この記事では、オンライン学習体験に関する大学の学部生アンケートからの回答とデータを分析するためのヒントを提供します。AI駆動ツールは、今ではこの種のフィードバックに対する調査回答の分析をより迅速かつ信頼性の高いものにしています。
分析に適したツールの選択
大学生の調査回答を分析するためのアプローチとツールは、データの構造によって異なります：
定量データ： 特定の特徴をどのくらいの学生がどのように評価したか、またはどのオプションを選択したかを知る場合、高度な技術は必要ありません—ExcelやGoogle Sheetsがカウント、平均、基本的なビジュアライゼーションに完全に適しています。
定性データ： 自由記述や詳細なフォローアップ—例えば「オンラインクラスでの最大の課題を説明してください」といったもの—は全く異なる性質のものです。大規模にこれらを読み解くのはほぼ不可能です。ここでAIが真価を発揮し、迅速に要約し、主要なパターンを見つけ出し、本物のインサイトを自動的に表面化させます。
定性回答については、ツールを使用して取れる主なアプローチが2つあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
調査結果をChatGPTまたは他のGPTベースのツールにコピーし、AIと直接対話することができます。これは生のテキストを貼り付け、その後AIにデータに関する質問をするというものです。
利点： 柔軟で、どのデータエクスポートにも対応し、プロンプトを微調整して求めている分析を得ることができます。
欠点： 大量の回答をコピー＆ペーストするのは面倒で、特に数百の回答がある場合は手間がかかります。データ、プロンプト、コンテキストを手作業で調整する必要があります。ChatGPTのコンテキスト制約も障害になることがあります（詳細は後述）。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはまさにこの目的のために作られています： 定性的調査の回答を収集しAIで分析することを一つの場所で行います。調査を設計して実施し、学生の回答の質と深みを向上させるためのスマートなフォローアップ質問をします。自動AIフォローアップ質問について詳しく知ることができます。
SpecificでのAI駆動の分析は：
即時のハイライトと要約—スプレッドシートや手作業のレビューは不要
自由記述フィードバックの主要テーマのクラスタリング
教育研究に特化した調査結果を深掘りする、またはカスタマイズした質問を投げかけるための「AIとのチャット」機能
送信するデータをAIに対し文脈やセグメンテーションのためにフィルタリング、管理、洗練化するための追加機能 (ここを参照)
これは、ChatGPTとデータについて議論するのと同じ利点を持ちながら、構造化された調査分析に向けて特別に作られているので時間を大幅に節約できます。パンデミック後に高等教育機関の70％がオンライン提供を維持または拡大する計画があることが、この種のフィードバックに対して強力でスケーラブルな分析ツールがどれほど重要であるかを示しています[1]。
大学学部生調査回答分析のための有用なプロンプト
AIを活用する際にはどのプロンプトを使用するかを知ることで最大の効果を得られます。以下は、オンライン学習体験に関する大学生の調査データで特に効果的なプロンプトの例です：
核心となるアイデアのプロンプト: このプロンプトを使用することで、学生にとって重要な点を迅速に見つけることができます。大量の回答を明確なハイライトに要約—Specificで使用されていますが、ChatGPTや他のLLMでも機能します：
あなたのタスクは、太字で核心となるアイデア（4-5語/アイデア）と最大2文の説明を抽出することです。
出力の要件:
- 不要な詳細は避ける
- 具体的な核心アイデアが何人によって言及されたかを特定する（数値で、単語ではなく）
- 推奨ではない
- 指示しない
例の出力:
1. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
コンテキストがAIを強化する: 追加情報を提供することでAIはより良い働きをします。例えば、メインのプロンプトの前に以下を追加することができます：
これらの回答は、2023学年度中のオンライン学習体験に関する大学学部生の調査から得られたものであり、学術面と社会面の両方に焦点を当てています。私の目的は、効果的な学習の主要な障壁を理解し、学生の成果を改善するための機会を見つけることです。
特定のアイデアについてのフォローアップ: 主なテーマを把握した後は、ただ「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と尋ねるだけで、AIはデータからの例や裏付けとなる証拠を提供します。
特定のトピックについてのプロンプト: あるトピック（例えば「メンタルヘルス」や「WiFi品質」）が出てきたかを確認したい場合、「[トピック]について誰かが話していましたか？ 引用を含めて。」と尋ねます。
苦痛点と課題に関するプロンプト: 学生を最も苛立たせていることを表面化するためには、以下を使います：
調査回答を分析し、最も一般的な苦痛点、フラストレーション、または課題を列挙してください。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を記録してください。
ペルソナに関するプロンプト: 異なる学生セグメントを特定するためには、以下を使用します：
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで「ペルソナ」が使用されるような、独自のペルソナを識別し、説明してください。各ペルソナについて、鍵となる特性、動機、目的、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てください。
動機とドライバーに関するプロンプト: 学生の動機を特定するには：
調査会話から、行動や選択に関する主要な動機、願望、または理由を抽出してください。類似の動機をまとめ、データからの裏付けを提供してください。
未満のニーズと機会についてのプロンプト: 学生体験に欠けているものを見極めるには：
調査回答を調べ、回答者が指摘した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
これらのプロンプトスタイルを組み合わせると、幅広いテーマから具体的な詳細まで迅速に移行できます。この構造は現代の調査分析で教育インサイトチームが時間を節約する方法です[2]。詳しくはオンライン学習体験に関する大学生アンケートの最良の質問やAI調査ジェネレーターが集中的なアンケート作成を支援する方法についてのアイデアを参照してください。
質問タイプによる定性データの分析方法
自由回答形式の質問（フォローアップの有無にかかわらず）： Specificは生の回答全体の要約を提供し、その質問に関連付けられたフォローアップ回答もきちんと取りまとめます。これにより、パターンの発見が簡単になります。
フォローアップ付きの選択肢： 深いフォローアップを伴う単一選択または複数選択の質問では、選択肢ごとに個別の要約を取得できます。たとえば、「オンライン講義」に関連するフィードバックは、「非同期課題」から独立したテーマとして見ることができます。
NPS質問： 各NPSバンド（批判者、受身者、推奨者）には、各グループがフォローアップで言ったことの要約があります。低スコアまたは高スコアを引き起こしている要因を文脈で確認できます。
ChatGPTで同じことができますが、データを整理し、各セクションごとにプロンプトを実行する必要があります。Specificでは、これらの内訳と要約が瞬時に提供されます。実践で見たい場合は、学生向けNPS調査ビルダーを探索してください。
AIのコンテキスト制限に対処する方法
GPTのようなAIモデルにはコンテキストサイズの制限があります—一度に多くの調査回答があると、データが収まりません。これは、大規模な学生集団ではよくある問題であり、実際に高等教育研究における調査参加者の平均数は増加し続けています[3]。
これに対処するための2つの実証済みの戦略（Specificには両方備わっています）：
フィルタリング: 特定の質問や選択肢への返信がある会話に限定して分析することで、関連する管理可能なデータの塊のみがAIに送信されます。
クロッピング: 即座のインサイトに最も重要な質問だけをAIに送信し、文脈を縮小することで多くの会話を制限に抵触せず分析に含めることができます。
ChatGPTを使用する場合は、データを手動で分割するか、複数のセッションを実行することになるでしょう。
大学学部生調査回答の分析用の協力機能
大規模な教育調査の分析における協力は難しいです。 作業が重複し、誰がどの角度を調査したのかを見失い、またはチームメイトによって提示されたポイントを見逃すことがあります。オンライン学習体験に関する大学学部生のフィードバックでは、これらの問題がよく見られます。
複数の並列分析チャットが役立ちます。 Specificでは、異なるチャットを立ち上げ、それぞれ独自のデータフィルターと分析フォーカスがあります。教えるチーム、管理者、学生研究者がアクセシビリティ、デジタル疲労、社会的エンゲージメントの問題について各自の見解を展開できます。
明確な著者性がチームワークを支援します。 各AI分析チャットは誰がそれを開始し、各人の入力を示します。アバターとチャットログ付きで、インサイトやアクションアイテムの帰属を見失うことが不可能になります。この可視性は重複作業を減らし、チームが発見を戦略にすばやく移すのを助けます。
データについてリアルタイムでチャットします。 調査結果についてAIと直接チャットできるのが大好きです。ツールを切り替えずにカスタム質問をしたり、チームメイトと次のステップについてブレインストーミングしたりします。これらは従来のスプレッドシートアプローチと比較して大幅な時間節約となります。協力と分析について詳しくは、AI調査回答分析機能をチェックするか、AI調査エディタを使用して調査を構築しながらチャットしてみてください。
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