ここでは、ライティングセンターのサービスについての学生調査における最良の質問と、それらを作成するためのヒントをご紹介します。高品質な調査をすぐに構築したい場合、Specificで数秒で生成できます。手動の手間は一切不要です。
ライティングセンターサービス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、学生が自身の言葉で経験や洞察を表現できるため、より深い「なぜ」を明らかにし、ライティングセンターを私たちが想定していなかった方法で改善する手助けをします。これらの質問は、より豊かなデータを得たい時や、学生の選択の背景、予期していなかった問題を掘り起こしたい時に特に有効です。実際、オープンエンド質問は研究者がバイアスを避け、誠実なエンゲージメントを促進する手助けをします—学生が本当に聞かれたと感じる瞬間を提供します[1]。
最初にライティングセンターを訪れた動機は何ですか？
最近のライティングセンターの訪問で印象に残った経験を説明できますか？
ライティングセンターのサービスのどの側面が最も役に立つと思いましたか？その理由もお聞かせください。
ライティングセンターを使用する際に直面した課題や不満はありましたか？詳しく説明してください。
センターを利用してからライティングプロセスや自信はどのように変わりましたか？
ライティングセンターを改善するために一つだけ良くするとしたら、それは何ですか？
スタッフやチューターがあなたの特定の目標や執筆プロジェクトをどのようにサポートしたのか教えてください。
ライティングセンターで提供してほしいリソースやサービスは何ですか？
ライティングセンターチームからのフィードバックの受け取り方はどのようにしたいですか？
ライティングセンターでの体験について知っておいてほしいことはありますか？
このようなオープンエンド調査の質問は、より包括的な理解を促し、予期せぬ洞察を明らかにし、学生の本当の学習の旅を理解する手助けをします[1][2]。
ライティングセンターサービスに関する学生調査のための最良の単一選択肢質問
単一選択肢の質問は、フィードバックを定量化したり、会話を手軽に始めたりするのに最適です。学生にとっては敷居が低く、時にはちょっとした回答にタップする方が簡単で、その後もっと深い文脈を探ることができます。そのため、AI調査ビルダーや会話型調査ツールで一般的です。
ライティングセンターサービスのフィードバックに特化した3つの例を以下に示します：
質問：ライティングセンターにはどのくらいの頻度で訪れますか？
毎週
毎月
セメスターに一度
初めての訪問だった
質問：最近最も多く使ったライティングセンターサービスは何ですか？
1対1のチュータリング
ライティングワークショップ
オンラインリソース
その他
質問：受けたサポートにどの程度満足していますか？
非常に満足
満足
どちらでもない
不満足
非常に不満足
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 複数の意味を持つ可能性がある回答や動機が不明な場合、サポートを受けた回答に「不満足」と選ばれたときの自然なフォローアップは「何が期待に合わなかったのか説明できますか？」です。これにより実際の問題に到達でき、調査によるとこれらのフォローアップは定量データに文脈を提供することができると示されています[2]。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 学生がまだリストにないサービスを使用する可能性がある場合、「その他」の選択肢を常に提供することをお勧めします。オープンエンドな「具体的に教えてください」でフォローアップすると、予期しないニーズや新たな取り組みをサポートすることができることがあります。
ライティングセンターサービスのためのNPS調査質問
NPS（ネットプロモータースコア）は「0（全く勧めない）から10（非常に勧める）のスケールで、どの程度私たちのライティングセンターサービスを同僚に勧める可能性がありますか？」と尋ねます。これは全体的な満足度と忠誠心を測る強力な方法で、ベンチマークや進捗を追跡するのに役立ちます。学生には、私たちのサービスがどれだけの影響を与えているかを明らかにし、擁護するまでの影響力があるかを示します。この文脈に合わせて調整されたライティングセンターサービスのためのNPS調査を試してください。
フォローアップ質問の力
質の高いフィードバックはしばしば層になっています。自動化されたフォローアップ質問はゲームチェンジャーで—本当の会話型調査を解き放ちます。これについての詳細は自動化フォローアップ質問に関する記事で取り上げましたが、ここでは最も重要な点を紹介します：SpecificはAIを使用してリアルタイムでスマートなフォローアップを行い、学生が実際に言ったことに反応します。もし誰かが曖昧な回答をした場合、AIはもっと具体的なまたは例を挙げてもらうよう優しく促すことができ、フィードバックをメールで追いかけることなく無数の時間を節約します。これにより、どのライティングセンター調査にとっても豊かで役立つ洞察が得られます。
学生：「私はチューターが好きです。」
AIフォローアップ：「チューターのアプローチでどの点が特に役に立ったですか？」
いくつのフォローアップを尋ねるべきか？ 通常、2-3の思慮深いフォローアップが有意義な詳細を集めるのに十分で—回答者を圧倒しないようにします。Specificでは、これをカスタマイズでき、十分な情報が得られたら自動で進むことができます。
これが会話型調査を作ります。 時間を考慮した関連するフォローアップにより、すべての学生のフィードバックが本物のチャットのように感じ—クイズではありません。
AI応答分析、非構造化フィードバック、質的データ。 詳細なテキストが多く集まることがあっても、AI応答分析やチャットベースAI調査応答分析のようなツールを使えば、パターン、問題点、主要なアイデアをすばやく簡単に見つけることができます。
自動化されたフォローアップは新たなアプローチです—調査ジェネレーターを試して違いを実感してください。
ChatGPTまたはGPTを使用して学生調査の質問を生成する方法
AI調査作成ツールやチャットボットを使用して、わずか一つのプロンプトで優れた調査質問を作成できます。始めるには、次のように試してください：
ライティングセンターサービスに関する学生調査のための10のオープンエンド質問を提案してください。
AIはより多くの文脈と共に最適に動作します—あなたの状況、目標、またはターゲットグループを説明してください：
大学のライティングセンター、チュータリング、ワークショップ、オンラインリソースを含む学生の満足度を評価しています。何が機能しているか、何が不足しているか、どのように改善できるかを明らかにするための10のオープンエンド質問を提案してください。
リストが出来たら、AIに整理を依頼してください：
質問を見てカテゴリ分けしてください。カテゴリを出力し、その下に質問をリストしてください。
その後、あなたにとって重要なことに掘り下げます。例えば：
「チュータリングセッションに関するフィードバック」と「新しいサービスへの提案」のカテゴリに対する10の質問を生成してください。
会話型調査とは？
会話型調査は新しい種類の調査です—静的なフォームではなく、スマートで応答的なチャットと考えてください。SpecificのようなAI調査ビルダーが、これらの調査を迅速に生成し、応答に基づいてリアルタイムで適応し、文脈に応じたフォローアップ質問や明確化を行います。この体験は学生にとっては親しみやすく、私たちにとってはより深い洞察を得ることができます。
手動調査作成 | AI生成調査（会話型） |
|---|---|
無限のフォーム、反復する設定 | プロンプトベース—専門の研究者とのチャットのよう |
ライブフォローアップの余地がほとんどない | フォローアップは瞬時に文脈に応じて行われる |
オープンテキストの手動解析が必要 | AIがフィードバックを自動で要約、分類、分析 |
調査が無機質に感じられる | 本当の会話のよう—学生はより深く関与する |
なぜ学生調査にAIを使用するのか？ 学生は冷たい質問票ではなく、双方向のチャットのように感じられるとき、よりオープンに、詳細に応答します。AI調査フォーマットの例は、私たちが未知を発見し、調査バイアスを減らし、一流のフィードバックを生み出すのに役立ちます。このような調査を迅速に作成する方法を探り、AI調査エディターのおかげでチャットを通じて質問を編集することもできます。
Specificは会話型のAI駆動調査において先導しており、調査の作成と分析を円滑で迅速かつエンゲージングなものにしています。
今すぐライティングセンターサービス調査の例を見よう
あなたのフィードバックがどれほどアクション可能でエンゲージングになるかを発見し、会話型のライティングセンター調査がどのように機能するかを見て、AI駆動の精度とリアルタイムの洞察で自分自身で作成してみてください。