この記事では、AIを活用したツールと実績のある技術を使用して、大学学部生のアカデミック・アドバイジングに関するアンケートの回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
データ分析に適したツールの選び方
アンケート結果を深掘りする際は、集めた回答の種類によってアプローチが変わります。数値、テキスト、両方のどれであれ、選んだ分析ツールがこのプロセスを楽にするか困難にするかを左右します。
定量データ: 「1から5でアドバイザーを評価してください」や「このミーティングでセメスターのプランに役立ちましたか？」のような質問に対する答えを数えるだけなら、ラッキーです。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで容易に扱え、トレンドや平均、回答の内訳をすぐに把握できます。
定性データ: ここが難しいところです。「アドバイザーが改善すべきことを1つ挙げてください」や、説明を求めるフォローアップの質問は、大量のテキストを生成します。すべての回答を1つ1つ読むのは、アンケートがある程度の反響を得た場合、現実的ではありません。ここでAIを活用した分析が際立ち、手作業では止まってしまうような意味やテーマを迅速に得ることができます。
定性回答を扱う際のツール選びには2つのアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
コピー＆ペーストでチャット: アンケートデータをエクスポートし、関連する回答をコピーしてChatGPTや類似のGPT利用チャットボットに貼り付けます。一般的なテーマや主要な課題を尋ねたり、オープンエンドなフィードバックを要約したりすることができます。
常に便利というわけではない: この方法には限界があります。大規模なデータセットはすぐにコンテキストサイズの限界に達し、エクスポートされたデータのフォーマットが難しくなり、深いアンケートの統合やフィルタリング、ソートのためのメタデータが得られません。しかし、軽作業や状況把握をしたい場合には、堅実な選択肢です。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査プラットフォーム専用: Specificは定性フィードバック用に設計されています。会話型AIによるアンケートを作成し、その場で回答を分析することができます。エクスポートやコピー＆ペーストは不要です。
リアルタイムAIプロービングによる高品質な回答: 学生が初回の答えを出すと、Specificは瞬時にスマートなフォローアップを行います（「もっと詳しく教えてください」といったように）。これにより分析する価値のある、より濃密なフィードバックが得られます。データを強化したい場合は、自動AIフォローアップ質問について学んでみてください。
瞬時のAI分析: 回答が届き始めると、Specificは要約を提供し、主要なテーマを強調し、生のテキストを即座に行動可能な洞察に変えます—スプレッドシートでの操作は不要です。ChatGPTのようにAIと結果についてチャットもできますが、アンケートコンテキストはより充実しています。実際の動作を確認するには、 SpecificのAIアンケート応答分析を読んでみてください。
高度なコントロールと微調整: フィルタリング、セグメント化、AIに送信する回答の管理を行うための高度なオプションが用意されており、常に希望のデータだけを扱えるようになっています。
学部生のアカデミック・アドバイジングに関するアンケート応答を分析するための役立つプロンプト
AIからより良い結果を得るには、問いかけるべき質問を知っていると効果的です。Specificの組み込みチャットを使用する場合でも、他のAIツールを使用する場合でも、適切なプロンプトがより深い洞察を引き出し、分析を集中させます。
核心となるアイデアを引き出すプロンプト: このプロンプトはほぼすべてのオープンエンド型アンケート質問に使えます。AIにメイントピックを強調させ、出現頻度をカウントし、それぞれのアイデアを要約させます—忙しい管理者や研究者に最適です:
あなたのタスクは、核心となるアイデアを太字（1つの核心アイデアに4～5語）にし、最大2文の説明を加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイデアに言及した人数を指定する（言葉ではなく数を使用）、最も多く言及されたものが上にくる
- 推奨はしない
- 暗示はしない
出力例:
1. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
AIに常にコンテキストを提供する: より正確でターゲットを絞った結果を得たい場合は、アンケートの目的、対象、目標についてAIに伝えてください。たとえば:
アカデミック・アドバイジングに関する大学学部生からのアンケート回答を分析しています。主な目的は一般的な痛点を特定し、学生がアドバイザーに望むことを要約することです。学生の成功と満足に関連する実行可能な洞察に焦点を当ててください。
追跡してテーマを掘り下げる: 「アドバイザーの不在」といったテーマが浮かび上がったら、「アドバイザーの不在について詳しく教えてください」と尋ねると、トピックを具体化できます。特定のことが言及されたかどうかを知りたいときは、次のプロンプトを使用します:
誰かが[トピック]について話しましたか？引用を含めます。
ペルソナに関するプロンプト: さまざまな学生タイプ（たとえば、第一世代、優等生、アスリート）を発見し、サポートをカスタマイズするために役立ちます:
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」のように、異なるペルソナのリストを特定し、説明します。各ペルソナの主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
課題やチャレンジに関するプロンプト: 満足度が低い特定の分野を説明する、体系的または再発する問題を表面化させるのに理想的—アドバイジングでは多くの研究で発見された真の問題として:
アンケート応答を分析し、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ます。それぞれを要約し、パターンや頻度を記載してください。
動機とドライバーに関するプロンプト: 学生を何が刺激し、行動を促すのかを理解するために最適—介入やサポートプログラムの計画に役立つ洞察を得るために:
アンケートの会話から、参加者が示す行動や選択の主な動機、願望、または理由を抽出します。類似する動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
感情分析のプロンプト: 全体の状況を把握するのに有効です。アカデミック・アドバイジングのフィードバックはしばしば極端であるため、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類されたテーマを確認するのは有用です:
アンケート応答に表現された全体的な感情（たとえば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する重要な語句やフィードバックを強調します。
提案とアイデアに関するプロンプト: あなたのアドバイジングプログラムに基づく改善点を求めるなら、学生の本音を元にしたアクションプランを提供します:
アンケートの参加者が提供したすべての提案、アイデア、要求を特定し、リスト化します。トピックまたは頻度に基づいて整理し、関連する箇所には直接の引用を含めます。
満たされていないニーズと機会に関するプロンプト: アドバイジングサービスがどこで不十分かを知りたいですか？これがあなたの頼りになるツールです:
回答者が強調した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会をアンケートの応答から見つけ出します。
お望みのアンケート目的に適したプロンプトを選ぶか、いくつか組み合わせて多面的な見方をすることができます。素晴らしいアンケート質問のアイディアが欲しい場合や、完璧なインタビューの構築をお手伝いすることをご希望の場合は、学部生のアカデミック・アドバイジングに関するベストな質問をご覧ください。
Specificによる質問タイプごとの定性データ分析
SpecificのAIアンケート分析はアンケートの構造に適応します。各質問タイプをどのように扱うかをご紹介します:
オープンエンドの質問（フォローアップの有無に関わらず）: すべての回答の要約を取得します。フォローアップ質問がある場合、それらの回答は支援的な詳細として含まれ、単独で分析されることはありません。これにより、各フリーテキストプロンプトに対して包括的な見解が得られます。
フォローアップを伴う選択式: 学生がオプションを選択する「アドバイザーをどのように評価しますか？」のような質問では、Specificはフォローアップ回答の各選択肢の個別の要約を提供します。たとえば、不満のある学生がより多くの会議の時間枠を求めているか、より共感的な聞き方を求めているかを簡単に確認できます。
NPS:ネットプロモータースコアは学生をプロモーター、パッシブ、ディトラクターに分けます。Specificは各グループのフォローアップ回答を別々に分析し、各セグメントに独特のテーマを浮き彫りにします; あなたのプロモーターがあなたに留まる理由、またはディトラクターが不満を感じる理由を理解するのに不可欠です。
データをエクスポートしてChatGPTで類似のことを達成することもできますが、Specificではすべてが自動で整理され、手間をかけずに設定できます。
AIのコンテキスト制限への対処: フィルタリングとクロッピング戦略
AI分析、特にChatGPTでの最大の悩みの種はコンテキストサイズの制限です。多くの学生の回答を一度に入力すると、AIは一度に処理できなくなります。Specificにはこの問題に対する内蔵の解決策があります:
フィルタリング:選択した質問に回答した、または特定の回答を提供した会話だけをAIに送信します。たとえば、「アドバイザーの利用可能性」に言及したものだけを見ます。
クロッピング:選ばれた質問だけに分析を限定します。これにより、大量の会話を1セグメントごとに分析し、常にAIのコンテキストウィンドウ内に収まるようにすることができます。
これらのコントロールを使用することで、手動でサンプルを減らすことなく、重要なフィードバックを見逃すリスクを避けることができます。
大学学部生のアンケート応答を分析するための共同機能
現実は、アカデミック・アドバイジングに関する学部生のフィードバックを分析するのは、しばしばチームスポーツです。アドバイザー、管理者、学生代表など、複数の関係者のインプットがあり、分析はより充実し、発見が実行可能な変更になります。
チャットベースの共同作業: Specific内で、データについてAIと直接チャットできます。データエキスパートでないチームメンバーでも、貢献し、賢い質問をし、自分自身の調査を実行できます。
複数の同時分析チャット:ユニークなフィルタとフォーカスで並行してスレッドを開くことができます。たとえば、ある人が第一世代の学生のアドバイザーの共感についてのフィードバックをレビューし、他の人は研究機会に関するコミュニケーションを掘り下げ、リアルタイムで結果を比較し、共有できます。
簡単な帰属とチームコンテキスト:すべての分析チャットに誰が始めたかが表示され、会話履歴にはアバターが表示され、共同作業が整理され、透明性が保たれます。誰がどの質問をしたか、誰の洞察を見ているかが常にわかります。
他の人と一緒に効率的にアンケートを作成し、分析する方法をもっと知りたい場合は、SpecificのAI調査エディターやアカデミック・アドバイジングに関する学部生アンケートを共同で作成する方法を学んでみてください。
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アカデミック・アドバイジングの洞察をレベルアップしてください—AIを使用して大学学部生のフィードバックを即座に分析および要約し、インテリジェントなフォローアップでより豊かなコンテキストに触れ、チームでシームレスに協力します。アンケートを数分で作成し、学生と会話しながら関わり、そのフィードバックを行動に移す—データ操作の必要はありません。
