら、整理して洗練します:
質問を見てそれをカテゴリ分けしてください。カテゴリとその下の質問を出力してください。
そして、重要な領域に焦点を絞って次のプロンプトに移ります:
[評価基準の明確さ]と[公平性の向上]のカテゴリの質問を10個生成してください。
このワークフローにより、すべてのコース、すべてのオーディエンス、すべての問題に対するアンケートを体系的にカスタマイズできます。
会話型のアンケートとは？
会話型のアンケートは、チックボックスをただ埋めるだけの冷たいリストではなく、やりとりを含むチャットのように感じます。短い、未完成な回答を集める代わりに、聞いてより深く掘り下げ、回答者が心を開くことを奨励します。従来の形式とは異なり、会話型アンケートはその場で明確にし、混乱とフォローアップのメールで終わることはありません。SpecificやそのAIアンケートビルダーのようなプラットフォームのおかげで、これらの豊かな体験を高速に、柔軟に、そして友好的に作成でき、クリエーターと学生の両方にとっても親しみやすいです。
手動アンケート | AI生成アンケート |
|---|---|
全員同じの静的フォーム | 各回答に応じて変化する動的 |
改訂やパーソナライズが難しい | AIアンケートエディタで簡単に更新 |
フィードバックの分析に時間がかかる | AI分析で瞬時に洞察 |
低い完了率、限られた詳細 | 自然に感じ、エンゲージメントが向上 |
なぜオンラインコースの学生アンケートにAIを使用するのか？ シンプルです：AIを利用したアンケートでは、時間を節約し、優れたデータを収集し、学生の回答が複雑であろうと意外であろうと、評価の公平性の問題を深く理解することができます。さらに、会話型AIのおかげで、より正直な回答が得られ、隠れているアクションにつながる提言を引き出すことができるのです。
自分自身で簡単に作成する方法を見たいですか？コース評価の公平性アンケートを作成する方法に関するガイドをご覧ください—手間なしで、結果だけを提供します。Specificは、最優れた会話型アンケート体験を提供し、フィードバックをよりスムーズにし、皆にとってメリットとなります。
今すぐこの評価の公平性アンケート例を見る
評価の公平性フィードバックに対する新しいアプローチを試してみてください—Specificによって提供される実際の会話型アンケートが、受動的なフィードバックをどのようにして数日でアクションに変えるかをご覧ください。今すぐ自分で作成して、公平性をただの話題ではなく現実にしてください。