この記事では、AI調査分析を用いて、大学院生に対する論文およびディスサポートに関するアンケートからの回答を分析する方法についてのヒントをお届けします。
AI駆動の調査分析に適したツールの選び方
必要なアプローチとツールは、完全に調査回答の形式や構造に依存しています。簡単に説明しますと：
定量データ：もしアンケートに数値結果が含まれている場合—例えば「どれだけの学生がキャンパスライティングセンターを利用したか」—これらは数えるのが簡単です。私は通常、統計や基本的なグラフのために、ExcelまたはGoogle Sheetsを使います。
定性データ：質問に自由記述の回答や深いフォローアップの回答が多い場合、手で全部を読むのは不可能です。ここでAIツールが不可欠になります—大量のテキストを精査し、テーマを見つけたり、感情を自動的に抽出したりするものが必要です。
定性回答を扱うツールは二つのアプローチがあります：
AI分析にChatGPTや類似のGPTツールを使用
調査データをエクスポートして、ChatGPT（または他のLLM）に直接貼り付けることができます。
これは柔軟性があります—モデルとチャットして何でも質問できます—が、実際には大きなデータセットにとってあまり便利ではありません。チャットウィンドウは何百もの調査回答の仕様に合わず、フォーマットも良くなく、プライバシーに関して注意が必要です。また、調査特有の分析ツールが提供する構造化やフィルタリングの機能を逃してしまい、コンテキスト管理が頭痛の種になることもあります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのシナリオのために設計されたもので、大学や研究者向けのAIツール—調査データを収集し、即時の構造化されたAIによる分析を提供します。
収集時には、インテリジェントな自動フォローアップ質問を行い、最初から豊かで深い回答を得ることができます。これがどのように機能するかについては、AIによるフォローアップ質問がデータ品質を向上させる方法をご覧ください。
分析時には、Specificが定性的な回答を瞬時に要約し、主要なテーマを取り出して、コピー＆ペーストや手作業を一切しないで洞察を得ることができます。データと会話しながら、構造、フィルタリング、フィードバックに特化したワークフローオプションを活用できます。詳細は、SpecificにおけるAI調査回答分析をご覧ください。
ATLAS.tiやNVivoのようないくつかの主要プラットフォームは、類似のNLP機能を提供していますが、Specificは一括した調査の収集と即時の分析で際立っています。AIツールはスクリーニングとコーディングの時間を最大83%まで削減し、データ処理ではなくアクションに集中することが可能になりました[2]。
プライバシーが気になる場合は、特に学生データの場合、安全でコンプライアンスがとれたツールを使用することが最善である理由を確認してください[3]。
自分自身の調査を作成し（論文/卒論支援のための即時AI分析付き）、次の大学院生AI調査ジェネレーターを試したり、論文とディスサポートのための最良の調査質問からインスピレーションを得ることができます。
大学院生の論文とディスサポートのアンケート回答を分析するために使用できる便利なプロンプト
AIツールの魅力は、それらから多くを引き出せることにあります—ただし、正しい質問をする限りです。私は常に、継承する大学院生のオープンエンドの回答を分析する際には具体的なプロンプトを使用することをお勧めします—そうでなければAIは広すぎたり、ジェネリックになりがちです。
核心概念用プロンプト：これは私の定番で、大規模な回答セットで提起された主なトピックを把握したいときです。Specificがデフォルトで使用し、OpenAIやお好みのLLMでも直接使用できます:
あなたのタスクは、太字の核心概念（1つの核心概念毎に4-5語）を抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心概念を何人が言及したか示す（数値を使用。単語ではありません）、最も言及されたものが上に来る
- 提案なし
- 示唆なし
サンプル出力:
1. **核心概念テキスト:** 説明テキスト
2. **核心概念テキスト:** 説明テキスト
3. **核心概念テキスト:** 説明テキスト
文脈が重要：AIにより多くの詳細を与えると常に良い結果を得られます。例えば、全体の調査目標、あなたのオーディエンス（例：「STEMプログラムの大学院生」）またはデータの使用目的を含める:
この調査は2024年春に6つの大学にわたる大学院生から集められました。私たちは論文とディスサポートに関する問題点やニーズを理解し、アドバイザーリソースを改善することを目指しています。
掘り下げプロンプト: もし特筆すべき核心概念が浮かび上がったら、それを探求するためのプロンプトに従うだけで良いのです:
「構造化されていないライティングワークショップの欠如」とはどういうことか教えてください。
特定のトピックをチェックするためのプロンプト: クラシックな検証—例えば、だれかがメンタルヘルスについて話しているか知りたい場合:
彼らの回答の中でメンタルヘルス、ストレス、またはカウンセリングサポートについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
痛点や課題のためのプロンプト: 特に学生が何によって妨げられているかを理解したいときに価値があります:
調査回答を分析し、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アップしてください。それぞれを要約し、出現頻度やパターンを指摘します。
動機と駆動力のためのプロンプト: 各学生が論文やディスサポートの旅で何を求め、または押し進めているのかを知りたい場合:
調査会話から、参加者が彼らの行動や選択を表現する上での主たる動機、欲望、または理由を抽出してください。類似の動機をグルーピングし、データからの証拠を提供してください。
感情分析のためのプロンプト: 論文支援に対する全体的な「ムード」を理解するのに役立ちます:
調査の回答で表現されている全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに貢献する主要なフレーズやフィードバックをハイライトします。
提案とアイデアのためのプロンプト: あなたのオーディエンスからの即時に利用可能なアイデアを迅速に抽出します:
アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストアップします。それらをトピックや頻度で分類し、関連する場合には直接引用を含めてください。
お忘れなく—調査デザインの反復を希望する場合、AIを使用して調査構造や質問フローを編集することもできるため、結果の分析と同じくらいプロセスの改善も容易です。
SpecificがAI分析中に異なる質問タイプを処理する方法
Specificまたは類似のAI分析ツールを使用する最良の部分の一つは、質問タイプに応じて要約をカスタマイズする方法です。これがそれを行う方法です（GPTでも手動で行うことができますが、はるかに労力を要します）：
フォローアップの有無に関わらず、オープンエンドの質問: AIは、主要な質問に対して構造化された要約を生成し、フォローアップ回答からのインサイトを含めてテーマとニュアンスのあるコンテキストを提示します。これは「論文サポートに何が欠けているか」のような複雑なトピックにとって重要です。
フォローアップ付きの選択肢: フォローアッププロービングがある複数選択肢質問では、選択された各選択肢に専用の要約が提供されます。たとえば、学生が「教員のサポート」を選び、書面による回答を追加した場合、各テーマのためにカスタマイズされた要約が得られます。
NPS（ネトプロモータースコア）: ツールは推奨者、中立者、批判者それぞれに対して個別の分析を作成し、各グループによって提供されたオープンフィードバックを要約します。これにより、各セグメントが何によって喜ぶか（またはフラストレーションを感じるか）を明確に把握できます。
この方法は、定期的な調査を分析したり、学生の見解の時間を通じた変化を測定したりする際に特にワークフローを効率化します。論文サポートのためのNPS調査を開始したい場合、以下の自動大学生向けNPS調査テンプレートを試すことができます。
大規模なデータセットでのAIのコンテキストサイズ制限への対応
AIモデル（例えばGPT-4）にはコンテキストウィンドウの制限があり、一度に分析できるデータ量が限られています。大規模な大学院生調査では、何百何千もの回答があると、これは現実のボトルネックになります。しかし、Specificに組み込まれている2つの戦術があります：
フィルタリング: AIに送信する会話をフィルタリングできます。たとえば、特定の質問に回答した学生（「あなたの論文における最大の挑戦を説明してください」）や、特定のオプションを選んだ学生のみを分析することができます。これにより、データセットが小さく、ターゲットを絞り、AIのコンテキストウィンドウが超えないようにします。
クロッピング: ここでは、一度にAIに送信する質問の数を制限します。すべての質問や回答を送信するのではなく、コアな質問—たとえばすべてのオープンエンドの回答—を選択することで、同じコンテキスト制限内により多くの会話を詰め込み、分析範囲を最大化します。
これは本当に時間を節約します—NVivoのようなAIプラットフォームは現在、類似の高度なフィルタリング/クロッピングのワークフローを提供していますが、より汎用的なAIツールを使用すると、これを手動で準備する必要があります。
大学院生の調査回答を分析するための協力機能
共同作業はしばしば停滞します—論文やディスサポートに関する大学院生調査を行うとき—同僚が同じデータを異なる角度から探りたい、または実時間で所見を比較したいときに、メールのやりとりやスプレッドシートでは不十分です。
一緒にチャットしながら分析する: Specificを使用すると、単にAIとチャットするだけでデータを分析できます—検索を誰が実行するか、どのテーマを探るか調整する必要はありません。
複数の並行分析: 複数のチャットを開き、それぞれ独自のフィルタセットで（「このチャットはSTEM学生にフォーカスし、もう一つは人文科学で実行しましょう」）、チームが分析を分担し、お互いの領域を侵害しないようにすることができます。
誰が何をしたかの透明性: プラットフォーム内の各チャットには、誰が作成したかが表示されているため、あなたのチームはどの分析スレッドの責任者が誰であるかを確認できます。
共同アナリシス用のチャットアバター: あなたや同僚がAIチャットでフィードバックを分析しているとき、各メッセージにはそれぞれのアバターが明確にタグ付けされています。これにより、部門間で働いたり外部の専門家を含めたりする際の共同分析がスムーズになります。
調査のドラフト作成の段階をステップバイステップでガイドするには、大学院生のための論文サポート調査を作成する方法をご覧ください。
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