学生調査のためのダイニングサービスに関する一部の優れた質問と、それらを作成するための重要なヒントを紹介します。Specificを使用すれば、数秒で洗練された調査を作成でき、プロセスを効率的かつ効果的にします。
ダイニングサービスに関する学生調査のための最適なオープンエンドの質問
オープンエンドの質問は、学生が自由に意見を表現でき、標準的な選択肢では得られない貴重な詳細を浮き彫りにします。特に、食事の質、メニューの多様性、スタッフ、全体的な雰囲気などに関する正直でフィルターのかかっていないフィードバックが欲しいときに最適です。オープンな質問は、あなたが考慮していなかった認識、創造的な提案、または問題を明らかにするのに役立ちます。研究によれば、食品の質、雰囲気、メニューの多様性、スタッフのパフォーマンス、価格の公平性などの側面は、ダイニングサービスに対する学生の満足度に大きく影響します。[1] おすすめの質問は以下の通りです：
キャンパスの現行ダイニングサービスで最も気に入っている点は何ですか？
ここでのダイニング体験で1つ改善できるとしたら、それは何ですか？
ダイニングホールでの最近の良い体験または悪い体験を説明できますか？
提供されるメニューオプションの多様性についてどのように感じますか？
あなたの意見では、学生向けの食事の価格は適正ですか？
ダイニングホールの雰囲気と雰囲気をどのように説明しますか？
健康的または多様な食事の選択に関して、どのような提案がありますか？
ダイニングエリアの清潔さと全体的な見た目をどのように評価しますか？
スタッフはあなたのダイニング体験にどのように貢献しましたか、良い点や悪い点を教えてください。
ダイニングサービスに知っておいてほしいと思う重要なことが他にありますか？
ダイニングサービスに関する学生調査のためのベストな単一選択式多肢選択質問
単一選択式多肢選択質問は、明確で数値化可能なデータが欲しいときや学生の参加のハードルを下げる必要があるときに最適です。回答が簡単で、後にリッチなフィードバックを引き出すことができます。これらの質問は、トレンドを認識し、学期間やキャンパス間で結果を比較するのに役立ちます。例えば、学生が健康的な食事の選択肢が不足していると感じている場合、それが統計ですぐに分かり、最初に解決すべき領域を特定できます。定量的データは、特に時間の経過による変化を測定したり、他の大学と基準を比較したりする際に重要です。[2]
以下は、ダイニングサービスに関する学生の経験に特化した例です：
質問：キャンパスで提供される食事の質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：ダイニングサービスのどの側面を最も重視していますか？
食品の質
メニューの多様性
手頃さ
ダイニングホールの雰囲気
スタッフの親しみやすさ
その他
質問：キャンパスのダイニングホールでどのくらいの頻度で食事を取りますか？
毎日
週に数回
週に1回
めったにない
全くない
「なぜ？」でフォローアップするとき 学生が「不満」と選んだ場合など、多くの場面では、理由を説明してもらうために続けて質問するのが最善です。これにより、数字の背景や、品質、サービス、選択肢のどちらに問題があるのかを理解できます。
例： 学生がダイニングホールでの食事を「めったにしない」と選んだとします。AIはすぐにフォローアップして、「キャンパスのダイニングホールで食事をあまり取らない主な理由は何ですか？」と尋ねることができます。
「その他」の選択肢を追加するときとその理由 選択肢がすべての学生の経験を捉えていない可能性があるときはいつでも、「その他」を追加してください。これにより、学生はユニークなニーズや問題を指摘でき、それに続くフォローアップにより、他の誰も考慮していなかった新しい洞察を明らかにすることが多いです。
ダイニングサービスに関する学生調査のNPS質問
ネットプロモータースコア（NPS）は、全体的な感情を把握する簡潔な方法です。「友人に私たちのダイニングサービスをどの程度お勧めしますか？」という質問に0（全くしない）から10（非常にお勧め）までの尺度で回答します。これは、満足度を迅速にベンチマークし、コホート、期間、機関を越えてパフォーマンスを比較するのに役立つため、広く使用されています。
NPSは、食事、スタッフ、雰囲気、価格の手頃さなどをシンプルな指標でとらえるため、ダイニングサービスに特に有用です。NPSを使用すると、ダイニングサービスを愛している学生の数だけでなく、批判する学生がいる場面を理解し、その理由を学ぶためのアクションが取れます。Specificを使用すれば、学生向けにダイニングサービスに関するNPS調査を瞬時に作成できます。
フォローアップ質問の力
優れた調査は単に質問をするだけでなく、スマートでコンテキストに応じたフォローアップで深掘りします。SpecificのAIによって動く自動フォローアップ質問は、静的な調査をリッチでリアルタイムなインタビューに変えます。学生が「メニューの多様性が不足している」と言うと、AIのフォローアップが「追加してほしい料理または料理はありますか？」と尋ねることができます。これにより、単なる広い不満ではなく、実行可能な詳細を発掘できます。
SpecificのAIは、専門のインタビュアーのように自然にフォローアップし、1回の調査ランで完全なコンテキストを把握できます—無限のメールフォローアップは不要です。学生が回答に応じて反応し、混乱した入力を明確化し、彼らの動機をより深く探ることで、彼らを引き付け続けます。
学生：「時々行列が長すぎます。」
AIフォローアップ：「最も長い待ち時間を経験したのはいつですか—ランチ、ディナー、週末ですか？」
フォローアップがなければ、「多様性が不足している」といった曖昧なフィードバックだけが残り、何が足りないのか、特定の料理が見過ごされているのかを推測することになります。
フォローアップは何回聞くべきか？ 一般的に、リッチな画像のために2〜3回のフォローアップが十分—回答者を圧倒することなく。特定の情報を取得したら次の質問にスキップするようにAIを設定することもできます。Specificで簡単にこれを設定できます。
これにより会話型調査になります。 学生は無作法なフォームを記入しているのではなく、チャットしているように感じます。この会話スタイルはエンゲージメント率と調査の完了率を向上させることが証明されています。
AI調査解析は簡単です。 たくさんのオープンエンドの回答があっても、AIを使用してすべてのフィードバックを簡単に分析できます。AIは非構造化テキストを調べ、重要なトレンドと実行可能なポイントを強調します。
これらのスマートで自動化されたフォローアップはゲームチェンジャーです。最良の方法は、学生調査を生成してインタビューをアクションとして見ることで実感できます。
ChatGPTに優れた学生のダイニング調査の質問を促す方法
ChatGPTや強力な会話型AI{