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講師の効果を評価するためのオンラインコース学生調査のための最良の質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/21

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以下は、オンラインコースの学生調査におけるインストラクターの有効性についての最良の質問と、独自に作成するための簡単なヒントです。SpecificのAI調査ジェネレータを使用して、数秒で会話型の調査を構築することもできます。

インストラクターの有効性フィードバックのためのベストのオープンエンド質問

オープンエンド質問は、オンラインコースの学生が独自の言葉で率直なフィードバックを共有することを可能にします。このフィルタリングされていない入力は、他では拾えない洞察を見つけるための貴重なものであり、深さと正直さを求めるときに最適です。

その価値にもかかわらず、オープンエンド質問はクローズドエンド質問と比較して未回答率が高くなる可能性があることに注意してください(オープンエンダーは50%の未回答に達し、クローズドエンドは1~2%です) [1]。それでも、最近の産業横断的な調査では、81%の問題がオープンエンドのコメントによってのみ発見されました [2]。以下は、インストラクターの有効性についてのオンラインコースの学生調査のための定番のオープンエンド質問です:

  1. インストラクターの教育スタイルのどの側面が学習に最も役立ちましたか?

  2. インストラクターはどのようにしてコース教材を魅力的で分かりやすくしましたか?

  3. インストラクターが難しい概念を理解するのに大いに役立った具体的な瞬間を説明できますか?

  4. インストラクターがクラスディスカッションや活動を管理する方法をどのように変えたいですか?

  5. インストラクターの課題や参加に対するフィードバックがあなたの進捗にどのように寄与しましたか?

  6. インストラクターに改善を提案するとしたら、どんな内容にしますか?

  7. 学習における障害があった場合、インストラクターはそれをどのように対処または対処しませんでしたか?

  8. このインストラクターは、オンラインコースで学んだ他のインストラクターと比べてどのように異なりますか?

  9. インストラクターに質問や懸念を持ちかけるのはどれくらい簡単でしたか?

  10. このインストラクターとの経験について他にコメントはありますか?

これらの質問のいくつかを択一式のタイプと組み合わせることで、深さと応答率のバランスを取ることができます。

インストラクターの有効性についてのトップの単一選択式質問

学生の感情を定量化したり、アイスブレイクしたりしたいときに便利なのが、単一選択式質問です。この形式は回答者の労力を減らし、学生がより速く回答できるようにし、結果を分析するのが非常に容易になります。クイックパルスチェックや、深く掘り下げる前に対話を始めたいときに使用してください:

質問:インストラクターはコースのトピックをどの程度明確に説明しましたか?

  • 非常に明確

  • やや明確

  • 明確でない

質問:インストラクターは学生の質問にどの程度迅速に対応しましたか?

  • 非常に迅速に

  • やや迅速に

  • 迅速でない

質問:インストラクターの教え方のどの側面が最も改善を必要としていますか?

  • コミュニケーションスタイル

  • フィードバックの迅速さ

  • 学生を動機づける能力

  • その他

単一選択質問のようなこれらは、パターンを素早く見つけることができますが、時には単純化しすぎてしまったり、ニュアンスを見逃したりすることがあります。ある研究では、学生が1つの答えのみを許されたときにテスト質問でより良い成果を出したことが示されています。これは、調査完了に有利ですが、時には豊かさを犠牲にしたものです [3]。

「なぜ?」でフォローアップするタイミング 学生が極端(ポジティブまたはネガティブ)または曖昧な回答を選んだときはいつでも「なぜ?」と尋ねることです。たとえば、「明確でない」を選んだ学生には、「どのトピックが明確に説明されなかったのか例をシェアできますか?」と続けます。これにより、実行可能な具体的な情報が明らかになりますし、定量的な結果に現実的なテクスチャーが加わります。

「その他」の選択を追加するタイミングと理由 予想される回答がすべて網羅できない可能性がある場合は、常に「その他」を含めてください。これにより、調査設計時に想定されていなかったユニークな洞察を引き出すことができ、フォローアップ質問でさらに掘り下げることができます。

インストラクターの有効性にNPS質問を加えるべきか?

NPS(ネット・プロモーター・スコア)は、忠誠心や推薦意向を測定するための、実績のある普遍的に認識された方法です。オンラインコースの学生を対象にすると、他の学生にこのインストラクター(または彼らのコース)をどの程度お勧めするかを尋ねることになります。シンプルで非常にベンチマークしやすいですが、理由を集めるためのクイックフォローアップと組み合わせるのが最適です。

インストラクターの有効性のためのNPS質問例は、「0〜10のスケールで、他の学生にこのインストラクターをお勧めする可能性はどの程度ですか?」です。フォローアップで、「あなたのスコアの主な理由は何ですか?」と聞くことで、実用的な洞察が得られます。

Specificを使用すると、オンラインコース学生向けのインストラクターの有効性に関するNPS調査を瞬時に生成でき、セットアップ時間を節約できます。

フォローアップ質問の力

調査回答を読んで、「それは実際にどういう意味ですか?」と思ったことがあるなら、あなたは一人ではありません。より豊かな洞察の秘密は、スマートなフォローアップ質問にあります。自動AIフォローアップ質問がすべての差を生みます。Specificでは、AIエンジンがリアルタイムで明確化し、コンテキストに応じたフォローアップを行います—まるで熟練した研究者がライブインタビューで行うようにです。これは、オープンエンド質問や曖昧な択一式回答を含む調査にとって不可欠です。

  • オンラインコース学生:「インストラクターはタイミングを改善する必要があります。」

  • AIフォローアップ:「コースのどの部分が急ぎすぎだった、または遅かったと感じましたか?」

このステップがないと、曖昧なデータが残されます。AIフォローアップを利用すれば、学生に明確化を求めることなく、より深い洞察を得ることができます。

フォローアップ質問は何回すればいいのか? 一般的に、2-3個の適切にターゲットを絞ったフォローアップで十分です。Specificではこれを設定可能で、詳細が十分にキャプチャされた場合早めに進むように構成できます。

これによって会話型調査になります: 回答者はフォームを記入するのではなく、会話をしているのです。そのため、全体のプロセスがより自然で魅力的になります。

AIの応答解析、洞察の抽出、圧倒されることのない状況: ページ数に及ぶ構造化されていないテキストでも、AIと対話し、サマリーを頼んだり、瞬時にトレンドを把握したりして、簡単に分析できます。スプレッドシートも不要。手作業での精査も不要。

調査を生成して、AI駆動のフォローアップを体験してみてください—フィードバック収集における次の進化形です。

AIでより良いインストラクターの有効性調査の質問を生成するプロンプトを書く方法

独自のインストラクター調査をブレインストーミングする(または繰り返す)場合、ChatGPTまたは他のGPTベースのAIに指示することができます。まずは明確で焦点を絞ったプロンプトから始めてください:

インストラクターの有効性についてのオンラインコース学生調査のための10のオープンエンド質問を提案してください。

追加のコンテキスト—目標、コースレベル、教育スタイルに関する情報を提供すると、結果がはるかに良くなります。試してみてください:

学習を助けるまたは妨げる方法を理解するために、上級オンラインコーディングブートキャンプの学生を調査しています。インストラクターの有効性に関するアクショナブルなフィードバックを引き出すための10の深いオープンエンド質問を提供してください。

リストをまとめた後、次のプロンプトを使用して結果を整理します:

質問を見て、カテゴリに分けてください。カテゴリとその下の質問を出力してください。

主要なカテゴリを確認したら、次のようなプロンプトでさらに掘り下げてください:

「エンゲージメント」と「コミュニケーションの明確さ」というカテゴリについて10の質問を生成してください。

プロンプトをミックスし、繰り返し、ライターブロックに至った場合、常にインストラクターの有効性調査のプリセットを使用して強力な出発点とすることができます。

調査を「会話型」にするものとは?

会話型調査は、AIによって強化された、リアルで思慮深い対話のようなものです。静的な質問の代わりに、以下を得ることができます:

  • リアルタイムでパーソナライズされたフォローアップ

  • AIがあいまいな回答を即座に明確化

  • 自動化されたコンテキスト収集

従来の手動調査はこの柔軟性を欠いており、一般的な回答を得るか、後で学生を追いかけて詳細を尋ねる必要があります。違いは鮮明です:

手動調査

AI生成の調査

万人向けの質問。フォローアップなし。

パーソナライズされた、コンテキストに基づいたフォローアップ質問。豊かな洞察。

静的な言語。回答者が関与しないことが多い。

会話型のチャットのような体験。完了率と品質が向上。

応答を手作業で精査。分析が遅い。

AIによる自動分析と瞬時の洞察。

オンラインコースの学生調査にAIを使用する理由 クリエイターにとってフィードバックプロセスが簡単になり、学生にとってはより魅力的になりながら、より豊かで実行可能な洞察をキャプチャします。AI調査例を使えば、定型的な「フォーム疲れ」を避けることができ、簡単なプロンプトから調査を作成するのも可能です。

Specificはテンプレートから始めるか、AI調査エディターを使用してすべての詳細をカスタマイズするかに関わらず、クラス最高の完全に会話型の調査体験を提供します。この技術はリアルタイムで適応し、より深いフィードバックを生成しながら時間を節約します。

このインストラクターの有効性調査例を今すぐ確認してください

会話型AI駆動の調査を使って、アクショナブルな学生フィードバックを得ましょう—手動セットアップやフォームは不要です。Specificがどのようにして学生と管理者のためにすべての回答を重要にし、迅速により深い洞察を提供するかをご覧ください。

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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。 なぜ一部の自由回答形式の調査質問は、他の質問よりもアイテム無回答率が高くなるのか?

  2. GetThematic。 調査で自由回答形式を使用する理由は?

  3. ResearchGate。 複数回答式と単一回答式の選択肢質問の効果を比較する

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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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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。