この記事では、AIによる調査応答解析を使用して、コミュニティカレッジの学生の学術アドバイジング経験に関する調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
解析に適したツールを選ぶ
調査応答を解析するためのアプローチとツールは、コミュニティカレッジの学生から収集するデータのタイプと構造に大きく依存します。
定量データ：特定のオプションを選択した学生の数のように数字を収集している場合、これは単純です。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用すると、これらの結果を簡単にカウントし、可視化できます。素早く統計やトレンドを把握し、基本を一目で理解することができます。
定性データ：オープンエンドの回答やフォローアップは、そう簡単ではありません。これらのテキスト応答には貴重な生徒のストーリーが含まれていますが、手作業でそれらを選り分けるのは面倒で、大規模な処理にはほぼ不可能です。そこでAIの出番となります。大規模な言語モデルで強化されたAIツールは、何千もの文章を読み、テーマを分類し、類似した感情をグループ化し、手動では到底不可能な方法でインサイトを浮かび上がらせます。
定性的な応答を処理するための手法には2つあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
手動データ入力：エクスポートされた調査データを直接ChatGPTにコピーし、結果について会話を始めることができます。小規模なデータセットにはこれは機能し、非常にカスタマイズされた質問をすることが可能です。
利便性：とはいえ、これは長期的またはより複雑なアンケートには理想的ではありません。手動でファイルを扱う必要があり、調査ロジックや自動フォローアップとの緊密な統合を逃します。この方法でデータを扱うのはスムーズな体験ではありませんが、新しいプラットフォームを採用せずにAI解析を試したい場合にはアクセス可能です。
「Specific」のようなオールインワンツール
調査分析のために設計された統合AI：「Specific」のようなプラットフォームでは、同じ場所で調査応答を収集し、分析できます。エクスポートやファイル操作は必要ありません。これのAIは、生データだけでなく、実際に調査応答を有用にするフォローアップの質問にも対応するよう設計されています。
ソースでの品質向上：Specificは瞬時に、自動化されたフォローアップ質問をリアルタイムで行い、より豊かで明確な、生徒にとってAIが解釈しやすいデータを集めます。この革新的な機能の詳細については、自動AIフォローアップ質問の実践を参照してください。
インスタントインサイト、簡易化されたプロセス：データが入力されると、SpecificはAIを使って質問ごとに応答を瞬時に要約し、キーテーマをハイライトし、実行可能なインサイトを提供します。これによってスプレッドシートのエクスポートや手動の分析は不要です。ChatGPTのようにAIと直接対話してあなたの発見を話し合うこともできます。追加機能により、分析されるデータを正確に管理できるので、常に関連するコンテキストを容易に取得できます。これらの機能については、AIによる調査応答分析ページで詳しく説明しています。
調査を始めたい場合は、コミュニティカレッジ生徒アドバイジング体験のためのAI調査ジェネレーターが直接の出発点です。
コミュニティカレッジの学生学術アドバイジング調査分析のために使用できる便利なプロンプト
調査データが得られたら、特にオープンエンドの回答から、AIとの対話で使用するプロンプトが価値の大部分を占めます（これはChatGPTや統合ツールのSpecificにかかわらずです）。以下に私がどのようにアプローチしているかを示します：
核心アイデアを引き出すプロンプト：このプロンプトは、あなたのデータ全体で最も共通するテーマを迅速に浮かび上がらせます。元々はSpecific用にデザインされましたが、ChatGPTでも機能します。あなたのデータを貼り付けて使用してください：
あなたのタスクは、核心アイデアを太文字で抽出することです（各核心アイデアごとに4-5ワード） + 最大2文の説明を書いてください。
出力の要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを言及している人の数を明確にする（数字で、言葉ではなく）、最も言及されたものを上に置く
- 提案なし
- 指示なし
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
さらにコンテキストを与える：AIは、あなたが何を探しているのかを知っているほうが良い回答を出します。調査の受け手や状況、目標についての詳細を常に追加してください。以下に例のプロンプトを示します：
コミュニティカレッジの学生の学術アドバイジング経験に関する調査の応答を分析して、重要なテーマと改善の余地を特定してください。
後続のプロンプトを使用してさらに深堀りできます。例えば：「[核心アイデア]についてもっと教えて」や「誰かが[specific topic]について話していましたか？引用を含めてください。」これらは直感を検証したり、証拠を引き出す際に優れています。
ペルソナ用のプロンプト：より豊かな絵を描きたいですか？これをあなたのフルデータセットで使用してください：
調査応答に基づいて、「ペルソナ」と呼ばれるものに似た、個別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、キー特性、動機、目標、および会話で観察された重要な引用やパターンを要約してください。
痛点や課題用のプロンプト：アドバイジング経験を改善したい場合、ただ聞いてみましょう：
調査の応答を分析して、最も一般的な痛点、フラストレーション、または言及された課題をリストします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度をメモしてください。
動機と推進力のプロンプト：学生が特定の行動をする理由を理解するために：
調査会話から、参加者が示した行動や選択の背後にある主な動機、欲望、または理由を抽出してください。類似した動機をまとめ、データからの支持証拠を提供してください。
感情分析用のプロンプト：学生の全体的な態度を測るには：
調査応答で表現されたいずれかの感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価してください。感情カテゴリに寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
これらのプロンプトを使用することで、新しいトレンドやテーマがデータに現れるときも、数秒で分析を再フレームすることができます。さらにアイデアを得るには、コミュニティカレッジ生徒調査のための最良の質問に関するガイドをチェックしてください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
SpecificのAIロジックは、各調査質問に対して最大の価値を提供するように構築されています：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無を問わず）：すべての回答について賢明な要約を得ることができ、オープンエンドのプロンプトに結びつけられたフォローアップ質問の個別の統合も提供されます。
フォローアップ付きの選択肢：それぞれの複数選択肢オプションに対して、Specificはその特定の選択肢に関連するすべてのフォローアップ応答から構成される特別な要約を作成します。これは、「A」を選んだ理由を知りたいときに理想的です。
NPS質問：結果は応答グループごとに分類され、減衰者、消極的な人、推進者の各グループのオープンテキストフォローアップのテーマ要約が得られます。これにより、スコアが上下した原因が簡単にわかります。
あなたはチャットGPTを使用して、コピー、フィルタリング、手動プロンプトで同様の構造化された分析を行うことができますが、より多くの労力とデータ操作が伴います。アドバイジングに特化したNPS調査を作成したい場合は、こちらのNPSアドバイジング調査用ジェネレータプリセットをご覧ください。
鋭い調査コンテンツを作成する方法について学ぶには、AI調査エディターを使用して、自然言語での対話を通じて質問を編集することができます—調査構築の手間はいりません。
多くの回答を処理する際のAIのコンテキスト制限への対処法
すべてのAI（GPTを含む）には「コンテキスト制限」があり、1度に処理できるデータの最大量があります。何百もの回答がある調査では、すべてを一度に解析しようとするとこの制限に行き詰まります。これは簡単に立ち止まるところですが、2つの証明された回避策があります：
フィルタリング：AIに送信される会話を優先します。特定の質問に答えた生徒の返信や特定のオプションを選んだ返信のみを含め、雑音を減らし、分析に集中します。
クロッピング：AIに分析するために送信する質問を特定（例えば、オープンエンドのものだけ）することができます。これにより、トークン限界を超えることを避け、重要なことによりクリーンでフォーカスされたインサイトが得られます。
これらはSpecificのワークフローに組み込まれていますが、スプレッドシートとChatGPTを使用してこれらの戦略を再現することもできますが、より多くの手作業が必要です。パワーユーザーのために、AI調査応答分析機能はこれを摩擦なく高カスタマイズ可能にします。
コミュニティカレッジの学生の調査応答を分析するための協力的な機能
特に定性的データの調査分析では、しばしば遅く、混乱したメールスレッドや無限のドキュメントでのコンテキストが失われることが少なくありません。Specificがコミュニティカレッジの学生アドバイジングフィードバックを担当するチームにどのようにスムーズなプロセスを提供するかをご紹介します：
AI駆動のチャットがチームに即時のインサイトを提供：私はAIとチャットを開き、データを掘り下げることができ、農産物のエクスポートや追加のステップを待つ必要がありません。私は自分のフィルターを適用し、初年度の学生や独自のアドバイジング経験を持つ学生に焦点を当てることができます。
平行チャットが本当のチームワークを促進：各チームメンバーは独自の分析チャットを立ち上げ、テーマを検索したり、仮説を独立して検証したりすることができます。すべてのチャットが誰が始めたかを記録するため、インサイトを追跡し、矛盾する編集を避けるのが簡単です。
明確なフィードバックを保持するための簡単な帰属：コラボレーションを行うときは、AIチャット内のすべてのメッセージに送信者のアバターが表示されます。これにより、会話を追跡し、発見を共有したりフォローアップの質問をしたりするのが簡単になります。その際、誰が何を言ったのかを追跡せずにすみます。
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