この記事では、AIを活用したアンケート回答分析技術と実用的なヒントを使用して、高校2年生の生徒が選択するコース選好に関するアンケートの回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
アンケートデータを分析するための適切なツールを選ぶ
高校2年生の生徒のコース選択の好みを分析する際の最良のアプローチとツールは、アンケート回答の形式と構造に依存します。
定量データ： アンケートで構造化された答えを集める場合、例えば好ましいコースに関する選択式やチェックボックスの結果、分析は比較的簡単です。ExcelやGoogleスプレッドシートを使用して、各オプションを選んだ生徒の数を数えるだけで済みます。これらのツールは、どのコースが最も人気があり、どれが最も人気がないかを視覚化するのを簡単にします。
定性データ： 開いた質問（例：「なぜこのコースを選びましたか？」や「コースオプションを改善するにはどうすればいいですか？」）やAIを活用したフォローアップの場合、状況は複雑になります。数十から数百のテキスト回答を読むことは圧倒されるでしょう。この場合、AIによって自由回答のフィードバックを要約、グループ化、テーマを抽出できるツールが必要です。
定性データに対処する際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールでのAI分析
コピー＆チャット： 手動で自由回答のアンケート回答をエクスポートし、ChatGPTや類似のツールに貼り付けることができます。そして、AIに回答を要約、分類、または洞察を見つけるように頼むだけです。
スケーラビリティの限界： この方法は小さなデータセットには有効ですが、すぐに扱いにくくなります。長いアンケートを処理するのは難しく、後続の分析も手動の作業となります。プロンプト入力のためにデータをフォーマットするのは面倒で、さらなる使用に向けた出力の整理は必ずしも簡単ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
目的特化の分析： Specificのようなプラットフォームは、会話型アンケート分析専用に作られています。同じ環境でデータを収集し、回答を分析することができ、ワークフローに正確に合わせて設計されています。
高品質のデータ： SpecificのAIはアンケート中にリアルタイムでフォローアップ質問を行い、静的なアンケートよりも豊かな詳細な回答を引き出します。これにより、生徒の動機やコース選択の動因についての深い洞察を得ることができます。動的なインタビューがデータの収集をどのように向上させるかを理解したい場合は、自動AIフォローアップ質問機能についてもっと読むことができます。
インスタントな結果： 回答が入ると、SpecificのAIは主要なテーマを自動的に抽出し、すべての回答（フォローアップの返信も含む）を要約し、実用的な知見を提供します—手動でスプレッドシートをエクスポートしたり整理したりする必要はありません。AIと直接アンケート結果について会話し、特定のトレンドについて深掘りしたり、コースやペルソナでフィルタリングしたりすることができます。これはChatGPTと同様ですが、あなたの学生データが直接利用可能で、文脈的に組織されています。
柔軟な分析： AIに送信するデータをきめ細かく制御することができ、大量のデータや非常に詳細なアンケートを管理するための組み込み機能があります。回答件数が増える場合や、APやSTEMコースに登録している生徒のサブセットを分析したい場合には、これが重要になります。
高校のコース選択アンケートを管理する人にとって、この使いやすさ、効率、そして構造化されたインサイトの組み合わせは、オールインワンツールを非常に魅力的にします。
高校2年生の生徒アンケートの回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
適切なプロンプトは、アンケートテキストの塊を明確で実行可能なテイクアウトに変えることができます。こちらは、ChatGPT、Specific、または他の会話型AIツールを使用する際に、高校2年生のコース選択優先データセットのための私のお気に入りのプロンプトです。
核心アイデアのためのプロンプト： 大規模なデータセットからの主要なテーマやトピックを要約するために使用してください。Specificでデフォルトで提供されているもので、一般的なAIツールでも機能します。
あなたの課題は、太字で核心アイデアを抽出することです（各核心アイデア4-5語） + 最大2文の説明文まで。
出力条件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを言及した人数を数で示す（言葉ではなく数値）、最も多く言及されたものを上に表示
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **核心アイデアテキスト：**{
