この記事では、大学院生を対象とした研究資源に関するアンケートの回答をAIを使用してどのように分析するかについてのヒント、最も効果的なツール、調査解析のためのプロンプトを紹介します。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アンケート回答の分析方法は、収集されたデータの形式や構造に依存します。ここでは、その分解方法をご紹介します。
定量データ：特定の研究データベースを選択した学生数や満足度を1から10で評価するような数値データは、簡単に処理できます。Excel や Google シートなどのツールは、迅速なカウント、回答の集計、チャートやピボットテーブルでパターンを視覚化するのに最適です。
定性データ：自由記述の回答、フォローアップ、詳細なストーリーを扱う場合、一つ一つの回答を読むだけではスケールしません。ここでAIツールが欠かせません—パターンを検出し、主要なアイデアを表面化し、多量のオープンテキスト会話を数分で要約する手助けをします。
定性回答を扱う際のツール選択には2つのアプローチがあります。
AI解析用のChatGPTや類似のGPTツール
シンプルだが時に扱いにくい：エクスポートしたアンケート回答をChatGPTのようなツールにコピーし、データの分析を依頼することができます。それは強力で広く使用されています—最近の2024年の調査では、ChatGPTが大学生の間で最も一般的に使用されているAIツールであることがわかり、66%の回答者がそれを挙げました。[1]
考慮すべき不便さ：ChatGPTのためにデータを準備するのは手間がかかります。回答を正しくフォーマットし、場合によっては管理しやすいチャンクに分け、大規模なアンケートではChatGPTのコンテキスト制限を超えてしまうことを考慮する必要があります。うまく機能しますが、データの準備や分析に変更が生じた場合に質問を再度行うのに多くの時間を費やすことがおそらく必要です。
オールインワンツールのSpecific
調査解析用に設計されたツール：Specificのようなプラットフォームは、大学院生の研究資源についてのフィードバックを収集するステップから、AIを使用した自由記述の回答の要約まで、すべてのステップを処理します。それはスマートなAI駆動のフォローアップ質問による会話型アンケートを行うだけでなく、リアルタイムで全てを分析する。
プラットフォームは回答を即座に要約し、重要なテーマをハイライトし、実行可能な洞察を発掘します—スプレッドシートの取り扱いは不要です。ChatGPTのように特定のデータについてAIと直接会話できますが、統合されたコンテキスト管理や追加のフィルタリング機能を備えているため利便性を向上させます。特に数百名の学生参加のあるアンケートを管理している場合、AIによるアンケート回答の分析がどのように機能するかをチェックしてください。
即時価値、手作業の少なさ：適切なツールを使用することで、準備に費やす時間を減らし、研究資源調査で重要なことを探求する時間を増やすことができます。大規模な自由記述フィードバック分析に最適化されており、現在86%の学生が勉強にAIを使用しており、54%が少なくとも週に1回使用しています。[1]
大学院生研究資源アンケート回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
AI（ChatGPT、Specific、または類似プラットフォーム）を利用している場合、通常あなたの分析の品質はプロンプトの品質に比例します。ここでは、大学院生の研究資源ニーズ、課題、およびトレンドを理解するのに特に有効なプロンプトを紹介します。
コアアイデアのためのプロンプト：大規模な学生フィードバックセットの主要テーマを抽出するのに最適：
あなたのタスクは太字のコアアイデア(各コアアイデア4-5語) + 最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを具体的に示す（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものは上位に
- 提案なし
- 指示なし
例出力：
1. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
AI分析は、調査のコンテキストと目標についての背景を提供するとさらに効果的になります。例：
このデータは、図書館チームが実施した、研究資源へのアクセスに関する大学院生アンケートから得られたものです。学生の最大の痛点と改善提案を理解しようとしています。ユニークで実用的な洞察に焦点を当ててください。
アイデアのフォローアップ用プロンプト：コアアイデアを抽出した後に尋ねる：
XYZ（コアアイデア）について詳しく教えてください。
特定のトピック検証用プロンプト：特定の資源や痛点について学生が言及しているか確認したいですか？
[特定のデータベース、ツール、問題]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナ用プロンプト：異なる研究ニーズを持つ学生のパターンを特定：
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た一連の独自のペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連引用やパターンを要約してください。
痛点と課題用プロンプト：より良い研究を阻むものを発見：
アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストしてください。各要約を行い、発生頻度やパターンを記録してください。
提案やアイデア用プロンプト：学生の駆動による改善提案を発見：
アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、トピックまたは頻度別に整理し、関連する場所に直接引用を含めてください。
満たされていないニーズと機会用プロンプト：学生が苦労しているかリソースを見つけられない分野を発見：
回答者が指摘した未充足のニーズ、ギャップ、改善の機会を明らかにするためにアンケートの回答を調査してください。
優れたプロンプトを作成するのが初めての方は、これらのベストプラクティスを確認するか大学院生アンケート分析のサンプルテンプレートを参照してください。
大学生の78%近くがAIが次の5年間で教育に重要な役割を果たすことを期待している今、AIを用いた応答分析のスキルを高めるのにこれ以上の時期はありません。[3]
Specificが質問タイプに基づいて定性データを分析する方法
オープンエンドの質問：幅広い質問（フォローアップあり/なし）に対して、SpecificのAIはすべての回答を自動的に要約し、関連するアイデアをグルーピングしてトレンドを明らかにします。調査が対話形式のフォローアップを使用している場合、Specificはより深いコンテキストを収集し、主要な洞察を一緒に提示します。これにより、迅速な見解と詳細なストーリーの両方を簡単に見ることができます。
フォローアップ付きの選択肢：学生がリストから選んでフォローアップの回答をする場合、Specificは各回答オプションに対して対象を絞った要約を作成します。たとえば、「図書館のオンラインアクセス」で最も一般的に挙げられる問題を、「ジャーナルの購読遅延」を選んだ回答から分けて見ることができます。
NPS質問：大学院生向けのアンケートが「図書館の研究資源をお奨めしますか」といったNPSスタイルの質問を含む場合、悲観者、傍観者、推奨者ごとにAI生成の別々の要約が得られます。これにより、それぞれのグループでの痛点や成功事例を詳細に見ることができます。ChatGPTでも同様の結果を得ることができますが、多くのコピー・ペーストや手動での整理作業が必要になります。
自分自身のNPS調査をデザインしたいですか？ 大学院生向けNPS調査生成ツールをご覧ください。
AIのコンテキスト制限への対処法
コンテキストサイズは重要です：ChatGPTやほとんどの専用AIプラットフォームにはコンテキスト制限があります。数百の回答のある大学院生向けの大規模な調査では、すぐにこの制限に達します。
これを解決するには、2つの賢明なアプローチがあります(Specificに組み込まれています)：
フィルタリング：「データベースアクセスの問題」や「トレーニング不足」などといった学生が言及する会話のサブセットに分析を絞ります。フィルターされるデータのみがAIに送られるため、コンテキストウィンドウ内で維持できます。
クロップ：質問の選択されたもの（たとえば、研究の不満についての自由記述回答）のみを分析に送り、残りはスキップします。これにより、AIのコンテキスト制限にぶつかる前に最大限の参加者の回答を分析できます。
これらの技術により、データを管理しやすくし、洞察を鋭く保つことができます。詳細については、AIによるアンケート分析のコンテキスト管理を参照してください。
大学院生向けアンケート回答分析のための協働機能
研究資源に関する大学院生向けアンケートを分析することはしばしば複数の役割—図書館員、研究者、教育スタッフ、ITチームさえ—との協力を意味します。従来、回答分析における協力は、複数のスプレッドシートと誰が何を寄与したかの混乱で混乱していました。
AIとのマルチユーザーチャット：Specificでは、AIとチャットするだけでデータを分析します。データベースアクセス、感情分析、提案など、調査の異なる側面に焦点を当てた複数のチャットを立ち上げることができ、各チャットには独自のフィルターがあります。
明確な役割と可視性：各分析チャットでは、それを開始した人物が表示され、各メッセージには送信者のアバターがラベル付けされているため、分散チームが誰がどの質問をしたか、または洞察を追加したかを簡単に確認できます。
リアルタイムの協力：同僚が会話に参加し、フォローオンプロンプトを追加し、または結果に異を唱えることができ、競合する編集やコンテキストの喪失がありません。これは、研究資源の計画において多様な視点からの入力が不可欠な場合、大きなプラスとなります。
バージョンのメール送信が不要に：すべての人が共通の分析スペースで作業するため、エラーを減らし、学生サービスから部門長まで誰もが時間を節約できます。この聴衆向けの最良のアンケート質問を知りたいですか？大学院生向け研究資源アンケートの最適な質問をご覧ください。
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