この記事では、コミュニティカレッジの学生アンケートを通じて、チュータリングと学術支援に関する返信を分析する方法についてのヒントをお伝えします。AIを活用したツールとプロンプトを使用して、データから実際の洞察を得るための実践的な方法を紹介します。
分析に適したツールの選択
アンケートの回答を分析する方法は、収集したデータの形式や構造に大きく依存しています。
定量データ: これはわかりやすいものです——「前学期に何人の学生がチュータリングを利用しましたか？」などの質問への回答は、ExcelやGoogle Sheetsを用いて簡単に集計したり、グラフ化したりできます。単なる数字が欲しいだけなら、これらのクラシックなツールで迅速に対応できます。
定性データ: オープンエンドの質問、詳細な意見、またはフォローアップの会話はより複雑になります。「私たちの学術支援で最も役に立ったことは何ですか？」と質問しても、すべての回答を自分自身で読むことは不可能です。ここでAIツールが輝きます——テキストを読み取り、パターンを見出し、スプレッドシートに埋もれずに多くの人が何を話しているのかを理解するのを助けます。
定性的な回答を扱う際のツールには2つの重要なアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
データの直接コピー＆チャット: アンケートデータをエクスポートして、ChatGPTまたは類似のGPTベースのチャットツールにコピー＆ペーストします。回答について質問を投げかけ、AIに重い作業を任せます。
使いやすさの制約: 小規模なアンケートにはこれで十分です。しかし、データが増えると、大量のファイルを扱ったり、データを分割したりするプロセスが面倒になります。多くのチャットで会話を進め、コンテキストを追跡し、フォーマットを管理するのは煩雑であり、特に忙しいチームや多層的なアンケートには厄介です。
Specificのようなオールインワンツール
AIに完全対応: Specificのようなオールインワンのアンケートプラットフォームは、このワークフローのために作られています。AIを使って、アンケート中に賢く文脈に合ったフォローアップ質問を行うことで、より豊かで深い回答を源泉で得ることができます。
瞬時のAI分析: データ収集後、Specificはすぐに長いフィードバックを要約し、主要な問題を引き出し、重要なテーマを見つけ、すべてをコンパクトな洞察として提示します。コピーも、フォーマットの煩わしさも、テキストファイルの手動処理もありません。
会話型の洞察: データと直接対話することができます——AIに結果についてチャットで質問するだけです。主要な問題点やチュータリングのアクセスが話題に挙がったかどうかを知りたいですか？質問すれば、明確で実用的な答えが得られます。さらに良い文脈のために送信するデータを調整することもでき、自分のワークフローに合わせて設定できます。
これがどのように機能するか詳しく知りたい場合は、SpecificのAIを活用したアンケート分析に関する私の執筆をご覧ください。
コミュニティカレッジの学生に関するチュータリングと学術支援アンケート分析で使用できる有用なプロンプト
AIにアンケートの回答を投入するとき、得られる結果は使用するプロンプトによって大きく左右されます。以下は定性データを最大限に活用するためのプロンプトのアイデアとヒントです。
核心的なアイデアのプロンプト: 主要なトピック、テーマ、問題をリストにまとめたいときに、このクラシックな方法が効果的です。Specificで私が頼りにしている方法と同じですが、ChatGPTや他のAIツールでもうまく機能します：
あなたのタスクは、核心的なアイデアを太字で抽出し（核心的なアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明を加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心的なアイデアを何人が言及したかを指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを最上位に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **核心的なアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心的なアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心的なアイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIは常に強いコンテキストを与えるとより良い答えをします：誰がアンケートに回答したのか、何を知りたかったのか、既知のギャップや目標などを説明してください。以下はその一例です：
チュータリングと学術支援に関するコミュニティカレッジの学生アンケートの回答を分析し、主要な課題を特定します。我々の目標：すべての学生にとってチュータリングをよりアクセスしやすく、効果的にする方法を見つける。
プロンプトの連鎖でさらに深く掘り下げる。テーマを見つけた場合（「チュータリングのスケジュール調整が難しい」）、AIに「チュータリングのスケジュール調整について詳しく教えてください」とプロンプトします。
特定のトピックのプロンプト: あるトピックが言及されたかどうかを確認するには質問してください：「オンラインチュータリングの利用可能性について誰かが話しましたか？引用を含めて。」
ペルソナのプロンプト: 学生を態度やニーズでグループ化したい場合：「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』と似た特徴を持った異なるペルソナのリストを特定し、記述してください。それぞれのペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、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。」
痛点と課題のプロンプト: 最大の摩擦の原因を知りたい場合：「アンケートの回答を分析し、最も共通する痛点、不満、または課題をリストにまとめ、それぞれを要約し、出現頻度やパターンを記載してください。」
動機とドライバーのプロンプト: 学生がチュータリングを求める理由を知りたい場合：「アンケートの会話から、行動や選択の主要な動機、欲求、理由を抽出し、類似する動機をグループ化し、データからのサポート証拠を提供してください。」
感情分析のプロンプト: 状況の概要を素早く把握するため：「アンケート回答で表現された全体的な感情（例: ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価し、各感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。」
提案とアイデアのプロンプト: 解決策を探している場合：「回答者が提供したすべての提案、アイデア、要望を特定し、トピック別または頻度別に整理し、関連する箇所では直接の引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会のプロンプト: 最後に、ギャップや次のステップを強調するため：「回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会をアンケートの回答から明らかにします。」
質問スタイルに関するより実用的なアドバイスについては、このオーディエンスに最適な質問ガイドをご覧ください。
Specificが質問形式に基づいて定性データを分析する方法
質問を設定する方法によって、洞察の流れが変わります。ここではSpecificがそれらをどのように扱うかを紹介します：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無にかかわらず）: すべての回答の全体的な要約と、その主要な質問に結びついた各フォローアップ質問に対する回答の個別要約が得られます。これにより、一目で豊富で層のある洞察が得られます。
フォローアップ付きの選択肢のある質問: 各選択肢は、それぞれの特定の選択に関する学生の共有内容を要約したミニレポートが得られます。したがって、「どのフォーマットのチュータリングが好きですか？」と質問し、その後フォローアップする場合、「対面」、「オンライン」などの明確な要約が表示されます。
NPS質問（ネットプロモータースコア）: Specificはフィードバックをカスタマイズされ、評価不明、推奨者に分類し、各グループについて焦点を当てた要約を提供します。これにより、各グループごとの感情の深さを理解するのが容易になります。
これをChatGPTでもすべて行うことはできますが、データの準備やコピーにより多くの時間を費やします。これらの自動化された要約は、リアルタイムでフォローアップの質問が飛び交い、得られるフィードバックの質が向上する際に分析をディスケールするのをはるかに簡単にします。（フォローアップの質問についての詳細な解説がAIフォローアップがアンケートでどのように機能するかにあります。）
AIのコンテキスト制限に対する課題の解決
大量の回答を持っている場合、これは既知の痛点です：すべてのAIツールには「コンテキストウィンドウ」があります——一度に投入できるデータの制限です。コミュニティカレッジのアンケートが何百もの詳細な回答を生むと、その制限を超える可能性が大いにあります。
これに対処するための2つの方法があります（Specificがあなたのためにそれを処理します）：
フィルタリング: 回答者が特定の質問にどう回答したか、または特定の選択肢を選んだかに基づいて会話をフィルタリングできます。そうすれば、最も関連性のあるデータのサブセットだけがAIに分析のために送信され、不要なノイズにトークンを浪費する必要はありません。
クロッピング: AIの注意をクロップして集中させます。すべてではなく、選択した質問だけを分析に含めます。それによって、コンテキ스트ウィンドウ内にとどまり、何が重要なのかについての明確なパターンが浮き彫りになります。
ボーナスのヒント：Specificでこれらのアプローチを使用すると、AIの限界内にとどまりながら、単純なスプレッドシートでは実現不可能な堅牢で多面的な洞察を得られます。他のフレームワークでは、データを手動でフィルタリングし、カットする必要があります。
これらの戦略についての詳細な説明がAIアンケート回答分析ガイドにあります。
コミュニティカレッジの学生アンケートの回答分析のための協力的な機能
協力は時に難しいです——特にコミュニティカレッジの学生アンケートを実施する際には、異なる部署や教員、サポートスタッフ間での調整が必要で、全員がファイルを交換するか、要約をエクスポートする場合はなおさらです。
チャットベースのリアルタイム分析: Specificではそれがずっとスムーズです。AIに結果について簡単にチャットでき、まるで同僚に質問しているかのようです。各分析チャットは独自のフィルタやフォーカスを持てます（例：「チュータリングの障壁」）、なのでチームは異なる側面を混同せずに探索できます。
コンテキストに応じたチームワーク: 各チャットには作成者が表示され、会話内では誰が各メッセージを書いたのか（アバターつきで）を見ることができます。そのため、誰もが簡単に参照し、速やかにフィードバックを提供し、まだ議論中のアイデアを見つけることができます。混乱を引き起こす矛盾したバージョンがなく、すべてがきちんと整理されています。
インテグレーターされたワークフロー: あなたのチームはさまざまな目標に対して複数のチャットを立ち上げられます——時間を追って態度を追跡したり、新しい問題にフォローアップしたり、新しいデータが入手された際に「もしも？」のシナリオを試してみたりすることができます。それは、学生が伝えることを理解し、共有し、行動に移すより自然でスマートな方法です。協力的な分析機能の詳細については、AIアンケート分析ツールキットをご覧ください。
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