この記事では、大学学部生のインターンシップの機会に関するアンケートの回答を分析する方法について、実践的なアプローチと強力なAIツールを使用してヒントを提供します。
アンケートデータを分析するための適切なツールの選択
分析のアプローチ方法と使用するツールは、回答内のデータの種類に完全に依存します。アンケートに数値と自由記述のミックスが含まれている場合、両方の角度をカバーするプロセスが必要です：
定量データ：これは数えられる情報です。たとえば、特定のインターンシップセクターを選んだ学生の数や、経験を「優れた」と評価した学生の数です。これらはExcelやGoogle Sheetsのような通常のツールを使って簡単に集計できます。
定性データ：自由記述の回答、ストーリー、またはフォローアップの説明はすぐに蓄積し、手作業で分析することが不可能になります（400のエッセイを読む時間がある人はいますか？）。ここで強力なAIが必要になります。人間は、そのような内容を規模に合わせて確実に分析することはできず、重要なトレンドを見落としてしまう可能性があります。
定性的な回答に対処する際のツーリングには、2つの主要なアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートされたアンケートデータをコピーして、ChatGPT（または別の大規模言語モデル）に直接貼り付けることができます。それから、回答について質問したり、要約を依頼したり、パターンを掘り下げたりできます。
しかし：このアプローチは面倒です。書式設定、貼り付け、コンテキスト制限を扱うのが難しいです。多くのクリーンアップやコピー・ペースト作業が必要ですが、ChatGPTはスプレッドシート内のどの部分が何を意味しているのかを知らないため、プロンプトを工夫する必要があります。これは良いスタートポイントですが、インターンシップに関する大規模な学生アンケートを分析するには手間がかかります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのユースケースに適しています。データ収集（会話型AIアンケートを通じて）と結果の分析の両方を行います。学生が回答するとき、その場でインテリジェントなフォローアップ質問をするため、より優れた、より豊かなデータ品質（より多くのコンテキスト、浅い回答の削減）を実現します。自動AIフォローアップ質問について学び、これがデータの価値をどのように高めるかご理解ください。
分析面では、SpecificのAI駆動分析は応答を要約し、重要なアイデアを浮き彫りにし、即時の、実行可能な洞察を提供します—終わりのないスプレッドシートはもう必要ありません。調査結果についてAIと直接チャットでき（ChatGPTのように）、追加機能付き：送信するデータの管理、フィルターの適用、コラボレーション用にフィルタリングされた分析チャットの保存が可能です。すべては学生のインターンシップに関するフィードバックに基づいたユーザーフレンドリーな、コンテキスト内探索を基に構築されています。
この対象層を対象としたアンケートがどのように作成されるのかを知りたい場合は、インターンシップ機会に焦点を当てた大学生向けアンケートジェネレーターをチェックしてください。または、学生インターンシップ調査に関する実用的なアンケート作成のヒントをご覧ください。
大学生のインターンシップアンケート分析に利用できる便利なプロンプト
プロンプトの質はアンケート回答を分析する際に全てであり、迅速に深い洞察を得ることができます。インターンシップをテーマとした大学生向けのベストプロンプトのツールキットをご紹介します。
コアアイデアのプロンプト：これを使用して、即座に主要なトピックと各回答で最も頻繁に言及された内容を浮き彫りにします。（これはSpecificのデフォルトであり、ChatGPTや他のGPTでも同様にうまく機能します。）
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（1つのコアアイデアにつき4-5単語）を抽出し、2文以内の解説を提供することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを挙げた人の数を指定する（数字を使用、言葉ではなく）、最も多く言及されたものが上位
- 提案はしない
- 指示はしない
例示出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 解説テキスト
コンテキストのヒント：AIは、あなたがアンケートの目標、対象者、または探求している大きな状況についてのコンテキストを与えると、常により良い仕事をします。例を挙げると：
このアンケートは大学学部生によって行われており、彼らのインターンシップの機会に関する経験と期待についてのものです。私の目標は、彼らの満足度を駆り立てる要因、遭遇する障壁、期待と実際の経験とのギャップを理解することです。
フォローアップのプロンプト：強いコアアイデアを見つけたら、より深く掘り下げるために使用します：
【「報酬と給与率」などの名前付きコアアイデア】について詳しく説明してくれますか？
特定のテーマを確認するためのプロンプト：テーマや質問を回答から直接検索するには：
誰かが【「リモートインターンシップ」などのトピック】について語ったか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：インターンシップに関する共通の学生アーキタイプを浮き彫りにするために使用します：
アンケートの回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使用される「ペルソナ」に似たリストを特定し、記述してください。各ペルソナについて、その主要な特徴、動機、目標、関連する引用や観測されたパターンを要約します。
痛点と課題のプロンプト：学生が直面する実際の障壁のランク付けリストを取得します：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、挫折、不満の表明をリストアップします。各々を要約し、発生頻度やパターンを指摘してください。
動機とドライバーのプロンプト：学生をインターンシップにひきつける（または遠ざける）要因を確認できます：
アンケートの会話から、参加者の行動や選択の主な動機、願望、理由を抽出します。類似した動機をまとめ、データからの裏付け証拠を提供します。
満たされていないニーズと機会のプロンプト：学生自身からインターンシップの景観に欠けているものを見つけるには：
アンケートの回答を調べ、回答者によって強調されたニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
大学生向けのアンケート作成や効果的な質問の仕方についての詳細は、インターンシップ調査のための最高のアンケート質問を選ぶためのガイドで見つけることができます。
Specificが質問タイプに基づいて定性データを分析する方法
フォローアップの有無にかかわらず、自由記述の質問：Specificはこれらの質問へのすべての回答を自動的に要約し、学生の理由やコンテキストに深く掘り下げるフォローアップの返信を含みます。大学生のインターンシップ調査では、これは非常に貴重です。65％のインターンがインターンシップ中に新しいスキルを身に付けると言いますが、それがどのように彼らの視点を変えたかを説明するための余地を求めています。[1]
フォローアップ付きの選択肢：各選択肢（例：どの業界や会社タイプ）が自分のサマリーを持ち、そのオプションを選んだ学生からのリンク付き説明があります。例えば、「テック」を選んだ学生が「高い給与」や「エキサイティングなプロジェクト」を挙げた場合、そうした洞察がまとめられます。
NPS（ネットプロモータースコア）の質問：ディトラクター、パッシブ、プロモーターそれぞれに関連するフォローアップの返信のサマリーがあり、学生経験における支持と不満の両方を深く理解することができます。これは重要であり、インターンシップは雇用へのパイプラインだからです。75％の雇用者がインターンシップを新規採用の主要な供給源としていると述べています。[1]
ChatGPTでも同様の分析が可能ですが、各セクションを自分でコピー、貼り付け、プロンプトする必要があるため、はるかに労力がかかります。
大規模アンケートデータを扱う際のAIコンテキスト制限の克服
すべてのAI—GPTモデルも含め—はコンテキストサイズの制限があります。学生インターンシップ調査が数百の回答を持つ場合、これらの制限にすぐに達します。その場合、一度にすべての会話や回答を分析することはできません、賢くならない限り。
これを解決するための実践的なアプローチがあり、どちらもSpecificで利用可能です：
フィルタリング：AIに分析させる会話のセットを絞り込むこと。例えば、技術インターンシップを完了した学生のみをフィルタリングするか、有償オポチュニティを持つと回答した学生のみをフィルタリングするなどです。AIは、関連性のない回答にコンテキストを無駄にすることなく、それらの会話を要約します。
クロッピング：すべての質問を送信する代わりに、アンケートからAIのコンテキストにロードする質問を正確に指定できます。これは、痛点、動機、または成果に焦点を当てる際に特に便利であり、コンテキストウィンドウ内でのより深い掘り下げを保証します。
フィルタリングとクロッピングの組み合わせを使用すれば、大規模で多数の質問を含むアンケートでも最大限の洞察を得ることができ、学部生のインターンシップ経験の実際の課題やドライバーを探ることができます。
大学生アンケートの回答を分析するための協調機能
学生インターンシップアンケートの分析は通常、個人のミッションではありません。さまざまなチーム—キャリアサービススタッフ、学術研究者、学生課コーディネーター—がそれぞれ独自の洞察やトピックを見たり掘り下げたいと思っています。
Specificでの協調分析により、アンケートについてAIと一緒にチャットできます。1つのスプレッドシートに対する争いも、バージョンコントロールの頭痛もなく、チームが必要なだけ多くの分析チャットを作成します。各チャットは独自のフィルター、トピックフォーカス（例：有償対無償インターンシップ）を持つことができ、誰がどの洞察スレッドを作成したか常に見ることができます。
誰が何を言ったかは明確です：すべてのメッセージと分析の返信には寄稿者の名前がラベル付けされており、アバターがありますので、「STEMインターンシップについて学生は何を考えたのか？」と尋ねた人、「有償インターンシップの確保の障害を探った人」が誰であるか知ることができます。それが組み込まれたチームワークです。
フィルタリング、フォーカス、協力：給与トレンド（STEMインターンシップが平均$25.00/時を支払っている[1]）や業界特有の経験、学生のキャリア目標などに関して平行スレッドを作成し、パターンや実行アイテムを見つけるためにチームを組むことができます。この構造により、チームの生産性が向上し、重要なことに集中できます。
素晴らしい点？新しいアンケートを開始したり、質問を調整したりしたい場合、AI駆動のアンケートエディタを使用して、AIとのチャットでアンケートを更新できます。
今すぐ大学生向けのインターンシップ機会に関するアンケートを作成
学生からの質の高い、実行可能なフィードバックを数分で収集し、フォローアップ、即時のAI駆動による分析、協調的な洞察のスレッドを届け、インターンシップの風景での主要なトレンドを見逃さないようにしましょう。
