職業学校の学生調査で学業指導の質に関するベストな質問

ここに、職業学校の学生のための学業アドバイジングの質に関するアンケートで使用するベストな質問と、独自にアンケートを作成するためのヒントがあります。Specificを使えば、わずか数秒でカスタマイズされたアンケートを生成することができ、フィードバックを簡単に受け取ることができます。

職業学校の学生アンケートにおける学業アドバイジングの質に関するベストなオープンエンド質問

オープンエンド質問は、学生が詳細な経験や正直なフィードバックを共有することを可能にし、何がうまくいっているのか、何を改善する必要があるのかを明らかにするのに不可欠です。それは、単なるスコアやはい/いいえの答え以上のものを必要とする場合、特に複雑またはニュアンスのある状況を理解するために最適です。実際、600人近くの参加者を対象とした調査では、このような会話型のアンケートは、従来の静的なフォームと比べて、より高い参加率と豊富な回答を引き出すことが示されています。[2]

1. 職業学校での学業アドバイジング経験で最も良かったことは何ですか？

2. あなたの目標をサポートするために、あなたの学業アドバイザーにして欲しい事は何ですか？

3. 特にサポートを感じたとき（またはサポートされなかったとき）のエピソードを教えてください。

4. あなたのアドバイザーが改善できる最も重要な分野は何ですか？

5. コースやキャリアパスを選択する際に受けた指導はどの程度明確でしたか？

6. 学業アドバイジングで取り上げてほしいトピックや質問は何ですか？

7. アドバイジングプロセスについて1つ変更できるとしたら、それは何ですか？

8. あなたが学業や個人的な問題に直面したとき、あなたのアドバイザーはどのように対応しましたか？

9. 現在のアドバイジングシステムで欠けていると感じるリソースや情報は何ですか？

10. 学業アドバイジングとのやり取りから得られた予期しない利点や不満を共有できますか？

職業学校の学生アンケートにおける学業アドバイジングの質に関するベストなシングルセレクト選択式質問

シングルセレクト選択式質問は、回答を定量化するか、学生が数少ないシンプルな選択肢から素早く選ぶのに最適です。また、穏やかなスタートとして、選択を促すことで、フォローアップの質問でさらに詳細を共有するよう勧めることができます。書面での回答よりも選択肢を選ぶ方が簡単であり、これによってより深い対話のきっかけを設定できます。

質問: 学業アドバイジングの全体的な質にどの程度満足していますか？

• 非常に満足している

• 満足している

• 中立

• 不満

• 非常に不満

質問: 学業アドバイザーとどのくらいの頻度で会いますか？

• 学期に一度

• 学期に何回か

• 必要な時だけ

• 一度もない

質問: アドバイジングのどの側面を最も重視しますか？

• キャリア計画

• コース選択

• 個別サポート

• リソースの活用

• その他

「なぜ？」でフォローアップするタイミング コンテキスト、動機、独自の事例を求めたい場合、選択回答の後に「なぜ？」という質問を続けると賢明です。たとえば「アドバイザーの質に不満」という選択肢を選んだ学生に「不満の主な理由は何ですか？」と問えば、実用的なフィードバックが得られます。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 事前定義された回答ではカバーされていない貴重なフィードバックが学生から得られる可能性があると感じたら、常に「その他」を含めてください。フォローアップを行うことで、考えていなかった多様な意見をキャッチし、重要な改善の扉を開くことができます。

学業アドバイジングの質に関するNPSタイプの質問

ネットプロモータースコア（NPS）は、全体的な満足度とロイヤルティを測定する速くて効果的な方法で、ここでは学業アドバイジングに適応されています。「職業学校での学業アドバイジングを友人やクラスメートに薦める可能性はどのくらいですか？」という質問を0（まったく可能性がない）から10（非常に可能性が高い）のスケールで尋ねます。この単一の数値を、オープンなフォローアップと組み合わせることで、スコアの背後にある感情と理由を明らかにします。私たちの学業アドバイジングの質に関するNPSアンケートジェネレータは、これを迅速に設定することができます。

フォローアップ質問の力

フォローアップ質問こそが、特に学業アドバイジングのような複雑なトピックで、真価を発揮します。自動化されたAIによるプロービングで曖昧な答えを明確にし、隠された懸念を明るみに出します。リアルタイムでAIによるフォローアップ質問のような機能はゲームチェンジャーです。

• 職業学校の学生:「私のアドバイザーはまあまあでした。」

• AIフォローアップ:「まぁまぁと感じたことについてもう少し教えてもらえますか？特に何か欠けていましたか？」

いくつのフォローアップを尋ねるべきか？ ベストな結果を得るためには、トピックごとに2～3つのフォローアップを尋ねると良いですが、十分に情報を得られたときには「次に進む」オプションを常に有効にしてください。Specificでは、どれだけの詳細を求めるかを正確に設定できるので、回答者が疲れずに、それでも深い洞察を得られます。

こんな調査が会話型アンケートです: 自動化されたフォローアップで本物のやり取りが生まれ、アンケートフォームよりも自然な会話のように感じられます。

AI応答分析、非構造化フィードバック、定性的データ: フリーテキストの回答を分析することを心配する必要はありません。AIアンケート応答分析ツールは、非構造化フィードバックから迅速に分析し、実用的な洞察を得ることができます。乱雑なデータを明確なアクションポイントに変えます。

フォローアップロジックは調査研究での新しいアプローチです。まだその効果を見たことがないなら、アンケートを生成して試してみて、応答の質がどのように変化するかを確認してください。

ChatGPTに素晴らしい質問を生成させるためのプロンプトの書き方

AIを使用してアンケートの質問をブレインストーミングする場合、対象を絞ったプロンプトを作成する価値があります。シンプルな開始プロンプトは次のとおりです:

職業学校の学生アンケートのために、学業アドバイジングの質に関する10のオープンエンドの質問を提案して。

しかし、AIにもっと背景を提供すれば、はるかに優れた回答を得ることができます。たとえば、目的、現在の課題、アンケートに基づいて判断したい内容などを伝えます。

職業学校の学生に対する学業アドバイジングの質に関するアンケートを実施しています。私たちの目標は、アドバイザーのトレーニングを向上させ、全員が卒業と就職のサポートを受けられるようにすることです。学生のアドバイザー経験、指導の明確さ、改善の提案に焦点を当てた、10のオープンエンドで偏見のない質問を提案してください。

次に、AIにアイデアを整理させましょう:

質問を見てカテゴリー分けしてください。カテゴリとその下に質問をアウトプットしてください。

カテゴリを確認したら（例えば、「アドバイザーの応答性」、「指導の明確さ」、「個別サポート」）、以下を記述します:

カテゴリ「アドバイザーの応答性」、「指導の明確さ」、「個別サポート」に対して10の質問を生成してください。

会話型アンケートとは何か？

会話型アンケートはAIによって推進されるチャット形式のフィードバックインタビューで、実際の質問をし、自然な言語でフォローアップします。厄介なフォームや厳格な投票とは異なり、会話型アンケートはリアルタイムで適応し、明確化を求め、詳細を奨励し、回答者の以前の答えに反応します。このアプローチは、AIアンケートボットとのエンゲージメントに関する査読付き研究で証明されているように、エンゲージメントとデータの質を向上させます。[2]