ここに、インタラクティブ要素の質に関するオンラインコース学生調査のためのベストな質問と、より強力な調査を作成するための簡単なヒントがあります。数秒でSpecificを使って自分自身のカスタマイズされた調査を生成できます。
インタラクティブ要素の質に関するオープンエンド質問のベスト例
オープンエンド質問は、学生が自分の言葉で経験を説明することを可能にします。時にはクローズドエンド質問よりも回答率が低くなることがありますが、多くの場合、豊かなストーリーや実行可能なインサイトをキャプチャします。これは特に、コース内でインタラクティブなアクティビティがどのように感じられるかを理解するのに貴重です。例えば、構造化されたオープンエンドフィードバックは、硬直した調査形式と比較して情報価値、関連性、明確さを高めることが証明されています[2]。
このコースで最も学習に役立った具体的なインタラクティブ機能は何ですか？どのように役立ったか説明してください。
混乱したり役に立たないと感じたインタラクティブ要素を説明してください。
クイズ、投票、アクティビティが授業中のあなたの参加にどのように影響しましたか？
もっとインタラクションを求めた瞬間はありましたか？ いつ、そしてなぜですか？
最も役に立たないと感じたインタラクティブコンテンツのタイプ（ビデオ、クイズ、フォーラム、ライブ演習など）はどれですか？何を変更したいですか？
インタラクティブコンテンツが学び続けるモチベーションになった例を共有してください。
このコースのインタラクティブパーツを改善するための提案がありますか？
他のオンラインコースにあるインタラクティブ機能で、ここに追加してほしいと思うものはありますか？
インタラクティブ要素に技術的な問題を見つけましたか？ はいの場合、説明してください。
グループ活動やディスカッションに参加することにどれぐらい快適さを感じましたか？どのような要因がこれに影響しましたか？
オープンエンド質問に対する未回答率が高いにもかかわらず（平均で18％以上の未回答[1]を含む）、回答がある場合、詳細とインサイトは基本的な評価尺度で得られるものをはるかに上回る。
インタラクティブ要素の質に関するシングルセレクト多肢選択質問のベスト例
シングルセレクト多肢選択質問は、トレンドを見つけたり意見をすぐに定量化するのに効果的です。構造を加え、学生が回答しやすく、あなたが結果を分析しやすくします。時には簡単な選択から始めることで学生をスムーズに引き込み、その後のオープンエンドやフォローアップの質問でより深い具体性を明らかにできます。
質問: このコースのインタラクティブな要素の全体的な質をどのように評価しますか？
非常に良い
良い
普通
悪い
質問: 最もエンゲージングだったインタラクティブ要素はどれですか？
クイズ
ディスカッションフォーラム
ライブ演習
その他
質問: コース内に十分なインタラクティブアクティビティがあったと感じましたか？
はい、ちょうど良い
いいえ、少なすぎる
いいえ、多すぎる
「なぜ？」とフォローアップをするタイミング 可能性のある曖昧な回答や感情的に充てんされた回答（「普通」または「悪い」質）を見つけたとき、自然なフォローアップで「この評価を選んだ理由は何ですか？」と問うことで、その選択の背後にある実際の理由が明らかになります。このコンテキストは、単純な集計を実行可能なフィードバックに変え、自動的なAIによるフォローアップがすべての時間を節約し、瞬時に深く掘り下げます。
「その他」の選択を追加するタイミングと理由「その他」は、選択肢リストがすべての視点をカバーしない可能性がある場合に役立ちます。フォローアップの質問により、予期しないインサイトが浮かび上がることがあり、これらが次の機能や教育的な革新になることがあります。
コースのインタラクティブ要素に対するNPS調査の質問
NPS、またはネットプロモータースコアは、そのコースをインタラクティブ要素に基づいてどれだけ推薦したいかを学生に尋ねる単一の質問です。これは迅速で馴染みがあり、全体的な満足度をベンチマーキングするのに非常に効果的です。オンライン学習のためのNPSは、あなたの活動が期待に比べてどれだけ学生を引き付け、力を与えているかの指針を示します。始めたい場合は、今すぐNPS調査を作成してください。
NPSは、詳細な質問と共に良好に機能し、フォローアップの対象となる学生をセグメント化するのに役立ちます - 推奨者、無関心者、および批判者はそれぞれに合わせたプローブを見ることで集中されたフィードバックを集めます。
フォローアップ質問の力
オンラインコースの学生からコンテキストと明確なインサイトをさらに得たい場合、フォローアップの質問が大きな違いを生み出します。研究によれば、動的プロービングを用いたAI支援による会話的インタビューは、静的な調査よりも豊かで具体的な回答を生成することが示されています[3]。そのため、SpecificのAI的フォローアップは、対話に生きた専門家がいるかのように感じられ、自動化されたフォローアップ機能がフィードバック収集を変革するのです。
学生:「クイズは役に立ちました。」
AIフォローアップ:「どのクイズが最も役に立ち、なぜそれが際立っていたのか教えてください。」
そのフォローアップがなければ、いくつかのクイズが役に立ったことしかわかりません。それによって、どのインタラクションが有効であり、それが何を有効にしているのかを正確に特定することができます。
フォローアップをどれくらい質問すればいいか？ 一般的に、2〜3つのターゲットを絞ったフォローアップ質問を尋ねるだけで十分です。必要な詳細を収集している場合、調査ロジックは自然に次のトピックにスキップできます。Specificはこのフローをカスタマイズ可能な強度設定で微調整できるため、回答者を圧倒したり、貴重なインサイトを逃したりすることはありません。
これが会話的な調査を作る: 静的なフォームではなく、調査が対話に適応し、自然で低い圧力でありながら、より豊かな回答に導く。
AIによる調査応答解析: 多くのオープンテキストがあっても、AIによる調査応答解析のようなツールにより、構造のないフィードバックで溺れることなく、簡単に要旨をまとめ、主要なテーマを抽出することができます。
これらの最新の自動化されたフォローアップ質問は、調査文化を変えています。調査の作成を試してみて、一つのチャット風の対話からどれだけのことが学べるか確かめてみてください。
ChatGPTに調査質問のアイデアを促す方法
インタラクティブ要素調査のための質問をさらにAIで生成したい場合、ChatGPTに直接的なプロンプトから始めてください:
インタラクティブ要素の質に関するオンラインコース学生調査のオープンエンド質問を10個提案してください。
しかし、あなたの教授スタイル、コースのテーマ、改善したい箇所など、追加のコンテキストを提供するとベストな結果が得られます:
私は生授業と録画授業を含むオンラインビジネスコースを教えています。学生は仕事のスケジュールに合わせて授業を受講し、エンゲージメントを高めるためにクイズやグループディスカッションのようなインタラクティブ活動を改善したいと思っています。学生に尋ねるべきオープンエンドの質問を10個提案してください。
リストができたら、それを洗練させます:
質問を見直し、それをカテゴリー分けしてください。その下に質問を配置して出力します。
その後、深掘りします:
「グループワーク」と「クイズ活動」というカテゴリーについて質問を10個生成してください。
各サイクルにおいて、AIはより具体的でカスタマイズされ、SpecificのAI調査ビルダーとエディターで作成できるカスタムフローを反映します。
会話的調査とは何か？
会話的調査はチャットを模倣し、それぞれの回答をもとに質問をし、リアルタイムでフォローアップをし、適応します。このアクティブリスニングは、静的なチェックリストではなく本物の会話のように感じられます。AIによる調査生成を使えば、手動フォーム作成にかかる時間に比べて数分でフィードバック体験を開始でき、回答者はよりエンゲージされています[2]。
手動調査 | AI生成の調査 |
|---|---|
堅苦しいフォーム、更新が困難 | リアルタイムで編集可能かつ動的 |
無機質な感じの回答 | 人間の会話のように感じる |
オープンエンド回答の分析が困難 | 自動AI洞察と要約 |
低いエンゲージメント、高いドロップアウト率 | 高いエンゲージメントと完了率[2] |
オンラインコースの学生調査にAIを使用する理由は？ 伝統的な調査ビルダーとは異なり、AIパワードツールは各回答者に適応し、フォローアップ質問で隠れたインサイトを明らかにし、即座にフィードバックを分析して実行可能な改善を提供します。Specificの会話的調査ツールを使用すれば、スムーズかつエンゲージングな最先端のユーザー体験を提供できます。
ステップバイステップガイドが欲しい場合、オンラインコース学生向けにインタラクティブ要素調査を作成する方法に関する概要をご覧ください。
このインタラクティブ要素の質調査例を今すぐ見てみましょう
どれだけ豊かに、わずかな時間でフィードバックを収集できるかご覧ください - 私たちの会話的調査は学生を引き付け、より深く掘り下げ、分析を容易にします。今すぐ試してみて、有意義で実行可能なインサイトでコースを変革しよう。
