この記事では、高校3年生を対象とした大学専攻探索に関するアンケートからの回答を分析するためのヒントを紹介します。AIを駆使したツールを使用して、アンケートデータを明確で実行可能なインサイトに変える方法を実践的に説明します。
アンケート回答分析のためのツール選び
最適なアプローチと正しいツールは、高校生から大学専攻探索に関するどのようなデータを収集するかによって異なります。すべての回答が同じではないので、詳しく説明しましょう:
定量データ: 「何人の学生が大学が重要だと考えているか？」のようなものは、数えたりチャート化したりするのが簡単です。ExcelやGoogle Sheetsを使ってすばやく回答を集計したり、基本的なグラフを作成したりできます。
質的データ: 大学専攻に興味がある理由や、将来のキャリアについての不安など、学生が共有する自由回答はもっと複雑です。特にアンケートが長くなり、現実の文脈が複雑になると、すべての長文回答を自分で読むのは現実的ではありません。ここでAI分析が強みを発揮します。最新のツールはパターンを自動的にピックアップし、感情を抽出し、思いつかなかった新しいテーマを発見します。
多くのオープンエンド回答を簡単に処理するツールのおかげで、質的調査回答をAIを使って分析することが今や標準になっています。たとえば、NVivoやMAXQDAは、AIを使用して質的データをコード化し、感情分析を行い、主要テーマを特定します。これらのプラットフォームを使用すると、回答者にとって何が最も重要かをすばやく確認できます。
質的回答を扱う際のツール選択には2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールを使ったAI分析
コピーペーストのワークフロー: アンケートデータをエクスポートして、ChatGPTや類似のツールにペーストできます。その後、AIと「チャット」し、データを分析して要約、傾向、重要なテーマを取得します。
手動の努力が必要: 特にアンケートが大規模でない場合に機能しますが、非常に便利というわけではありません。回答をエクスポートするためにオープンエンドの回答をフォーマットし、データサイズの制限を回避し、追加の分析を管理することには時間がかかります。
構造の欠如: 回答が混同される可能性があり、どの引用がどの学生に属しているか、各回答がどの質問に答えているかを追跡するのに余分なエネルギーを使う可能性があります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析のための特化設計: SpecificのようなAI駆動のアンケートツールを使用すると、より迅速かつ深い分析体験が得られます。
賢いデータ収集: プラットフォームは回答を収集するだけでなく、その場でフォローアップ質問を行うAI面接官を使って、データの充実性と関連性を高めます。高校生の大学専攻探索のような複雑なトピックでは、動機や不安を理解することが重要です。実際にどのように機能するかは、自動フォローアップ質問ガイドで確認してください。
即時AI分析: 回答が集まると、Specificは回答を自動で要約し、主要テーマを指摘し、動機や障害のパターンを見つけ、どこを深堀りすべきか提案します。ChatGPTと同様にAIに直接追加の洞察を求めることができますが、実際のアンケートの構造と文脈を使って行います。さらに、特定の分析に送信するデータを制御するための高度な機能を利用できます。
手作業の煩わしさなし: データのエクスポート、面倒なコピーペーストをスキップし、クラスや回答タイプ、その他のタグで結果を簡単にフィルターまたはセグメント化できます。
高校生の大学専攻探索アンケートを分析するために使えるプロンプト
オープンエンドのアンケート回答を分析し始めたとき、良いプロンプトが戦いの半分です。巧みに作成されたプロンプトは、ChatGPT、Specificの会話分析、または他のツールを使用する場合に、データに埋もれたパターンと実行可能なテーマをAIが引き出すのを助けます。ここでは、高校生の大学専攻探索に関する回答を分析するために特化したお気に入りのプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイディアのプロンプト: 明確で簡潔な「全体像」のトピックを得るための私の定番プロンプトの1つです。（このプロンプトはSpecificでも使用されますが、ChatGPTでも機能します。）オープンエンドの回答リストを貼り付けた後に使ってください：
あなたの仕事は、太字でコアアイディアを抽出することです（コアアイディアごとに4〜5単語）+最大2文の説明文。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイディアを言及した人数を指定する（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例外的な出力：
1. **コアアイディアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイディアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイディアのテキスト:** 説明テキスト
詳細を加え、洞察を向上させる: AIは、あなたのアンケート、対象者（高校生）、主要な目的（例：動機や不安の理解）、そしてあなたが気に掛けるインサイトの種類を説明すると、よりうまく機能します。プロンプトに加える簡単な例を以下に示します：
このデータは、大学専攻の選択肢を探索する高校生を対象としたアンケートからのものです。学生がどのように選択するか、どのような課題に直面しているか、そして大学計画に影響を与える要因についての洞察を探しています。教育者やカウンセラーにとって役立つ実行可能な洞察に焦点を当ててください。
テーマを深掘りする: AIが主なアイディアを返した後、続けて「[コアアイディア]についてもっと教えてください。」と尋ねます。例：「財政的懸念についてもっと教えてください。」 これにより、サブテーマと直接的な引用が得られます。
直観を検証し事実を直接求める: 特定のトピックを確認したい場合（例：「STEM専攻」や「家族の影響」）、ただ尋ねます: "STEM専攻について話した人はいますか？引用を含めてください。"
ペルソナの発見: 高校生の中で異なるグループを発見するには: "アンケート回答に基づいて、製品管理で使用されるような'ペルソナ'のリストを特定し、記述します。各ペルソナについて、その主な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。"
問題点とチャレンジの抽出: プロセスが学生にとって難しくなる理由を知りたくなるでしょう: "アンケート回答を分析し、最も一般的な問題点、フラストレーション、または言及された課題をリストしてください。各々を要約し、パターンまたは出現頻度を記録してください。"
動機と原動力: 学生が特定の専攻を選ぶ理由を感じ取る: "アンケート会話から、参加者の行動や選択に対する主な動機や理由を抽出してください。類似の動機をまとめ、データからの裏付けを提供してください。"
感情分析: 全体的な雰囲気や不安を確認するには: "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キーフレーズまたはフィードバックをハイライトしてください。"
これらのプロンプトをあなたのアンケート目標に合わせて組み合わせてください。詳細で文脈に富んだプロンプトは、ほとんどの場合、より良いAI出力につながります。アンケートの設定で重要なことがすべてカバーされていることを確認するには、この高校生向け大学専攻探索アンケートのための最高の質問ガイドをお勧めします。
質問タイプごとの質的回答をSpecificがどのように分析するか
Specificは精巧な分析に特化しており、大学専攻探索のためにアンケート質問を構成した方法に基づいてAIのロジックを適応させます：
フォローアップの有無にかかわらずの自由回答質問: プラットフォームはすべてのメイン回答の適切な要約を提供し、各フォローアップへの回答を個別にキャプチャします。つまり、「あなたの最大の不安は何ですか？」と尋ね、AIが「もう少し詳しく教えてください」と尋ねた場合、各レイヤーが読みやすいように要約されます。
フォローアップ付きの選択肢: アンケートが学生にリストから選択させ（例：「興味のある専攻は何ですか？」）、「なぜそれを選んだのか？」というフォローアップを追加する場合、選択されたそれぞれの選択肢ごとにまとめられた要約が得られ、すべてのフォローアップ回答が追加の文脈を提供するためにバンドルされます。
NPS質問: 特定の専攻や学校を学生がどれほど推奨する可能性があるかを測定するためにNPS（ネットプロモータースコア）を使用する場合、Specificはフォローアップの要約を自動的にタイプ別—デトラクター、パッシブ、プロモーター—に分けます。各グループの意見は独立して要約され、{