この記事では、高校2年生を対象としたデュアルエンロールメント体験に関するアンケートの回答/データをAIアンケート回答分析ツールを使用して分析するためのヒントを紹介します。
アンケート回答分析に適したツールの選び方
高校2年生を対象としたデュアルエンロールメント体験に関するアンケートを分析する際、アプローチとツールの選択は回答データの性質と構造に依存します。
定量データ: 「少なくとも1つのデュアルエンロールメントコースを受講しましたか？」や「完了したコースは何コースですか？」といったアンケート質問に対する回答は、ExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートを使用して簡単に集計できます。これらのツールは、数値を処理したり、データを整然とした列で表示するのに適しています。
定性データ: 「デュアルエンロールメントで最も大変だったことは何ですか？」のような自由回答やフォローアップ質問への回答は、最も豊かな洞察を提供しますが、定量化は難しいです。何百もの回答を読むのは圧倒され、手動でパターンを見つけるのはほぼ不可能です。そのため、AIツールを使用して分析および要約することはほぼ不可欠です。
定性回答を扱う際には、ツールには2つのアプローチがあります。
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
アンケートデータをエクスポートし、ChatGPTや類似のAI言語モデルに直接回答をコピーできます。そして、AIに対してコアアイデアの抽出、要約、フィードバックのカテゴリー分けを指示します。
メリット: アクセスしやすく、柔軟で、小～中規模のデータセットには適しています。
デメリット: ChatGPTでのアンケートデータの取り扱いは非常に便利ではありません。データのフォーマット、コピー、コンテキストの長さ制限の扱い、機密性の確保には労力がかかります。ChatGPTは特にアンケートのワークフロー用に設計されていないため、作業を繰り返したり、出力の整理に時間を費やすことになります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのようなオールインワンソリューションは、AIを活用したアンケートの収集と分析に特化しています。その理由は次の通りです：
統合されたデータ収集とAI分析: 構造的（選択肢）および非構造的（自由回答）データの両方を収集し、AIが瞬時に回答を要約し、最も言及されたテーマを見つけます。
質の高い即時フォローアップ: 回答が届くと、自動AIフォローアップ質問が深掘りし、不明瞭な回答を明確にし、より豊かなフィードバックを取得します。このアプローチは、基本的なフォームが見落とすコンテキストを明らかにします。詳細については、自動AIフォローアップ質問についてさらに理解してください。
AIとアンケートについてのチャット: 回答を収集した後、データについてAIとインタラクティブにチャットできます—ChatGPTと非常によく似ていますが、回答者のフィードバックのために設計されています。SpecificのAIアンケート回答分析では、複数のAIチャットを実行でき、それぞれ異なるセグメントに焦点を当てることができます。例として、複数のコースを完了した学生や、初めてデュアルエンロールメントに参加する学生への課題の要約などがあります。
手作業なしでの実用的な洞察: 重要なアイデア、直引用、およびパターンが要約され、意思決定や報告に即座に使用できます。AIが重荷を引き受けるため、スプレッドシートや手動の作業は不要です。
詳細については、高校2年生向けのデュアルエンロールメント体験に関するアンケートを簡単に作成する方法のガイドをご覧ください。または、デュアルエンロールメントプリセットを持つ高校2年生向けのアンケートジェネレーターを試してみてください。
文脈的な注意: 全国的に34%の高校生がデュアルエンロールメントプログラムに参加しており、これらの経験の分析は数が増えるにつれて重要です。カリフォルニア州だけでも、2015年から2024年にかけて参加者が3倍に増え、今では卒業生の30%に達しています。[1][2]
高校2年生のデュアルエンロールメントアンケートデータを分析するために使用できるプロンプト
適切なプロンプトを使用することで、アンケートに隠されたコアパターン、動機、機会を明らかにすることができます。ここでは、実績のある一連のプロンプトを紹介します：
コアアイデアのプロンプト: 学生がデュアルエンロールメント体験の中で話している主要なトピックを表示したい場合、このプロンプトを使用します（ChatGPTとSpecificの両方で機能します）：
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出（コアアイデアごとに4-5ワード）し、最大2文での説明を行うことです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを指定する（言葉ではなく数字を使用する）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **Core idea text:** explainer text
2. **Core idea text:** explainer text
3. **Core idea text:** explainer text
ヒント: より実用的または正確な要約を希望する場合は、常にAIに追加のコンテキストを提供します。例として、アンケートの目標やターゲットグループなど。
こちらがコンテキストです：これらの回答は、デュアルエンロールメントプログラムに参加した高校2年生からのものです。将来のプログラム支援を改善するために、彼らの最大の課題を理解したいです。
さらに深く探るためのプロンプト: 学生が言及する特定の傾向やテーマを探るために、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と尋ねます。
特定のトピックプロンプト: 仮説を検証したり、特定のテーマが挙げられているかを確認するために、「XYZについて誰かが話していましたか？」を使います。特定のテーマ（例：単位移転問題やスケジュールの衝突）の証拠が欲しいときに最適です。
ペルソナのプロンプト: ペルソナ（「大学志向の学生」や「キャリア重視の学生」など）を特定したい場合、このプロンプトが有効です。
アンケートの回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」として使用されるものに類似したリストを特定し、説明します。それぞれのペルソナについて、主な特徴、動機、目標、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。
痛点と課題のプロンプト: 主な課題を理解する際には、次を試してください：
アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、ストレス、不満をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度に注意を払いましょう。
動機とドライバーのプロンプト: 学生がデュアルエンロールメントを選んだ理由や動機を得るためには、次を使用します：
アンケートの会話から、参加者が行動や選択の理由として表現している主な動機、欲望、理由を抽出します。類似の動機をまとめ、データからの支持証拠を提供してください。
これらのプロンプトを試行し、コンテキストに応じて調整することで、Specificや他のAIツールを使用してアンケートデータを効率的に採掘できます。
さらなるアイデアについては、AI分析に適したデュアルエンロールメントアンケートのためのベスト質問のリストをご覧ください—オープンエンドアンケート質問の構築の出発点として最適です。
Specificによる質問タイプ別の定性データの分析
Specificで高校2年生のデュアルエンロールメント体験に関するアンケート回答を分析する際、AIワークフローは各アンケート構造に合わせて調整されます：
自由回答（フォローアップあり・なし）: Specificは、各主要質問へのすべての回答を自動生成で要約し、プロンプト駆動のフォローアップ質問への回答も分けて表示します。これにより、ページを読むことなくニュアンスを解析します。
フォローアップ付きの選択肢: フォローアップがある選択肢質問では、各回答選択肢にAI生成の要約が付与されます。「スケジュールの課題{
