この記事では、小学生の算数の授業に関する調査をAIを活用した調査応答分析と会話型調査ツールを用いて分析する方法についてのヒントを紹介します。
調査応答を分析するための適切なツールの選択
調査データの形式と構造に応じてアプローチとツールが異なります。定量データと定性データにはそれぞれ異なる戦略が必要です。
定量データ: 学生が算数の授業をどれだけ楽しんだか、算数をどれだけ頻繁に練習したかなど、数字を扱う場合は、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールがおすすめです。この種のデータは、基本的なスプレッドシートスキルで素早くカウント、グラフ化、視覚化できます。
定性データ: オープンエンドの質問（「算数の授業で好きなことは何ですか？」）やフォローアップの質問については、学生のコメントを大量に手作業で調べるのは不可能です。ここでAIを用いた調査応答分析が大きくワークフローを変えます。AIは大量のテキストから意味を抽出し、重要なテーマを強調し、読み進めるだけでは見逃すような洞察を浮かび上がらせます。
定性応答を扱う場合、ツールには2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
ChatGPTにデータをエクスポートしてコピーする: 調査応答をエクスポートし、それをChatGPTまたは他のGPTベースのツールに貼り付けて結果を話し合うことができます。自由に質問できますが、ChatGPTは複雑な多質問の調査をうまく処理したり、構造化されたデータを扱うのが苦手です。
手動プロセスと制限: データセットをコンテキストサイズ制限のために分割し、データを再フォーマットし、どの応答がどの質問に対応するかを追跡する必要があります。小さなバッチには使いやすいですが、大規模で継続的な調査には厄介で、繰り返し可能なワークフローを必要とするチームには理想的ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査分析専用設計: Specificのようなツールは、基本的なGPTチャットを超えています。1つの場所で会話型調査を設計、開始、分析できます。データを収集すると、システムは深掘りを助けるスマートな自動フォローアップ質問を生成し、データの質と豊かさを向上させます。(自動フォローアップ質問についてもっと知りたい方はこちらをご覧ください。)
即時活用可能な分析: 応答が揃った後、SpecificのAIは各質問ごとに応答を要約し、重要なテーマを見つけ、データと直接対話できるようにします。これはChatGPTと似ていますが、調査ワークフローに合わせて調整されています。データがAI分析コンテキストに送信されるのを管理し、強力なフィルターと組み合わせ、チームのコラボレーション機能が統合されています。
手動エクスポートやコンテキスト整理の不要: CSVファイルを扱ったり、コピーアンドペーストをしたり、学生の選択とフォローアップの回答との関連を失うリスクに陥る必要はありません。AIがすべてをリンクし、プラットフォーム上で一体化されています。
AI分析への移行は単なる流行ではありません: 世界のAI教育市場は2027年までに200億ドルに達すると予測されており、2025年までに世界の学校の72%は評価やフィードバックのために何らかのAIを使用するようになります。これは、学習データを扱うすべての人々にとって効率を劇的に向上させます。 [3] [6]
小学生の算数の授業調査分析に使える便利なプロンプト
定性データは深い洞察を得られますが、AIに正しい方法で問い合わせることが重要です。こちらは、Specificまたはお好みのLLMインターフェースで使用できる最も役立つプロンプトの種類です。
コアアイデアのプロンプト: 大量のオープンエンドな学生のコメントから主要なテーマを引き出すのに最適なプロンプトです。Specificがデフォルトで使用していますが、このデータをChatGPTにコピーして構造化された実行可能な結果を得ることができます。
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（4〜5語のコアアイデア）+ 最大2文の解説を抽出する{
