この記事では、大学学部生のコース満足度調査の結果を分析するためのヒントを提供します。スマートなアプローチ、ツール、実際のプロンプトを通じて、AIを使用して価値ある洞察を得る方法をご紹介します。
調査応答分析に適したツールの選択
アプローチと選択するツールは、調査データの構造に依存します。ここで詳しく説明します：
定量データ：例えば、「コースを4以上の評価をした学生は何人か？」のように、すぐに数えることができるものです。これをExcelやGoogleスプレッドシート、基本的なスプレッドシートソフトウェアを使って簡単に分析できます。
定性データ：これは、自由回答、説明、または追跡回答を含みます。典型的な大学の調査では、数十から数百の長文回答が得られることがあります。一つずつ読むことは現実的でなく、AIはこれらの回答から主要なテーマを要約して抽出するのに欠かせません。
定性的な調査応答を扱う際に人気のあるツールのアプローチが2つあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートしたデータをChatGPTにコピーすることは、洞察を得るための迅速な方法です。すべての自由回答を貼り付け、プロンプトを使用して要約を生成したり、重要なアイデアを見つけたりします。しかし、こうしたデータを扱う際は、フォーマットが崩れたり、貼り付ける量に制限があったり、作業の追跡が難しくなったりといった問題が発生します。
コンテキスト管理は課題です—ChatGPTでは、あまりに多くを貼り付けると、コンテキストサイズの最大値に達してしまいます。さらに、組み込みの機能が失われ、整理、フィルタ、詳細分析ができなくなります。可能ではありますが、それほど効率的ではありません。
オールインワンツールとしてのSpecific
Specificは、この用途専用に設計されたAI調査ツールです。大学学部生のコース満足度調査を作成して配布し、学生が回答するとSpecificのAIが追跡質問を行い、より豊かで焦点の合った回答を得ることができます。自動追跡がどのように機能するかもっと知りたいですか？AI追跡システムの操作方法をご覧ください。
分析において、SpecificのAI調査応答分析はデータセット全体を瞬時に要約し、重要なテーマを強調し、テキスト入力によって直接AIと対話することができます—ChatGPTのように、しかし大学学部生のフィードバックに特化しています。AIに送信する内容を管理し、フィルタを使用してデータまたは特定の調査質問のサブセットに焦点を当てることができます。
これにより、プロセスがシームレスになり、スプレッドシート作業が不要で、瞬時に実行可能な結果が得られます。
大学学部生のコース満足度調査結果を分析するための役立つプロンプト
AIプロンプトを適切に使用することで、山積みの調査回答を精査する際のゲームチェンジャーになることがあります。私のお気に入りはこちらです—Specific、ChatGPT、またはお好みのツールで使ってください：
コアアイデアのためのプロンプト：大量の自由回答から主要なトピックを引き出すのに最適です。Specificは、学生がコース満足度について何を言ったかを要約する際の定番方法としてこれを使用します：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアごとに4-5語）と2文以内の説明文として抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアについて何人が言及したかを数字で指定（言葉ではなく）、最も多いものを上に
- 提案なし
- 指示なし
出力例：
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
最良の結果を得るために追加のコンテキストを提供：AIは、調査、大学、ゴールについて背景情報を与えると、より優れた働きをします。例えば、次のような前置きをすることができます：
2024年のリモート学習コースの満足度を評価することを目的とした、STEM専攻の学部生からの調査回答を分析しています。改善領域を特定し、全体的な満足または不満の主な理由を理解することがゴールです。主なアイデアと関連するトレンドを抽出してください。
トピックを深く掘り下げる：トレンドを発見したら（例：「フィードバックの質」についてのフィードバック）、尋ねてみましょう：
フィードバックの質についてもっと教えてください。学生はどんな具体的なことを言及しましたか？
特定のトピックに対するプロンプト：オンライン講義に関する問題についての予感を検証する必要がありますか？
誰かがオンライン講義について言及しましたか？引用を含めてください。
苦痛点と課題に対するプロンプト：学生の挫折や障害を明らかにします：
調査回答を分析し、学生が言及した最も一般的な苦痛点、挫折、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや頻度を注釈します。
モチベーション＆ドライバーのためのプロンプト：学生が何に惹かれるか、または何が最も重要なのかを発見します：
学生の回答から、彼らのコース満足度のレベルに対する主なモチベーションや理由を抽出します。類似したモチベーションをグループ化し、サポートする引用を提供します。
感情分析用のプロンプト：全体の満足度のスキャンを迅速に—それはポジティブ、ニュートラル、またはネガティブでしたか？
調査回答に示された全体的な感情を評価します（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情タイプに対する主要なフィードバックを強調表示します。
提案＆アイデアのプロンプト：学生からの有益な提案を結晶化します：
コース満足度に関連する調査参加者によるすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定します。トピックと頻度ごとに整理し、直接引用を含めます。
質問タイプ別のSpecificのデータ分析方法
Specificを使用すると、プラットフォームのAIは質問の構造に合わせた分析を行います。これが大学学部生のコース満足度調査で重要になる理由です：
自由回答（追跡質問有無）：Specificはその質問に対するすべての応答を網羅的に要約し、関連する追跡質問からさらに深い統合を行います。
フォローアップのある多肢選択：各回答の選択肢には独自の分析が付きます—例えば、「コース教材」または「授業方法」が際立つ場合、選択肢ごとの追跡質問のテーマの内訳が確認できます。
NPS質問：回答は自然にグループ化されます：批判者、受動者、支持者それぞれにフィードバックのオーダーメイドの要約が提供され、動機や痛点を明確にします。この方法により、一部の学生がなぜ主張するのか、他の者がなぜ批判するのかを理解できます。準備済みのテンプレートが必要ですか？大学学部生用のコース満足度NPS調査をご覧ください。
ChatGPTでこのようなカスタマイズされた分析を再現することも可能ですが、手動でのコピー＆ペースト、フィルタリング、プロンプト作成がさらに必要となります。
AIコンテキスト制限のハンドリング：大規模な調査応答を扱う
GPTのようなAIモデルは無制限ではありません—「コンテキストウィンドウ」があり、応答が多すぎるとそれをオーバフローします。私がこの課題に取り組む方法（そしてSpecificがそれを標準搭載している方法）は次の通りです：
フィルタリング：特定の質問に答えた会話や特定の多肢選択の回答を選んだ学生の応答のみを分析します。これによりデータを絞り込み、AIの焦点を絞らせます。
クロッピング：AIに送信するのは関連する質問のみ（例：自由回答の「なぜ」質問や特定の痛点）のみです。これにより、大規模なデータセットからより有用な分析を引き出し、コンテキストウィンドウを壊さずに詳細な要約を確保できます。
これらのアプローチは、整理された状態を維持するため、より強力で信頼性のある洞察が得られます—Specificを使用するか、スプレッドシートとAIツールの組み合わせでワークフローを構築するかに関わらず。
大学学部生の調査応答を分析するための共同機能
アカデミックチーム全体でコース満足度の調査を分析する際、協力は大きな課題です。フィードバックが誰かのスプレッドシートに閉じ込められたり、無限のメールスレッドで洞察が失われたりすることがあまりにも多くあります。
チャットベースのコラボレーション：Specificでは、AIと会話するだけで調査データを分析できます。チームの全員が分析AIとの複数のチャットを作成でき、それぞれが教育の効果、学生の関与、遠隔学習などのテーマに焦点を当てています。独自のフィルタを適用し、誰が何を尋ねたか確認できます。どの教員がどのスレッドを開始したか、一目でわかり、会話を見直したり、発見をフォローアップしたりするのが簡単になります。
一目でわかる透明性：チャット内では、各AI会話に送信者のアバターが表示されます。これにより、責任感が促進され、スムーズな引き継ぎが可能になります—「原データ」を探すことなく、チームが大学学部生の体験を深く追求する中で、重要な発見を見失うことはありません。
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質問セットをまだ作成中の場合、コース満足度のための最高の調査質問は、次の修正へのインスピレーションに役立ちます。
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