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教師メンタリングに関する教師アンケートのための最良の質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/19

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教師指導に関する教師調査に最適な質問と、それらを作成するための実用的なヒントを紹介します。この調査を数秒で構築したい場合、Specificは数クリックでこのプロセスを効率化するのに役立ちます。

教師調査のための指導に関する最良のオープンエンド質問

オープンエンド質問は、本物の質的洞察を得るのに最適です。教師は実際の経験を共有し、効果的なものを強調し、堅苦しい質問が見逃しがちな盲点を明らかにします。ある調査では、回答者の76%が選択肢が与えられた場合、詳細なコメントを提供し、完全に自己表現できる機会を多くの人がどれほど感謝しているかを示しました。[1] このことは、閉じた質問だけでは得られない豊富なデータとより深い理解をもたらします。

  1. 教師指導プログラムでの最も価値のある経験は何でしたか?

  2. 今年、指導がどのようにプロとしての成長を助けましたか?

  3. 指導プロセスで直面した課題を説明できますか?

  4. 現在の指導アプローチについて変更したい点は何ですか?

  5. 指導からもっと利益を得るために追加のサポートが必要ですか?

  6. 指導プログラムが学生の学習に与える影響についてどのように感じていますか?

  7. メンターまたはメンティーから学んだ独自の戦略は何ですか?

  8. あなたに影響を与えた指導関係の例を共有してください。

  9. 指導がもっと深く扱うべきトピックやスキルは何ですか?

  10. 指導プログラム内でのコミュニケーションや連携の好みを教えてください。

オープンエンド質問は詳細で率直な回答を引き出します。研究によると、混合型の調査(評価とオープンエンド質問)は、評価のみよりも27%も将来の行動を予測できることが示されています。[2]

教師調査における指導に関する最良の単一選択質問

単一選択が最適なのは、明確で定量的なフィードバックが必要なときや、トレンドを測定する際、または、意見の簡易調査を行うときです。長い回答を書くのではなく、教師が迅速な選択肢を好むこともあり得ます。また、会話を始めるのに便利で、深いフォローアップにつながります。

例:

質問: メンター/メンティーとどのくらいの頻度で会いますか?

  • 毎週

  • 隔週

  • 毎月

  • その他

質問: 指導から受ける指導にどのくらい満足していますか?

  • 非常に満足

  • 満足

  • 中立

  • 不満

  • 非常に不満

質問: メンターリングの会話は誰が主に始めますか?

  • 私(教師)

  • 私のメンター

  • バランスが取れている

  • その他

「なぜ?」でフォローアップするタイミング 選択肢の後に「なぜ?」または明確にする質問をすることは、背後に隠された理由を明らかにするために力を発揮します。たとえば、教師が満足度について「中立」と答えた場合、フォローアップ(「指導経験について中立と感じる理由は何ですか?」)はその微妙な部分を捉えます。これらの詳細は、将来の指導イニシアチブの成功を予測することが多く、研究が示すように、オープンフォローアップは予測力を劇的に向上させます。[2]

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 固定された選択肢が新たな視点を見逃す可能性があると思う場合は、常に「その他」を追加します。フォローアップにより教師は明確にでき、構造化した選択肢が逃してしまう驚くべきパターンを明らかにすることができ、指導プログラムに貴重な知識を戻すことができます。

教師指導調査にNPS質問を使用するべきか?

ネットプロモータースコア(NPS)は、ロイヤルティと全体的な満足度を1つの質問で測定します:「この指導プログラムを同僚におすすめしたいと思う可能性はどのくらいですか?」この質問はフィードバックのベンチマークとして広く使用され、トレンドを把握し、改善を優先するのに役立ちます。教師指導に関しては、NPS質問は教師のエンゲージメントや満足度の簡単だが強力な指標を提供し、ポジティブな評判を生み出す可能性を測ります。

それがどのように機能するのか興味がありますか?教師指導のためのNPS調査を生成し、一つの質問にフォローアップを組み合わせることでどれだけ明らかになるかを体験してください。

フォローアップ質問の力

自動化されたフォローアップ質問は、力強い会話型調査の基盤となります。調査を単なるフォームではなく、実際の好奇心に満ちた対話のように感じさせます。自動AIフォローアップ質問のクイックガイドをチェックして、追加の手作業なしで豊かで文脈に沿った洞察を得る方法をマスターしましょう。

SpecificのエンジンはAIを使用して、回答者の前の回答に基づき賢くリアルタイムでフォローアップ質問を行います。それはまるで調査の専門家が適度に質問を明確化しつつ掘り下げてくれるようなもので、教師への無限なメールの追撃を避けられます。調査が固定的ではなく、自然でありながら、回答の「なぜ」を掘り下げるのに非常に効果的です。

  • 教師:「私はメンターとほとんど会いません。」

  • AIフォローアップ:「あなたが会うのが難しいと感じるのは何が原因ですか?」

  • 教師:「満足しています。」

  • AIフォローアップ:「指導経験でうまくいった例を教えてください。」

フォローアップをいくつ尋ねるか?私たちは、質問ごとに2つまたは3つのターゲットフォローアップが最適なバランスであると考えています。深さを得るのに十分だが、回答者が疲れない程度です。Specificの調査ビルダーは、制限を設定し、必要な入力が収集されると次の重要な質問に移行できるようにし、教師の時間を尊重しながら会話を進めます。

これが会話型調査を作る理由です:全体の体験は本当にインタラクティブで、教師はフィードバックが無視されるのではなく、理解され、聞かれていると感じます。

AI分析、調査回答テーマ、質的洞察:これらの豊かなオープンテキスト応答を持つことで、圧倒されやすいです。しかし、AI調査回答分析オープンエンド応答を迅速に分析する機能のような組み込みの分析を使用すれば、最も複雑なフィードバックでさえ手作業でのコーディング不要で行動可能なテーマを明らかにすることができます。

自動化されたフォローアップ質問は会話型調査のブレークスルーであり、教師を理解するための最良の方法は生成し、そのプロセスを直接見ることです。

素晴らしい教師指導調査の質問をChatGPT(または任意のAI)に依頼する方法

調査の作成のためのプロンプトの書き方を解説します。シンプルから始めましょう。焦点を絞ったプロンプトが80%の成功をもたらします。例えば:

教師指導に関する教師調査のためのオープンエンドの質問10個を提案してください。

しかし、AIは文脈を伴うと最も効果を発揮します。学校の文化や指導の目的、緊急の問題について少し話すと、質問がさらに鋭くなります:

私たちの学校には、新しい教師指導プログラムがあり、コラボレーションと教育を中心としたものです。影響を測定し、課題を理解し、改善を導くためのオープンエンドの質問10個を提案してください。

リストを手に入れたら、繰り返してみましょう:

質問を見て、それらを分類し、カテゴリとその下に質問を出力してください。

そして、あなたにとって重要な領域を深堀りしてみましょう:

コミュニケーション、専門的成長、メンター-メンティー関係築きに関する10の質問を生成してください。

SpecificのAI調査ジェネレーターは、これらの技術に事前にトレーニングを受けており、さらに推測や編集の手間を省きます。

調査を会話型にする理由? AI調査が勝つ理由

会話型調査は、教師個々の回答に適応するダイナミックなやり取りを中心としています。フォローアップはコーヒーチャットのように感じられ、尋問のようには聞こえません。真の魔法は、AI駆動の調査ビルダーがおかげで簡単になったことで、伝統的な調査がデータ収集後に手作業の微調整、セットアップ、広範な分析を必要とするのに対し、非常に簡単に行えます。

手動調査

AI生成調査(Specificのようなもの)

あらかじめ書かれた固定的な質問

ダイナミックで適応する質問

フォローアップの能力が限られている

自動的な文脈に依存したフォローアップ

レスポンスの手動でのレビューとコーディング

瞬時のAI駆動の分析と要約

カスタマイズに時間がかかる

自然言語とGPTによる迅速なカスタマイズ

教師調査にAIを使う理由 忙しい教師からも、長い無味乾燥なフォームよりも短くてコンテキストのある会話を好む人々から、迅速かつ深いフィードバックを得ることができます。SpecificのAI調査は、回答者にとって手軽なだけでなく、チームが未加工のフィードバックをキャプチャし、結果を自動的に要約し、多くの回答にまたがる洞察を連携できるようにします。

フィードバックプロセスをよりスムーズかつ魅力的にしたい場合は、ステップバイステップの教師指導調査の作成に関するヒントを探索するか、Specificのクラス最高の会話型調査体験に飛び込んでみてください。

この教師指導調査例を今すぐ見てみましょう

AI駆動の会話型調査を試して、教師から即座に本物のフィードバックを得ましょう。意味のある洞察を得て、実際の対話を生み出し、Specificがその重い作業を引き受けます。

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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. Pubmed.gov. 75,769人の入院患者の76%が自由回答式調査のセクションでコメントを提供しました。

  2. GetThematic. 混合モード調査は、スコアのみの場合よりも27%優れた予測をします。

  3. Pew Research. 自由回答式の質問は平均18%の項目の無応答を示し、選択式の質問はわずか1-2%です。

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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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