ここでは、学習成果に関するオンラインコースの学生調査のための最高の質問とそれらを作成するためのヒントを紹介します。Specificを使用して、カスタマイズされた調査を数秒で迅速に生成して開始し、その方法をご紹介します。
オンラインコースの学習成果に関する学生調査のための最良のオープンエンド質問
オープンエンド質問は、学生が自分の言葉で考えを共有することを招き、本音で微細なフィードバックを引き出します。思いがけない洞察を得たり、難しい部分を明確にしたり、個々の学習経路を理解したいときに最適です。研究によると、オープンエンドクエリを含む対話型のAI駆動型調査は従来の調査に比べてエンゲージメントを大幅に向上させ、深く明確な回答を得ることができます。[1]
このコースから新たに学んだ知識やスキルは何ですか？
コースのどの部分が学習にとって最も価値があったのか、そしてその理由を教えてください。
理解が難しいまたは混乱したトピックはありましたか？それは何が難しくしたのでしょうか？
このコースのあなたの将来の学習やキャリアへの影響をどう説明しますか？
コースで学んだ内容を実生活でどのように活用したかの例を教えてください。
将来の学生の学習成果を向上させるための提案はありますか？
もっと詳しく説明してほしいと思ったコンテンツはありましたか？
このコースで教えられたスキルを使用する自信はどのくらいありますか？
学習体験全体で何が驚きましたか？
コースの構造や形式がどのように学習を助け（または妨げ）ましたか？
オンラインコースの学習成果に関する学生調査のための最良の単一選択多肢選択問題
単一選択多肢選択質問は、フィードバックを数量化したり、パターンを大規模に特定したいときに最適です。長い回答を書くことを躊躇する学生に対する素晴らしいアイスブレーカーであり、後続の質問で掘り下げる前に傾向を見つけるのに役立ちます。
質問：コース教材の全体的な理解度をどのように評価しますか？
素晴らしい
良い
普通
悪い
質問：このコース中に最も向上した分野はどれですか？
技術的知識
問題解決能力
コミュニケーション能力
批判的思考
その他
質問：学んだ内容を適用する際にサポートされていると感じましたか？
はい、常に
時々
いいえ、あまり
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 回答が不明確または驚くべき場合、「なぜ？」でフォローアップします。回答者が「普通」または「いいえ、あまり」を選択した場合には、「学んだ内容を適用するのが難しかった理由を共有していただけますか？」と質問します。これらの会話は根本的な問題と実行可能なテーマを掘り下げます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 一般的なオプションが体験の全範囲をカバーしない場合、「その他」を使用します。後続の質問が、予期しなかった学生の目標や課題を明らかにし、より包括的な見解を提供します。
NPS: コース推奨意図の測定
NPS (ネットプロモータースコア) は、学生があなたのコースを他の人にどのくらい推奨する可能性があるかを測定する簡単で実績のある質問です。これは成果調査に価値があり、満足度を素早く測定し、コースの保持率を予測できます。これは、MOOC の完了率が 3-15% と低いことが多いのに対し、 cohort ベースのフォーマットでは 85% を超えることがあります [2][3]。回答は学生を推奨者、中立者、批判者に分け、時間の経過による変化を簡単に追跡できます。
準備済みのNPS調査をご希望ですか？学習成果に注目したオンラインコースの学生向けに自動生成されたNPS調査を提供します。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、調査を会話に変え、生徒の回答の背後にある全体像を捉えます。研究によれば、対話型のAI駆動型フォローアップを活用した調査は、エンゲージメントを向上させるだけでなく、回答の具体性と明瞭さを向上させます。[1] Specificでは、AIが専門のインタビュアーのように各回答に基づいてカスタマイズされたフォローアップを即座に生成します。これにより、不明瞭さを解消し、表面的な問題を掘り下げることができます。
自動化されたAIフォローアップ質問がSpecificでどのように機能するかをご覧ください。
学生: “最後のモジュールで少し苦戦しました。”
AIフォローアップ: “最後のモジュールのどの部分が最も難しかったか、またはどのようなことが理解しやすくなったと思いますか？”
何回フォローアップを行うべきか？ 通常、質問ごとに2～3回のフォローアップが十分です。Specificでは、必要な情報が既に明確な場合、上限を設定してフォローアップをスキップすることができ、実用的な調査となります。
これにより対話形式のアンケートになります、フォームではありません。回答者は聞かれていると感じ、フィードバックは煩わしくなく、繰り返しでもありません。
AI解析、非構造化テキスト、リッチな洞察: AIにより、大量のオープン回答を迅速に分析することが容易です。AIで学習成果調査の回答を分析する方法を見て、複雑な定性的データから要約、セグメント化、および実行可能な結果を抽出してください。
自動化されたフォローアップ質問は新しい標準です—Specificで調査を生成し、その違いを体験してください。
ChatGPT（または他のAI）に優れた質問を作成させる方法
高品質な調査を作成するための専門知識は必要ありません。AIジェネレーターは、具体的な指示を受け取ったときに真価を発揮します。以下はシンプルな初期プロンプトです：
学習成果に関するオンラインコースの学生調査のための10のオープンエンドな質問を提案してください。
コンテキストを提供するほど、結果はフォーカスされます。例えば、あなたの役割、コースの種類、目標を指定してください：
アドバンスドPythonプログラミングコースの学生のための調査を設計しています。私たちの目標は、知識の獲得だけでなく、実際の適用とスキルの向上を測定することです。学習成果とその実践的な使用を探るために10のオープンエンド質問を提案してください。
最初の質問を取得したら、ChatGPTにグループ化を依頼します：
質問を見てそれらをカテゴライズし、カテゴリとその下に質問を出力してください。
最も関連性のあるカテゴリを選び、更に深く掘り下げるプロンプト：
実践的アプリケーションと自信に関するカテゴリの10の質問を生成してください。
対話形式調査とは何ですか？
対話形式調査は、AIが学生を質問から質問へ動的に誘導し、実際のチャットを模倣します。フォームとは異なり、各回答に基づいてフローをパーソナライズし、詳細を探り、調整します。以下は簡単な比較です:
手動調査 | AI生成調査 |
|---|---|
静的；すべての学生が同じ質問を受ける | 動的；AIが学生の応答に基づいて適応する |
作成と編集が労力を要する | AIがリアルタイムで質問を生成または更新 |
フォローアップは手動入力または後のメールが必要 | リアルタイム、コンテキストに応じたフォローアップが同じチャット内で行われる |
低いエンゲージメント；迅速なドロップオフ | はるかに高い参加率、豊富なデータ |
オープン回答の分析に時間がかかる | AI駆動の即時分析とテーマ化 |
オンラインコース学生アンケートにAIを使用する理由？ より迅速に、より多くの実行可能な洞察を得ることができ、高い完了率で手作業が少なくなります。Specificに基づくAI調査例は、各回答者に適応し、重要なフィードバックを見逃すことがありません。
さらに深く掘り下げたいですか？Specific を使用して学習成果に関するオンラインコース学生用の調査を作成する方法のステップバイステップガイドを参照してください。
Specificを利用することで、アンケート作成者と学生の両方がスムーズで魅力的かつ効率的なフィードバックプロセスを楽しむことができ、静的フォームや散らばったフォローアップの心配はありません。
この学習成果調査例を今すぐ見てみましょう
コースからより良い洞察を得たいですか？AI駆動の対話型調査が深い学生フィードバックを引き出し、実際の学習成果に最適化するのを助ける方法をご覧ください。Specificを試して、次のコースを最高のものにしてください。