この記事では、高校3年生の履歴書およびポートフォリオの準備状況に関する調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。データが自由回答インタビューから得たものでも、より構造化された選択式の質問から来たものであっても役立ちます。
調査回答データを分析するための適切なツールの選択
調査回答の分析を行う際は、調査データの形式や構造に大きく依存します。
定量データ: 何人の学生が履歴書作成に自信があると答えたかといったデータを見る場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートが、回答を集計し基本統計を行うのに最適です。
定性データ: 自由回答やフォローアップの回答（例：なぜ準備ができていないと感じているかを学生が説明する）に深入りする場合、読むべきテキストが多すぎて手動では解析できません。この場合、AIツールが大規模に物事を理解するのに役立ちます。
定性回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
データをコピーしてAIと対話します。 調査回答をエクスポートしてChatGPTなどの大規模言語モデルツールに投入できます。そこから質問をすると、チャットの中で要約を得られます。しかし正直に言って、標準的なチャットウィンドウでテキストを扱うのは面倒です。どれだけコピーできるかに制限があり（AIのコンテキスト制限）、スレッド管理や特定の会話に戻ることが理想的ではないことがよくあります。
Specificのようなオールインワンツール
目的に特化したAI調査分析プラットフォーム。 Specificのようなツールは、この難題に正に対応するためにあります。Specificを使用すると、調査データを一ヶ所で収集し分析することができます。
自動フォローアップによるより質の高いデータ。 回答を収集する際、SpecificのAIは各学生の回答に基づいて賢明なフォローアップ質問を行います。これにより、より豊かで関連性の高い洞察が得られます。これは、高校生のうち40%しか履歴書作成に自信を持っていないことがわかったときに非常に重要です[1]。AIはその統計の背後にあるものを掘り下げ、推測に頼ることを防ぎます。
瞬時に行動可能な分析。 Specificは即座に回答を要約し、主要なテーマを浮き彫りにし、結果についてAIとチャットする力を与えます。ダウンロード、コピー、スプレッドシートの取り扱いは不要です。ChatGPTと同様のフォローアップクエリの柔軟性を得るほか、データをフィルタリングおよび整理する機能があるため、大規模な調査の詳細な分析が実践的になります。
高校3年生の履歴書およびポートフォリオの準備に関する調査結果を分析する際に使用できる便利なプロンプト
ChatGPTまたはその他のAIツールを使用する場合、使用するプロンプトが非常に重要です。こちらは調査結果を掘り下げる際に使用するプロンプトの例です：
学生回答のコアアイディア抽出: このプロンプトは、自由記述が多い回答から主要なトピックや懸念を迅速に浮き彫りにするために最適です。
あなたのタスクは、コアアイディアを太字で抽出すること（コアアイディアごとに4-5語）および最大2文の説明文です。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイディアについて言及した人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **コアアイディアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイディアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイディアのテキスト:** 説明文
AIは追加のコンテキストを与えるとより効果的に動作します。調査の背景、ゴール、学生に関する詳細をAIに伝えましょう。例えば：
私は高校3年生を対象に収集した履歴書およびポートフォリオの準備状況に関する調査を分析しています。主な障害や信頼感や不安の原因を理解したいと考えています。このことを念頭において以下の回答を分析してください。
特定のテーマやアイディアのフォローアップ: 初期分析の後に深入りするために使用します。例としては：
面接準備に関してもっと教えて（コアアイディア）
トピックを検証する: 学生があなたが気になる何かについて言及したかどうかを確認します：
誰かが経済援助について話しましたか？ 引用を含めてください。
履歴書およびポートフォリオの準備では、学生の態度のグルーピングや満たされていないニーズ、痛点、またはモチベーターのスポットライトを当てるプロンプトを使うと賢明です：
ペルソナのグルーピング: 回答にパターンを見つける（例えば、自信過剰、未準備、あるいは非常に意欲的な学生）：
調査回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」のように、異なるペルソナを識別し説明します。各ペルソナについて、主要な特徴、モチベーション、目標、および会話から観察された関連する引用やパターンをまとめてください。
痛点と課題のリスト化:
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリスト化します。各々を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
動機と推進力の表面化:
調査会話から、参加者が行動や選択の理由として表現する主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似した動機をまとめ、データからの支援証拠を提供してください。
満たされていないニーズや機会を捉える:
回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見するために、調査回答を検証してください。
さらにアイディアやターゲットを絞った質問の例は、履歴書およびポートフォリオの準備に関する高校生向けの調査質問リソースをご覧ください。
質問タイプ別にSpecificが定性データを分析する方法
分析ツールが質問の構造をどのように扱うかを理解することは特に定性データにおいて重要です。
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）: Specificはこれらのオープンな質問へのすべての学生の回答、ならびに関連するフォローアップで共有された内容をまとめ、要約します。AIは共通のスレッドを特定し、大きなトレンドと細かいパターンの両方を迅速に見通すのを手助けします。
フォローアップ付きの選択質問: 学生が選択（「やや準備できている」といった）をした場合、Specificはその回答に関連するすべてのフォローアップテキストのために別々の要約を作成します。これにより、「自信がある」と答えた学生と迷っている学生の発言を比較することができます。
NPS質問: 各ネッとプロモータースコアグループ—批判者、中立者、推奨者—は、フォローアップ回答のためにそれぞれ独自の専用要約を得ます。高校生のうち25%しか大学レベルの学業準備ができていないことがわかったとき[2]、準備のできている学生が何を知っていてその仲間が知らないかを見たいでしょう。
ChatGPTでもこれを行うことができますが、多くの場合、別々のチャットを操作し、テキストをコピー・ペーストし、データを再整理する必要があります。これは手作業が多く発生します。
大規模な回答セットでAIのコンテキスト制限課題に対処する方法
もしフル調査のエクスポートをChatGPTに貼り付けて「コンテキストサイズ制限」に達した経験があるなら、その痛みを知っているでしょう。AIモデルは一度に処理できるデータが限られているため、大規模な回答セットには戦略が必要です。Specificはこれを標準装備で解決しますが、一般的には次の方法で対処します：
フィルタリング: 学生があなたが気にする質問や回答に関連する応答をした会話のみを分析します。これにより、AIが見るデータは絞り込まれ、コンテキストの制限に収まる集中した分析が得られます。
切り抜き: 分析のために選択された質問のみをAIに送信します。最小限の必需品に絞ることで（おそらく「履歴書作成で最も難しいことは何ですか？」のように）、AIウィンドウにより多くの会話データを保持し、制限に達するのを避けることができます。
これらの戦略を使用するツールであろうと、Specificの組み込みサポートを使用する際も、最大で最も詳細な調査を分析できます。
高校3年生の調査回答を分析するための共同機能
調査分析の共同作業は面倒になる— 特に複数のカウンセラー、教師、または研究者が高校生の履歴書やポートフォリオの準備状況を深く探りたいときです。発見を見失い、作業を重複させるのが簡単です。
Specificでは、AIとチームで調査データについてチャットします。 各会話スレッド（または「チャット」）でフォーカスを絞ることができ、例えば、1人のチームメンバーが準備不足を感じている学生をフィルトリングしている間に、別のメンバーが最も自信のある学生のパターンを探します。
誰が何を貢献したかを記録します。 分析パネルの各チャットは誰が作成したかを表示するため、視覚化している洞察が誰のものか常にわかります。これにより、チームは重複を避け、重要な発見に対する認識が得られます。
メッセージの背後にいる人々を見る。 各メッセージは送信者のアバターを表示し、多人数の調査を更にわかりやすくします。チームはツール内でアイデアを直接やりとりし、発見を精査し、細かいトレンドを浮き彫りにし、学校または組織で最も重要なことに対して合意することができます。
この共同作業の構造は、教育現場で特に価値があります。複数のステークホルダーが、同じ質問に関心を持つことが多いからです。他の機会に不完全に感じている高校生をどう締めくくれるか。
ご自身の学校向けに調査を設計されたい場合、高校生向けAI調査ジェネレーターまたは一般用AI調査ビルダーを参照して迅速に開始してください。
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深く、行動に移せる洞察を学生から引き出すことで、より良く、迅速な意思決定を導きましょう。AIが調査分析の面倒な部分を処理し、あなたは実際の改善をもたらすものに集中してください。