職業学校の学生向けキャリアサービスの有効性に関する調査で最も優れた質問のいくつかと、深い洞察を得るための質問を作成するための実用的なヒントを紹介します。Specificを使えば、技術的な知識なしで数秒で調査を作成できます。
職業学校の学生向けキャリアサービスの有効性に関する最良の自由記述式質問
自由記述式の質問は、学生から本物のニュアンスのあるフィードバックを引き出したいときに強力です。はい/いいえの選択肢ではなく、学生が詳しく説明することを誘うため、強み、弱み、予期しない機会を見つけやすくなります。意味のあるストーリー、例、または提案を求めるときに最適です。
キャリアサービスのチームがあなたの仕事またはインターンシップ探しを助けたときのことを教えてください。
キャリアサービスから受けた最も価値のあるリソースやサポートは何ですか?
キャリアカウンセリングのどの面があなたのキャリアパスの準備に最も役立ちましたか?
キャリアサービスプロセスで混乱した点や役に立たなかった点はありましたか?
キャリアオプションの検討や決定をする際に、キャリアサービススタッフはどのようにサポートしましたか?
あなたの学校で提供されているキャリアサービスに対する改善点を提案してください。
キャリアワークショップやセミナーに参加したことで、仕事探しに対する自信にどのような影響がありましたか?
キャリアガイダンスやサポートを利用する際に直面した課題を共有してください。
インターンシップや見習い、または仕事に学生をつなげる上で、キャリアサービスはどの程度効果的でしたか?
あなたのキャリアの旅を助けるために利用可能であったと望む追加のサービスやリソースはありますか?
私たちが自由記述式の質問をするたびに、より豊かな回答を得ることができます。例えば、キャリアセンターを利用している学生は、卒業後にフルタイムで雇用される可能性が高く(利用者67%対非利用者59%)、これらのサービスを改善するためには詳細なフィードバックを得ることの重要性を示しています。[1]
職業学校の学生向けキャリアサービスの有効性に関する最良のシングルセレクト複数選択質問
シングルセレクトの複数選択質問は、定量化可能なデータが必要な場合や回答するための努力を減らしたい場合に最適です。学生が明確な選択肢から迅速に選択できるようにします—ベンチマークを探しているときや、追随するディスカッションを促進したいときに最適です。単純な選択でも、賢いフォローアップによってより深い誠実なフィードバックが得られる場合もあります。
質問: あなたの職業学校でキャリアサービスをどのくらい利用しましたか?
まったくない
一度
2-3回
3回以上
質問: 提供されたキャリアサービスに対する全体的な満足度はどの程度ですか?
非常に満足
満足
普通
不満
非常に不満
質問: どのキャリアサービスが最も役立ちましたか?
履歴書/CVのアシスタンス
仕事の面接の準備
インターンシップ配置のサポート
キャリアカウンセリングセッション
その他
「なぜ?」のフォローアップをいつ行うべきか? 回答に文脈が必要な場合。例えば、満足度の質問で学生が「不満」を選んだ場合、「あなたの体験を不満にさせた要因は何だったか教えてください」といったフォローアップが、データだけでは見えない詳細を明らかにします。
「その他」の選択肢をいつ、なぜ追加するべきか? あなたの選択肢がすべてのシナリオをカバーできない場合や、予期しない洞察を誘いたい場合に。「その他」へのフォローアップは、あなたの学校が提供しているかもしれないサービスや体験について学生が詳しく説明することを可能にします。
また、キャリアセンターを利用した学生はより多くの仕事のオファーを受け、学位をより価値のあるものと認識しました(利用者42%対非利用者34%が学位を費用に見合ったものと見なしました)。[2]
NPS質問を含めるべきか?
ネットプロモータースコア(NPS)の質問は簡単です。「あなたが他の学生に我々のキャリアサービスを推薦する可能性は0-10の尺度でどの程度ですか?」この一つの指標が全体的な満足度とロイヤリティを把握するのに役立ちます。職業学校の学生にとって、キャリアセンターがどれほど貴重(または不足している)かを迅速に明らかにします。キャリアセンターが就職の成果と雇用率にどのように直接影響を与えるかを考えると、NPSを知ることは、ベンチマークを設定し、時間の経過と共に変化を追跡するのに役立ちます。
即時にNPS調査を作成したい場合は、職業学校生向けのNPS調査ビルダーを試してみてください。
フォローアップ質問の力
フォローアップの質問は会話型調査の中核であり、すべての回答を意味のあるものにします。自動AIフォローアップを活用する(自動AIフォローアップ質問についての詳細)と、表面的な統計以上のものを掘り下げて学生の視点の背後にある理由を明らかにすることができます。
SpecificのAIは、まるで専門家のインタビュアーのように、コンテキストに応じたフォローアップをリアルタイムで尋ねることができます。これにより、人間の手間が少なく、常に全体像を把握できます。例えば:
職業学校の学生:「キャリアカウンセリングのセッションはまあまあでした。」
AIフォローアップ:「カウンセリングセッションをあなたにとってより有用にするために何ができたと思いますか?」
フォローアップなしでは、「まあまあ」が実際には何を意味するのか分からず、改善の機会を逃してしまいます。
フォローアップは何回行うべきか? 多くの場合、2〜3回のフォローアップで十分に明確化し、探求し、実行可能な洞察を引き出せます。Specificを使用すれば、次の質問に移るタイミングをカスタマイズできるので、決してやり過ぎたり、データにギャップを残したりしません。
これにより会話型調査になります。 静的で非個人的な形式とは異なり、すべての回答がディスカッションのようになり、学生が聞かれていると感じることで回答の質が向上します。
AIを使った回答解析が簡単です: 自由記述式のテキストが多いと、従来の解析は難しいですが、AIを活用したツール(AI調査回答分析など)を使えば、傾向の発見、テーマの分類、重要事項の浮上が数分で完了します。
自動でダイナミックなフォローアップ質問は新しいコンセプトです。調査を生成して、データがどのように変わるか自ら体験してください。
ChatGPT(または任意のGPT)に優れた調査質問を作らせる方法
ChatGPTや同様のAIを使用して質問を生成したい場合、簡単なところから始めてください。例えば、次のように尋ねてみましょう:
職業学校の学生向けキャリアサービスの有効性に関する自由記述質問を10個提案してください。
目標や学生、学びたいことに関して追加の文脈を提供することで、はるかに良い結果が得られます。次のような、より高度なプロンプトを試してみてください:
キャリアサービス(カウンセリング、履歴書支援、インターンシップガイダンス)がどれだけ効果的に学生をキャリア準備に貢献しているかを評価するために、職業学校の学生向けに調査を設計しています。強みと改善点を浮き彫りにできる自由記述質問を10個提案してください。
ドラフトの質問を受け取ったら、それらをテーマごとに整理することで編集が容易になります。以下を試してみてください:
質問を見てカテゴリ分けし、各カテゴリに質問をリストしてください。
その後、目標に最も関連性の高いものを特定し、多様性を求めて追加の質問を依頼します:
「ワークショップの有効性」や「インターンシップ準備」といったカテゴリの質問を10個生成してください。
本当に専門家が作った結果が欲しいのであれば、会話型でフォローアップが豊富な調査用に特化したAI調査生成ツールを使用してください。
会話型調査とは何か、そしてなぜAIを最優先とするのか?
会話型調査(Specificのような)のほうが静的なクイズよりもフレンドリーなチャットのように感じます。従来のフォームベースの調査とは異なり、各回答に動的に対応し、「なぜ」を学ぶことができます。学生にとってはより魅力的な体験になり、インサイトの質が大幅に向上します。
手動での調査 | AI生成の調査 |
|---|---|
作成が硬く時間のかかる | あなたの自然言語プロンプトを使って数秒で作成 |
全員に同じ質問 | 対象と目標に基づいてカスタマイズ |
静的でリアルタイムのフォローアップなし | AI駆動のコンテキストに応じたフォローアップで深掘り |
学生の関与が低い | 自然な対話のように感じられ、完了率を向上 |
自由記述回答の分析が困難 | AIがパターンを見つけ、インサイトを即座に要約 |
職業学校の学生調査にAIを使用する理由は? それはより迅速で、簡単で、他では見逃してしまうような洞察を明らかにするからです。推奨されるキャリアサービスが職業共通認識に大きな影響を与えることで、より高いGPAを得ることができる学生(キャリアガイダンスを受けた学生の50%がGPA 3.5〜4.0を取得、ガイダンスなしの学生の20%)を特定することは重要です。[3]
職業学校の学生向けキャリアサービスの有効性に関する調査をステップバイステップで作成する方法を学びたいですか?私たちがサポートします。Specificは、最高クラスの会話型調査体験を提供し、学生とフィードバックを求める側の両方にスムーズで有意義なプロセスを提供します。
今すぐこのキャリアサービス有効性調査のサンプルを参照してください
AIによる会話型調査を試してみて、学生から率直で詳細なフィードバックを迅速に収集する方法を発見してください。より豊富なデータセットを構築し、自然なフォローアップで深掘りし、Specificを利用してすべての応答を意味のあるものに変えましょう。

