この記事では、高校2年生を対象とした教師のサポートとフィードバックに関するアンケートの回答をAIを使った調査ツールで分析する方法についてのヒントを提供します。大切な要素をしっかりと捉えましょう。
調査データ分析に最適なツールの選択
アプローチは、調査で収集したデータの種類に依存します。いくつかの回答は数えやすく、他のものは意味のあるフィードバックを得るために高度な技術が必要です。
定量データ: 質問が評価、複数選択、その他数えることができる回答を求める場合、それらは処理が簡単です。ExcelやGoogleシートを使って、どの回答を何人の学生が選んだかを集計し、全体の傾向を掴み、簡単なグラフを作成できます。
定性データ: 自由回答や追跡質問はより豊かな洞察を与えますが、多くの回答を手動で調べるのは大変です。この場合、AIツールはゲームチェンジャーで、主要テーマを見つけ、意見を要約し、調査データについての質問に平易な言葉で答えることができます。
定性回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります:
AI分析のためのChatGPTや類似GPTツール
自由回答の調査結果がある場合、それをChatGPTまたは他の大規模言語モデル（LLM）にコピーアンドペーストできます。トレンドを探したり、アイデアを要約したり、学生が言及した特定のトピックを探求するために会話を開始します。
実現可能な解決策ですが、現実の面倒も伴います。大量のデータセットがある場合、手動でのコピーは退屈です。回答間の文脈を失い、追跡調査や回答タイプに基づく分析の整理は簡単ではありません。特に教師のサポートとフィードバックに関する調査の場合、微細で複雑な回答になることがあります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこの職務のために作られたものです。それはAIを使用したソリューションで、高校2年生を対象にした教師フィードバックの調査を設計し、自然な会話のような回答を収集することができます。
一番の利点は？ SpecificはリアルタイムAIフォローアップを行うため、より深い思慮深い回答を得ることができます。これにより、学生が考えているだけでなく、その理由も明らかになり、教員がサポート戦略を改善または検証するのに貴重なものとなります。このAIフォローアップ機能についてここで詳しく知ることができます。
AIを一箇所で使用して結果を分析できます。 SpecificやLooppanelのようなAI利用ツールは、フィードバックを迅速に要約したり、主要テーマを見つけたり、個別ケースに深く掘り下げたりするのに手間がかかりません。スプレッドシートの操作や手作業を行わずに、AIと直接応答についてチャットし、特定のフィルター（例：「役立たない」と評価されたフィードバックのみに着目する）を使用してあらゆる角度から掘り出せます。この分析がどのように機能するかはSpecificのAIアンケート回答分析ページでご覧いただけます。
最近の研究によれば、QualtricsやSurveyMonkeyのようなトップクラスの調査ツールも、手間を少なくして価値ある洞察を引き出すために、定性的フィードバックのAI駆動分析を開始しています[2]。これは、AIが教育調査研究において迅速に標準になりつつあることを示しています。
高校2年生の調査フィードバックを分析するために使える有効なプロンプト
AIツール（ChatGPTやSpecificのような）を使用している場合、プロンプトは教師のサポートとフィードバックについて洞察を引き出すための強力なツールです。ここでは、お気に入りのアプローチを紹介します。
中核的なアイデアを引き出すためのプロンプト: 高校生たちからの全回答に基づいて中核的なテーマの要約を求める場合に使用します。これは、特に自由回答形式の質問で効果的です。
あなたのタスクは、太字で中核的なアイデア（中核的アイデアごとに4〜5語）を抽出し、最大2文で説明することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 具体的な中核的アイデアを述べた人数を明示する（言葉ではなく数字を使う）、最も言及されたものを上位にする
- 提案なし
- 指示なし
出力例:
1. **中核的なアイデアのテキスト:** 説明文
2. **中核的なアイデアのテキスト:** 説明文
3. **中核的なアイデアのテキスト:** 説明文
プロンプトにコンテキストを与えるとAIの結果が向上します。 常にAIに対してあなたの調査が何についてのものか、何を学びたいのか、誰が回答したのかを伝えます。例えば:
高校2年生がどのように教師のサポートとフィードバックを認識しているかをアンケートで分析してください。学生が共有する最も一般的な強みと弱点を理解し、学校全体の改善を提案したいと考えています。
要約にアイデアが出た場合、掘り下げたいと思ったら、次のように聞いてみてください:
「教師に聞いてもらえると感じること」についてもっと教えてください。
トピックが直接言及されたかどうかを確認するためには、次のように使います:
「1対1のフィードバックがもっと必要だ」ということを誰かが話しましたか？引用を含めて教えてください。
痛みのポイントや課題のためのプロンプト: 学生が最も苦しんでいる分野を表面化させたい場合に最適です。
調査回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストし、それぞれを要約し、発生頻度やパターンを注記します。
動機や原動力を探るプロンプト: これらの学生のための動機や満足度を発見します。
調査の会話から、参加者が行動や選択をする主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似した動機をまとめ、データからの支持証拠を提供します。
感情分析用のプロンプト: 気分を簡単に把握したいときに試してください:
調査回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。それぞれの感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案やアイデアを収集するためのプロンプト: 高校生からの実行可能なアドバイスを収集するのに使用されます。
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを識別してリストします。それらをトピックや頻度ごとに整理し、該当する場合は直接引用を含めます。
調査に特化したプロンプトのアイデアについては、教師のフィードバックに関する高校2年生の調査に最適な質問をこちらでご覧ください。
質問タイプに基づく定性的回答のSpecificの分析方法
Specificは異なる調査質問タイプの処理に賢いです。これにより得られる洞察は非常に強化されます。
自由回答の質問（追跡も含めても含めなくても）: 「教師からどのようなサポートが欲しいですか？」という質問に対し、Specificはすべての回答を要約するとともに、それらに関連する追跡調査の回答を要約し、中核的な概念やユニークな視点を明らかにします。
フォローアップ付き選択肢: 「教師のフィードバックはどれくらい役立ちますか？」（選択肢あり）と尋ね、フォローアップで説明を収集した場合、各選択肢（例：「非常に役立つ」「役立たない」）が、学生が説明したサポートまたは問題の要約を得ます。このセグメンテーションは自動的に行われます。
NPS: 教師のフィードバックに対してNet Promoter Scoreスタイルの質問を実行している場合、Specificは追跡調査の回答をディトラクター、パッシブ、プロモーターごとにグループ化し、各グループのコメントと理由を即座に要約します。
このフローはChatGPTでも模倣できますが、反応タイプごとの個別化された要約を求めたり、追跡調査を元の回答にリンクしたい場合は、より多くの手作業が必要です。
調査分析におけるAIのコンテキストサイズ制限への対処方法
大規模な言語モデルを使った調査分析における課題の一つはコンテキストの制限です。AIとの会話に収まるデータ（回答）には限りがあります。回答が多すぎると、モデルが何か重要な情報を見逃すか、スペースが足りなくなる可能性があります。
賢い戦略が2つあります。どちらもSpecificでそのまま利用できます:
フィルタリング: 調査データをフィルタリングし、AIが特定の質問に答えたり特定の回答をした会話のみを分析できるようにします。特定のグループやフィードバックタイプに焦点を当てる場合にはとても役立ちます。
クロッピング: 分析したい質問にのみ限定して切り取ることで、それらだけをAIに送信し、コンテキスト障壁を超過してしまうことなく、集中した結果を保証します。
高校2年生からの回答が大量にあっても、深さを失うことなく制御が可能です。
高校2年生の調査回答を分析するための協力機能
チーム間のコラボレーションは困難です 教師のサポートとフィードバックに関する何十もしくは何百もの調査回答を扱った場合、発見をサイロ化されたり、同僚がファイルを回す間に分析が長引く可能性があります。
Specificを使えば、AIとのチャットでグループとして分析できます。 あなたとチームは別々の分析チャットを立ち上げることができ、例えば、より個別サポートを必要とする高校2年生に集中する、または学生が現在の教師戦略で最も気に入っていることを探求することができます。
誰が何をしているかを把握してください。 Specific内の各チャットでは、誰がそれを作成したかが表示されるため、チームワークが透明化し、誰かが作業を中断しても、誰かがそれを引き継ぐことができます。教育チーム、学校の指導部、さらには改善に協力する地域グループに最適です。
メッセージアプリと同じようにリアルタイムのコラボレーション。 AIとチャットする際、各メッセージには送信者のアバターが表示されるため、常に会話を追跡し、アイデアの流れを見て、誰もが状況を把握し続けることができます。
教師のサポートとフィードバックについての高校生の調査を構築する方法について、さらにアイデアを探るにはこちらの概要をご覧ください。
今すぐ高校2年生の教師サポートとフィードバックに関するアンケートを作成しましょう
高品質で実行可能なフィードバックをAIによる分析で数分で収集し、深い洞察を得て、時間を節約し、チームが教育戦略を次のレベルに引き上げることを可能にします。
