この記事では、学校で安全に感じることについての小学生対象のアンケートから得た回答/データを分析するためのヒントを提供します。学生からフィードバックを集めている場合、AIを使ったアンケート回答分析で迅速に実用的な洞察を得ることができます。
アンケート回答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や使用するツールは、アンケートデータの構造によって異なります。ここが実践的な部分です:
定量データ: 数字を見ている場合—例えば、「はい、安全です」と答えた生徒の数—これらの回答は測定と視覚化が簡単です。結果をカウントしたり、パーセンテージを計算したり、基本的なチャートを作成したりするには、ExcelやGoogle Sheetsが最適です。
定性データ: 自由回答や追従質問は少し難しいです。何百もの行を流し読むだけではパターンを見つけることができず、すべての答えを読むことは現実的ではありません。そこで、AIツールが深い意味を探り、トレンドを抽出する必要があります。
定性回答を扱う場合のツールアプローチは2つあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似GPTツール
コピー/ペースト＆チャット: 手軽な方法として、アンケートデータをエクスポートして、すべての回答をChatGPT（または類似のAIチャットボット）に貼り付けます。その後、質問をしたり、プロンプトを実行したり、要約を得たり、テーマを引き出したりします。
制限事項: 常に便利または拡張可能ではありません。会話が数百ある場合、コンテキストサイズの制限に達する可能性があり、データを整理したり、個々の回答を参照するのが面倒です。また、質問レベルの要約や特定の回答によるフィルタリングなど、アンケート分析専用の機能が欠けています。
Specificのようなオールインワンツール
アンケートに特化: Specificはアンケートデータのために設計されており、収集と分析を1つの場所に統合しています。会話型のアンケートを設定し、スマートな追従質問を追加し、即座に小学生から高品質で詳細な回答を得ることができます。
AIによる回答分析: アンケート回答分析の際、AIは瞬時にデータを要約し、重要なテーマを見つけ、それらを実用的な発見に変えます。スプレッドシートは不要で、コピー＆ペーストも不要—ただしっかりとした答えだけです。
会話型分析: 違いは、Specific内で結果に関するAIとの直接の会話を行うところです。ChatGPTのようですが、コンテキスト管理、フィルター、およびデータを深く掘り下げるための構造化されたツールも提供され、何が起こっているかを簡単に確認し、異常値を見つけ、特定の質問に対する回答を取得することができます。
学校で安全に感じることについての小学生対象のアンケートデータを分析するために使えるプロンプト
良いプロンプトは、質的なアンケート回答からトレンド、感情、課題、アイデアを引き出すことを可能にします。以下は、小学生対象の「学校で安全に感じること」アンケートに特に有効なプロンプトです:
核心アイデアのプロンプト: これを使用して、多くの生徒の回答に共通の主要なトピックやパターンを素早く抽出します。（Specificはこのアプローチを初回の要約に使用します。）以下の指示をあなたのAIに貼り付けてください:
あなたのタスクは、太字で核心アイデア（各核心アイデアにつき4-5語程度）を抽出し、最大2文の説明を行うことです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイデアを何人が言及したかを限定する（言葉ではなく数値を使用し、最も言及されたものをトップに配置）
- 提案なし
- 表示なし
出力例:
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
AIは追加のコンテキストがあるときに常により良く動作します。次のように試してください：「これは学校で安全に感じることについての小学生120人のアンケートです。学校は最近、いじめに対応する新しいカウンセラーを追加しました。学生が安全/不安を感じる原因と発生しつつあるトレンドを見つけ出したいと考えています。主要なアイデアを要約できますか？」
さらに深く掘り下げたい場合は、次のように試してください: 「身体的な安全に関する懸念についてもっと教えてください」とAIに依頼すると、そのトピックについて詳細に説明します。
特定のトピックのプロンプト: 何か考えていることがある場合は、ただ尋ねてください： 「誰かがいじめについて語りましたか？」（実際の例を含めたい場合は、「引用を含める」を追加してください。）
ペルソナのプロンプト: 異なる学生のタイプを理解するために： 「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のような、特徴的なペルソナの一覧を特定して説明してください。各ペルソナについて、その主要な特性、モチベーション、目標、および観察されたパターンや引用を要約してください。」
問題点と課題のプロンプト: 主要な問題を引き出すために：「アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な問題点、苛立ち、または課題をリスト化してください。各問題を要約し、発生頻度やパターンを記録してください。」
感情分析のプロンプト: ムードスナップショットを得るために：「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、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。」
**コンテキストが重要であること**を忘れないでください—近年、学校での安全性の問題は増加しています。大規模なアンケートによれば、子供とティーンの40%が昨年の学校キャンパスでいじめを受けたと報告しており、これはパンデミック前に比べて大幅に増加しています [1]。これが、このテーマについてのアンケートを実施し分析することが非常に重要である理由を示しています。質問のインスピレーションを求めている場合や、より良いアンケートを作成したい場合は、小学生の安全アンケートに最適な質問を試してみるか、そのようなアンケートを作成するためのガイドを読むことができます。
質問タイプ別のSpecificによる定性データ分析方法
自由回答（追従あり/なし）: Specificは全ての回答を主要なアイデアにまとめ、各追従からの洞察を抽出し、全体像を簡単に把握できるようにします。AIによる追従質問を通じて学生が共有した一般的な声明と深い物語の両方を含む完全な絵を一目で見ることができます（自動AI追従がどのように機能するかについて読む）。
選択肢の追従: 複数の選択肢と追従のある質問（例：「休み時間に安全だと感じますか？その理由は？」）に対して、Specificは各選択肢に対して特定のコメントやその回答に関連するストーリーを基にした要約を提供します。
NPSスコア: すべてのフィードバックセグメント—批判者、消極的な人、推奨者—に対してその質的な回答の焦点を絞った分析を行います。各グループで何が学生にとってうまく機能しているのか、何がそうでないのかを確認できます。
ChatGPTでも同様の分析を行うことができますが、より労力がかかります: 正しい回答をチャンクに分けて、クリーンにし、整理し、貼り付け、AIに誤ったコンテキストの混合を避けるために慎重にプロンプトを提示する必要があります。
AIツール使用時のコンテキスト制限課題を克服する方法
ChatGPTと専門のアンケートツールを含むAIチャットボットには、一度に「見える」テキストの量—コンテキストサイズと呼ばれる—という制限があります。学生対象のアンケートに詳細な回答が多い場合、全体を一度に分析することはできません。
これに対する解決策はSpecificに組み込まれている2つあります:
フィルタリング: 特定の質問に答えた回答者や特定の選択肢を選んだ回答者を選択することでデータセットを絞り込みます。このように、AIが分析するのは関連のある会話だけなので、コンテキストの限界内に収まります。
クロッピング: すべての質問を分析する代わりに、選択した質問だけをAIに送信して分析します。これにより多くの学生からフィードバックがある場合でも、プロセスが効率的になり、重要な部分に集中できます。
データ量が多い場合に深度と質を保持するためのAIを使った分析におけるこれらのテクニックについてAIによるアンケート回答分析に関してさらに知ることができます。