アンケートを作成する

アンケートを作成する

アンケートを作成する

卒業準備に関する学生調査のための最適な質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/18

アンケートを作成する

卒業準備についての学生調査で最も良い質問のいくつかと、より豊かなインサイトを得るための作成のヒントを紹介します。Specificを使えば、AI駆動のフォローアップと瞬時の分析を組み込んだ卒業準備調査を秒で生成できます。

学生卒業準備調査に最適なオープンエンド質問

オープンエンドの質問は、学生に詳細を述べてもらい、貴重なコンテキストを提供し、予期しない視点を明らかにします。率直でニュアンスのあるフィードバックを求めている場合には最適です。単なる評価やチェックボックスではなく、学生にとって本当に重要なことを共有するスペースが与えられます。特に卒業に関する複雑な感情や手配をナビゲートする際に、準備度をより深く理解するためにこれらの質問は不可欠です。

  1. 卒業準備について最も自信を持っていることは何ですか?

  2. 卒業に必要な要件を完了することへの最大の懸念事項は何ですか?

  3. 卒業までの道のりで直面した障害について説明できますか?

  4. 卒業後の生活のために学校がどれだけあなたを準備させたと思いますか?

  5. 卒業への準備をもっと感じさせるために、どのような追加サポートやリソースが役立ちますか?

  6. 時間どおりに卒業できるかどうか不安になったことについて教えてください。

  7. 卒業後のキャリアや教育の計画は何ですか?その準備がどれくらいできていると感じていますか?

  8. 教師や指導者はどのように卒業への道をサポートしていますか?

  9. 卒業準備に最も役立ったプログラム、授業、活動はありますか?

  10. 学校が卒業のために生徒を準備させる方法を変えるとしたら、それは何ですか?

こうしたオープンエンド質問は特に関連性があります。というのも、PISA 2018によれば、世界中で15歳の学生のおよそ3分の1が学校への帰属感を欠いており、5人に1人が外部感を感じ、6人に1人が孤独を経験していたからです[1]。学生の率直な考えをキャプチャすることで、これらの感情に対処し、より個別化された介入をサポートするのに役立ちます。

学生卒業準備調査に最適な単一選択式の選択肢問題

単一選択式の選択肢問題は、回答を定量化し、トレンドを素早く把握し、参加の障壁を低くするときに最適です。時には学生が選択肢を選ぶ方が簡単で、その結果、フォローアップでさらに会話を生むことができます。この構造は、統計的インサイトが必要な場合に完璧です。たとえば、「非常に準備ができた」と感じる学生の割合を測る場合に個々のストーリーを深掘りする前に測定します。

質問: 時間どおりに卒業できるとどのくらい準備ができていると感じますか?

  • 非常に準備ができている

  • やや準備ができている

  • あまり準備ができていない

  • 全然準備ができていない

質問: 卒業準備をする上であなたの最大の挑戦は次のどれでしたか?

  • 学業要件

  • 個人的なモチベーション

  • 情報や指導の不足

  • 財政的障壁

  • その他

質問: 卒業要件について不安な場合、相談すべき相手がいますか?

  • はい

  • いいえ

  • わからない

「なぜ?」と尋ねるタイミング リスクや不確実性を示す回答を選択した直後に「なぜ?」と尋ねるのがよいです(たとえば、最初の質問で「全然準備ができていない」を選択する)。このフォローアップは、彼らの選択の真の原因を明らかにします。たとえば、学生が「全然準備ができていない」を選択し、フォローアップで「なぜ準備ができていないと感じますか?今すぐあなたを最も助けるのは何ですか?」と尋ねるようなものです。これにより、単なる指標以上の理解が深まります。

「その他」の選択肢を追加する理由とタイミング 「その他」を追加することで、学生はリストにないユニークな課題や視点を共有する機会が得られます。「その他」についてフォローアップをトリガーすることで、見過ごされていたトレンドやニーズを発見できることがあり、これらの詳細がサポート戦略を大いに形作る可能性があります。

学生卒業準備調査にNPS質問を含めるべきか?

ネットプロモータースコア(NPS)はビジネスだけでなく、学生間の全体的な満足度や推奨度を測定する効果的な方法です。卒業準備の文脈では、例えば「0から10のスケールで、あなたが他の学生に学校の卒業支援を推薦する可能性はどの程度ですか?」と尋ねることができます。この1つの質問が学生の満足度のベンチマークを提供し、プロモーター、中立者、批判者を把握できます。それぞれに特定のフォローアップ質問をすることができます。

主な利点は、NPSが卒業のためのサポートシステムに対する学生の感情の明確な比較の脈動を提供することです。Specificを使えば、卒業準備のためのNPS調査を瞬時に生成でき、各学生のNPS評価に適応した自動フォローアップロジックが適用されます。

フォローアップ質問の力

フォローアップの質問は、簡単な調査を本物の会話に高めます。Specificのフォローアップ機能のような自動フォローアップは、各回答者の回答にリアルタイムで適応します。これにより、メールで手動で追いかけることなく、より深いコンテキストをキャプチャできます。

AI駆動の調査は、調査の回答率とデータの質を向上させる可能性があり、70~90%の完了率(従来のフォームの10~30%に対して)を達成しています[4]。学生は時間に追われることが多いため、会話調のAI駆動フォローアップはエンゲージメントを高め、回答を有意義に保つのに役立ちます。AIは、スマートな研究者のように、会話を自然に進める詳細な調整質問をします。

たとえば、Specificで調査を生成するとき、典型的なやり取りは次のようです:

  • 学生: ちょっと苦労していますが、何とかなりそうです。

  • AIフォローアップ: 卒業への道のりで最も大変だったことを教えてもらえますか?特定の要件やリソースを望んだことはありましたか?

どの程度のフォローアップを問うべきか? 一般的に、オープンエンド質問あたり2~3回のフォローアップが理想的で、深く掘り下げすぎずに必要な詳細を得られます。Specificはこれをカスタマイズでき、必要な情報が得られた時点で停止したり、さらに豊かなコンテキストが得られるまで続けたりできます。

これは会話型調査にする: 一方通行の入力とは異なり、あなたの調査は自然な会話に感じられます。学生はもっと聞かれ、理解されていると感じるため、より多くのエンゲージメントが得られます。

AI駆動の分析簡単なインサイト: 非構造化テキストが豊富にあっても、現代のAIは調査回答を分析し、重要なテーマと行動可能なインサイトをすばやく抽出できます。

自動化されたフォローアップの質問は、一歩進んだ調査方法であり、AIが会話を導いてより良いデータを提供する方法を調べてみてください。

AI(ChatGPTなど)に強力な質問を生成させる方法

AI調査ツールの魔法は、質問を1つずつ作成する必要がないことです。ゴール、対象者、トピックを説明するだけで、AIが作業を行います。以下は、GPTスタイルのツールに貼り付けて次の調査を作成できるプロンプトのアイデアです:

まず、シンプルに始めましょう—例えば、開始点が必要な場合:

卒業準備についての学生調査のためのオープンエンド質問を10個提案してください。

しかし、AIはより多くのコンテキストを与えるとよりよく働きます。誰であるか、状況、ゴールを追加すると、より良い結果が得られます。たとえば:

私は高校生に向けて卒業準備のフィードバック調査を設計しています。目標は準備のギャップを特定し、サポートプログラムを改善することです。個人の準備と外部のサポート要因を反映したオープンエンド質問10個と選択肢問題5個を提案してください。

質問のバッチを取得したら次に試してみてください:

質問を見て分類してください。カテゴリと質問をその下に出力してください。

カテゴリをレビューした後、重要なエリアをさらに掘り下げたい場合:

「感情的準備」と「学業準備」のカテゴリのために質問を10個生成してください。

何が調査を会話型にするのか—伝統的なフォームを超える理由は?

会話型調査は動的でリアルタイムのAIを使って、回答者をチャットのような対話に引き込みます。静的なフォームとは異なり、すべての回答が次のフォローアップに影響を与え、体験をパーソナライズされ、人間的にします。これにより、完了率が高まり、率直な回答を得て、より豊かで実行可能なデータセットが得られます。

手動調査

AI生成調査

すべての質問を自分で作成する

ニーズを説明し、AIが調査を構築する

固定された表現とロジック

AIが各回答に適応し、スマートなフォローアップを行う

深さとコンテキストに欠けることが多い

自動的に明確化され、深いインサイトを得るための調査が行われる

限定された回答分析

AIが要約し、テーマを見つけ、結果について対話する

学生調査にAIを使用する理由?
SpecificのようなAI調査ジェネレーターは、参加率を向上させ、より豊かなデータをもたらし、チームのセットアップや手動フォローアップの時間を節約します。事実、AI駆動の調査は手作業で作られたフォームと比較して、完了率が3~4倍高くなり、調査チームにとって測定可能な生産性向上をもたらします。[4][6]

AI駆動の卒業準備調査をステップバイステップで構築する方法を知りたい場合、学生卒業準備調査の作成方法についてのガイドを探索してください。

Specificは、本当に魅力的な会話型調査体験を提供することで際立っており、あなたとあなたの学生が迅速に必要なフィードバックを得ることを容易にします。すべての調査は、テキストメッセージを送るのと同じくらい簡単に受けることができ、組み込みの分析ツールは複雑なオープンエンド回答さえも行動可能なインサイトに変えます。

今すぐこの卒業準備調査の例を見てください

AIによって強化された会話型の調査をどれだけすぐに開始できるかを体験し、学生からより深いインサイトを引き出してください。研究目標を少ない時間で達成し、プロセスを関与するすべての人にとって魅力的なものにします。

アンケートを作成する

ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. Wikipedia. 国際学力調査(PISA)2018年 学校帰属意識統計

  2. Wikipedia. 公立大学の補習教育登録と支出

  3. Wikipedia. 初代大学生とインポスター症候群について

  4. SuperAGI. AIと従来の調査: 自動化、精度、ユーザーエンゲージメント統計

  5. Piktochart. 労働力におけるAIの生産性への影響統計

Adam Sabla - Image Avatar

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。

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。

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。