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講師からのコミュニケーションに関する学生アンケートのためのベストな質問

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アダム・サブラ

·

2025/08/18

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ここでは、インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査に最適な質問のいくつかと、独自の調査を設計するためのヒントを紹介します。Specificでは、面倒なしにこのような調査を数秒で生成するお手伝いをしています。

インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査に最適な自由回答形式の質問

自由回答形式の質問は、学生の実際の経験を捉える正直で微妙な回答を得たい場合に不可欠です。これらの質問により、学生は自分の言葉で詳細を述べることができ、期待していなかった洞察が浮かび上がることがあります。広範な視点を求める場合や、意見の「なぜ」を理解したい場合、自由回答形式の質問が最適です。調査では、これらの質問が無限の回答や個人的な物語を引き出し、選択式質問では得られない情報を提供します。 [1] [2]

  1. インストラクターがコース情報を共有する際、どのコミュニケーション方法が最も効果的だと感じますか?

  2. インストラクターからのコミュニケーションが成功に貢献した時のことを説明できますか?

  3. インストラクターは学生とのコミュニケーションをどのように改善できると思いますか?

  4. 今学期、インストラクターとのコミュニケーションでどのような課題を経験しましたか?

  5. インストラクターのコミュニケーションは、あなたのモチベーションや学習にどのように影響しますか?

  6. 通常、インストラクターからの更新やフィードバックをどのように受け取りますか?

  7. インストラクターが期待を伝える方法についてどのような変更を提案しますか?

  8. 不明確なコミュニケーションが混乱を招いた事例を思い出せますか?何が起こりましたか?

  9. あなたが好むコミュニケーションスタイルについてインストラクターに理解してほしいことは何ですか?

  10. インストラクターからのタイムリーなフィードバックは、コースワークへの関与にどのように影響しますか?

自由回答形式の質問を含めることで、学生が自由に考えを表現し、創造的または予期しないフィードバックを引き出すことができます。これは、教室のダイナミクスを改善したい場合や特定の問題点を解決したい場合に特に有用です。 [3] [4] [5]

インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査に最適な単一選択肢の質問

単一選択肢の質問は、構造化された定量的データが必要な場合や、学生が迅速に回答しやすくする必要がある場合に最適です。これらの質問は参加への障壁を下げ、あまり怖くなく、一目で傾向を把握するのに役立ちます。また、しばしば学生は詳細な回答をすぐに書くよりもリストから選ぶ方が簡単です。その後、フォローアップ質問で深堀りすることができます。この構造化されたアプローチは、自由回答のフォローアップと組み合わせた場合、分析が容易になります。

この調査における実用的な選択肢の質問を以下に示します:

質問: インストラクターのコミュニケーション頻度にどの程度満足していますか?

  • 非常に満足

  • 満足

  • 普通

  • 不満

  • 非常に不満

質問: インストラクターからの更新を受け取る際に好むコミュニケーションのチャネルはどれですか?

  • メール

  • LMSメッセージ

  • テキストメッセージ

  • 対面での発表

  • その他

質問: あなたのインストラクターが提供する課題や試験の指示はどの程度明確ですか?

  • 非常に明確

  • 多少明確

  • 普通

  • 多少不明確

  • 非常に不明確

「なぜ?」でフォローアップするタイミング 学生が極端な、または曖昧な回答(「不満」など)を選んだ場合、簡単な「なぜそう感じるのですか?」という質問をすることで、彼らの選択の背後にある具体的な問題を発見し、改善のための実行可能な提案を得ることができます。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 調査設計中に考慮されなかった洞察を得るために、「その他」の選択肢を常に追加し、具体化を促すプロンプトを追加します。フォローアップの質問は、見逃しやすいパターンやニーズを発見するのに役立つことがあります。そうしたコメントが最も価値のあるフィードバックを明らかにすることがしばしばあります。

インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査のNPS質問

NPS(ネットプロモータースコア)は、全体的な満足度を測定するためのシンプルながら強力な手法です。インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査では、インストラクターがどれだけ良好な学習環境をコミュニケーションを通じて構築しているかを明確に測定します。学生は、0から10のスケールで、インストラクターのコミュニケーションスタイルやアプローチを他の人々に推薦する可能性を評価します。この単一のスコアは迅速な健康診断となり、「なぜ?」というフォローアップ質問と組み合わせることで、定量的および定性的な洞察を提供します。NPS学生調査をこちらで生成し、あなたのフィードバックプロセスにどのように適合するか見てみてください。

フォローアップ質問の力

フォローアップ質問は、本当に会話型の調査の中心です。返信を平坦にするのではなく、自動フォローアップが詳細を掘り下げ、表現を明確にし、「なぜ?」と問うことで実行可能な真実に到達させます。Specificでは、このアプローチを組み込んでおり、AIがリアルタイムでスマートかつ文脈に即した質問を行うため、専門インタビュアーのように学生に質問します。このリアルタイムのフィードバックループにより、メールで学生を追いかけたり、長いミーティングをスケジュールしたりすることなしに、より豊かな洞察を得ることができます。自動フォローアップ質問の機能解説をチェックして詳細を深堀りしてください。

  • 学生:「時々コミュニケーションが不明確です。」

  • AIフォローアップ:「コミュニケーションが不明確だったインストラクターの事例を共有できますか?何が役立ちましたか?」

フォローアップは何回尋ねるべきでしょうか? 通常、2〜3回のフォローアップで有用な洞察を得られることが多く、学生を圧倒しないようにします。Specificでは、フォローアップをどこで止めるか、または次のセクションに進む前に必要な情報が集まった際に停止する設定を行うことができます。

これにより、会話型の調査が実現します: フォローアップの質問は単なる追加ではありません。調査を会話に変え、参加者が聞かれ大切にされていると感じさせます。

調査回答の分析: 非構造化データが多すぎるのを懸念していますか?当社のAIツールを使えば、調査回答を簡単に分析し、多くの定性的な回答から再現するテーマを見つけることができ。すべてを自分で読む必要はありません。

自動フォローアップは新しいアプローチです。試しに独自の調査を生成し、その感覚を体験してみてください!

インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査質問のプロンプト

調査質問を書くのは大変かもしれませんが、ChatGPTや類似のAIを使用することで、プロセスがはるかに簡単になります。直接のリクエストから始め、深さと構造を増していきます。いくつかのプロンプトをご紹介します:

幅広い質問を求める:

インストラクターからのコミュニケーションに関する学生調査の自由回答形式の質問を10個提案してください。

より良い結果を得たいですか?常にもっと多くのコンテキストを提供します—目標、使用ケース、学生について少し説明します。このようにしてAIははるかに優れたアウトプットを提供します:

大学で働く学術アドバイザーとして、インストラクターが学生とどのようにコミュニケーションをとるかを改善したいです。何がうまくいっているか、何がうまくいっていないかを特定するための10個の自由回答形式の調査質問を提案してください。

質問を集めた後は、明確さと構造を確保します:

質問を見て、それらをカテゴリに分類してください。カテゴリとその下に属する質問を書き出してください。

その後、あなたにとって重要なカテゴリに焦点を当てます。さらに精緻化して以下を生成します:

「フィードバックのタイミング」と「指示の明確さ」のカテゴリの質問を10個生成してください。

会話型調査とは何ですか?

会話型調査は、静的なフォームの代わりにインタラクティブなチャットのように感じられるフィードバックツールです。すべてを最初に尋ねず、以前の回答に基づいてリアルタイムで調査が適応し、明確化を求め、痛点を掘り下げ、本当に聞いてくれます。このアプローチは信頼を築き、正直な共有を促します。

手動調査

AI生成の会話型調査

質問の静的リスト

リアルタイムで回答に適応

一方通行のフォームのような体験

自然な会話のように感じられる

ほとんどフォローアップなし

コンテキストを自動で掘り下げる

手動によるデータ分析

AIによる洞察と要約

なぜAIを学生調査で利用するのか? 手動調査の作成は面倒で一貫性がなく、回答者が実際に言っていることにその場で反応するのが難しくなります。AI駆動の会話型調査—Specificのジェネレーターを使用して作成できるようなもの—は、リアルタイムで適応し、スマートなフォローアップを行い、収集したデータとチャットして迅速で実行可能な洞察を得ることを可能にします。AIは複雑なロジックを扱い、定量的および定性的トレンドをまとめます。

AI調査の例をテンプレートとして使用することで、時間と精神的負担を減らし、回答者をより深く引き込むことができることがわかりました。従来のフォームは太刀打ちできません。このトピックに関する独自の調査を作成する方法のガイドをご覧になると、さらにスムーズなワークフローを体験できます。

Specificは、会話型調査のための最高のユーザーエクスペリエンスを提供し、開始から終了までの摩擦を排除します。学生は関与し、作成者は完全かつ有意義なフィードバックを得られ、すべての人が時間を節約できます。

インストラクターからのコミュニケーション調査の例を今すぐご覧ください

待たずに、真のアクション可能なフィードバックを学生から取得する方法をご覧ください。今すぐお試しいただき、より賢い調査体験で実際に使用できる洞察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. Questback. オープンエンド型調査質問を使用する7つの理由

  2. Digital Taxonomy. オープンエンド型質問の利点

  3. Unimrkt Research. オープンエンド型質問を統合する利点

  4. Snap Surveys. コース評価におけるオープン質問の利点と欠点

  5. Jotform. オープンエンド型質問の利点

  6. CultureAmp. 調査におけるオープンエンド型質問

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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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