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

図書館サービスに関する学生アンケートの最適な質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/18

アンケートを作成する

ここでは、学生向けの図書館サービスに関するアンケートのための最高の質問と、実際のエンゲージメントを得るためのデザインのヒントを紹介します。数秒でSpecificを使って自分のアンケートを作成できます。

図書館サービスに関する学生アンケート用の最良のオープンエンド質問

学生から本音のインサイトを得たい場合、オープンエンドの質問は不可欠です。これにより、学生は自分の体験や不満、提案を事前に選択された回答に縛られずに共有できます。これらの質問は、ペインポイントや予想外のアイデアを発見するのに非常に効果的であり、文脈を探るAIパワードのフォローアップと組み合わせると特に強力です。

  1. 私たちの図書館サービスで最も価値を感じるのは何ですか?

  2. 図書館で最近の印象的な体験を教えてください。

  3. 学生として、図書館をより利用しやすくするために改善できることは何ですか?

  4. 現在の図書館資源は学業をどの程度サポートしていますか?

  5. 存在していればいいと思うけれど、現在ない図書館サービスは何ですか?

  6. 図書館で資料や情報を探す際に直面する課題は何ですか?

  7. 図書館のスペース自体があなたの学習や勉強の習慣にどのように影響しますか?

  8. デジタル図書館のツールやデータベースを利用する場合、それについて好きな点や嫌いな点は何ですか?

  9. 図書館員やスタッフメンバーがあなたの体験に影響を与えたことがある場合、その経験を教えてください。

  10. 図書館サービスをもっと頻繁に利用したくなるのはどのような場合ですか?

このようなオープンエンドの質問は、何がうまくいっているか、あるいはそうでないかを明らかにするだけでなく、図書館の改善のために実行可能なフィードバックを生成します。第一世代の大学生が特に物理的なスペースとアクセス/発見に価値を置いていることが分かっており、こうしたトピックに取り組むことで、図書館サービスはすべての人にとって包括的で関連性のあるものになります。 [2]

図書館サービスに関する学生アンケート用の最良のシングルセレクト型の選択式質問

シングルセレクト型の選択式質問は、意見を数値化したりトレンドを素早く把握したい時に光ります。これらは回答者にとって負担が少なく、会話を始めるのに最適です。現状を把握したら、ターゲットを絞ったフォローアッププロンプトで掘り下げることができます。

例:

質問:図書館を訪れる頻度はどのくらいですか(物理的にまたはオンラインで)?

  • 毎日

  • 週に1回

  • 月に1回

  • ほとんど使わない

質問:最もよく利用している図書館サービスはどれですか?

  • 書籍貸出

  • 学習スペース

  • デジタル資源(データベース、電子書籍)

  • ワークショップやイベント

  • その他

質問:図書館の学習スペースの利用可能性についてどれだけ満足していますか?

  • 非常に満足

  • 満足

  • どちらでもない

  • 不満

  • 非常に不満

「なぜ?」とフォローアップするタイミング 回答後に「なぜ?」と尋ねることは、選択の背景にあるストーリーを引き出します。たとえば、学生が学習スペースに不満「がある」と選択した場合、フォローアップで「当図書館の学習スペースで経験した課題について教えてください。」とすることで、実行可能なフィードバックを得ることができます。AIパワードのアンケートは、必要に応じて自動的かつ文脈に応じて明確化を促すことで、完了率とデータ品質を向上させる研究が示しています。 [1]

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 すべての体験を捉えきれない場合がある質問には、常に「その他」を追加することを検討してください。フォローアップで「他に利用しているサービスは何ですか?」と尋ねることで、想定外のパターンや満たされていないニーズを把握できます。

図書館サービスのためにNPS質問を追加すべきか?

Net Promoter Score(NPS)の質問は、図書館に対する学生の全体的な感情を測る実証済みの方法です。「私たちの図書館サービスを友人やクラスメートに推薦する可能性はどのくらいありますか?」と尋ねます。回答者は0(全く可能性がない)から10(非常に可能性が高い)まで評価します。この1つのメトリックだけで満足度とロイヤルティの動向を捉え続けるための簡単なベンチマークを提供します。NPSはこの文脈で非常に効果的です。特に、彼らがそのスコアを出した理由を尋ねるフォローアップと組み合わせることで、サービス改善をガイドする学生の感情を把握できます。図書館サービスに関する学生向けのNPSアンケートをここでお試しください

フォローアップ質問の力

スマートで洗練されたフォローアップは、良いアンケートを素晴らしいものに変えます。まだ読んでいないなら、私たちの自動AIフォローアップ質問のガイドを読んでください。これが実際にどのように機能するかを深く掘り下げています。目的を持ってフォローアップを統合すると、アンケートは「なぜ」を明らかにする動的な会話になります。このアプローチはデータの質と回答者のエンゲージメントを大幅に向上させます。従来のアンケートは苦労します: 60%の人々がアンケート疲れを感じ、コンテキストのないフォローアップがない場合、最大45%が途中で断念します。 [3]

  • 学生:「デジタルカタログがイライラします。」

  • AIフォローアップ:「デジタルカタログのどの部分が具体的にイライラしますか?検索が難しいですか、それとも資料のアクセスに問題がありますか?」

フォローアップは何問が良いか? 通常、1回答あたり2〜3回のフォローアップが理想的で、回答者が十分に共有したと感じた場合にスキップできるセーフティーネットがあります。Specificでは、この設定を完全に制御できます:徹底的に掘り下げるか、必要な情報を得たら次に進むことができます。

これが対話型アンケートとなる理由: 回答者はただのつまらないフォームに記入しているのではなく、知識のある図書館員とチャットしているように感じます。これが対話型アンケートの魔法です。

AI分析、質的インサイト、反応テーマ: 微妙なオープンエンドのフィードバックの洪水にもかかわらず、AIを使用すると、このインプットを即座に分類し、要約し、現実的な行動を改善するために何が重要かを強調します。すべての言葉を読む必要はありません。AIが即座に分類し、要約し、重要なものを強調します。

自動化されたAIフォローアップは、新しい世界です - 不完全な回答を追跡するのに疲れた人にぴったりです。アンケートを生成し、どれだけ深い洞察が得られるかを見てみましょう。

ChatGPTに最良の図書館サービスアンケート質問を生成させる方法

LLMsを使用して独自のアンケートを作成したい方へ:良いプロンプトが勝利のカギです。基礎はこちら:

図書館サービスに関する学生アンケート用のオープンエンド質問を10個提案してください。

より良い質問を得たい場合は、プロンプトに詳細を追加します:

大学図書館で働いています。当方の目標は、1年生の学生およびオンライン学生のために、デジタル資源と対面のスペースの両方に焦点を当てた図書館サービスを改善することです。学生の経験と改善のための提案を捉えるために、10のオープンエンド質問を提案してください。

初期質問を生成した後、さらに洗練します:

質問を確認し、カテゴリに分類してください。カテゴリとその下にある質問を出力します。

優先したいカテゴリを特定したら - 例えば「学習スペース」または「デジタル資源」 - 深く掘り下げます:

学習スペースとデジタルリソースのカテゴリに対して質問を10個生成してください。

対話型アンケートとは何か?

対話型アンケートは、リアルタイムで適応し、明確化のためのフォローアップを行い、ユーザーをエンゲージするAIが支える動的なチャットです。従来の静的なフォームとは異なり、対話型アンケートは自然により詳細を促し、あいまいな回答を明確にして、より豊かで実行可能なインサイトにつなげます。

それを分解すると:

  • 冷たい尋問ではなく、自然なやりとりのように感じる

  • 質問が「聞きながら」適応するので、回答者は心を開きやすい

  • 完了率が向上する—AIパワードのアンケートは70-80%の完了率を達成し、従来の45-50%と比較して—この方法が効果的であることを証明しています [1]

  • ニュアンスが重要な学生フィードバックと図書館改善の取り組みのために理想的

手動でのアンケート作成

AI生成アンケート(対話型)

手動コピー/貼り付け、ブレインストーミング、エラーが多い

即時アンケート生成、AIによる専門家の裏付け

静的なフォーム、固定された選択肢、柔軟性が乏しい

適応的、リアルタイムフォローアップ、有機的な会話

エンゲージメントが低く、放棄しやすい

エンゲージメントが高く、完了率が高い

記述回答の分析に苦労する

AIが要約し、分類して簡単なインサイトを提供

なぜ学生アンケートにAIを使用するのか? それは学生の経験が多様でユニークだからです。AI駆動の対話型フォーマットはエンゲージメントを高め、疲労を制限し、スタッフや図書館員にとって実際に役立つフィードバックを提供します。学生向け図書館サービスのAIアンケート例をご覧いただくか、AIアンケートジェネレーターを使用して独自のトピックで実験してみてください。実際の手順については、図書館サービスに関する学生アンケートを作成する方法のガイドが役立ちます。

Specificはこの使いやすく、適応力のあるアプローチに特化しており、作成者と学生の双方にとって最も滑らかで洞察に富んだ対話型フィードバック経験を提供することをお約束します。

この図書館サービスアンケートの例をご覧ください

シンプルなフィードバックがどのようにして実行可能なインサイトに変わるか見てみませんか?本当に対話的なアンケートを始め、学生が本当に必要とし望んでいることを図書館から得る方法を体感してください。迅速で自然かつ影響力がある方法を体験し、推測を排除し、より賢い決断をしてください。

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. SuperAGI. AI調査ツールと従来の方法: 効率と正確性の比較分析

  2. Emerald. 第一世代の学生による学術図書館サービスの認識: 比較研究

  3. SuperAGI. 調査の未来: AI搭載ツールが2025年のフィードバック収集をどのように革新しているか

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。