この記事では、高校2年生の数学に対する自信に関する調査の回答を分析するためのヒントを紹介します。実践的な洞察を得るには、適切なツールとアプローチが必要です。
調査分析のための適切なツールを選ぶ
調査分析のアプローチとツールは、収集するデータの形式と構造に依存します。定量的な回答と定性的な回答では異なる方法が必要で、最適なツールを使用することで時間と労力を節約できます。
定量的データ: 学生が回答Aと回答Bのどちらを選んだかを数えるだけなら、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールを使用できます。これらは、はい/いいえの選択、評価、または数値的な回答—クラシックな棒グラフ素材に最適です。
定性的データ: 自由記述の回答やフォローアップの質問の回答には、問題が生じます。長い段落、さまざまな言語、すぐには目立たないテーマが登場します。これらの回答を数十（または数百）回読むのは非現実的です。ここでAIツールが活躍します—学生が実際に言っていることを見つけて要約するソフトウェアが必要です。
定性的な回答を扱う際には、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
コピーしてチャット: 一つの方法として、データをエクスポートし、それをChatGPTや類似のAIモデルにコピーすることです。この方法なら、調査の結果についてAIとチャットできますが、あまり便利ではありません:
大規模なデータの取り扱いは面倒です。 チャットインターフェイスは大きなテキストブロックに苦労し、ほとんどはコンテキストサイズ制限に早く達し、質的な回答をすべて保持できません。
簡単な組織化ができません。 データがツール用に構造化されていないので、多くの手動調整が必要であり、フォローアップの管理や会話の分割が面倒になります。
Specificのようなオールインワンツール
会話データの分析に特化: Specificはまさにこのような調査—学生の経験、自信、または課題についての豊富で自由なフィードバックを集めるために設計されています。Specificで調査を行うと、ただデータを集めるだけでなく、AIエンジンが質の高い回答を得るための知的なフォローアップ質問を行います（詳細は自動AIフォローアップ質問を参照）。
AIによる分析がすぐに利用可能: 回答が届くと、Specificは即座にそれらをGPT駆動のAIで分析します。それは回答を要約し、主要なテーマを抽出し、すべての定性的データを明確で実行可能な発見に変えます—手動のスプレッドシートや何百もの回答を読まなくても済みます。SpecificのAI調査回答分析により、ChatGPTのように結果と直接チャットできますが、コピー＆ペーストの煩わしさがありません。また、AIに送信されるコンテキストを細かく制御できるため、関心のある学生、質問、またはセグメントに集中できます。
便利で柔軟: 研究者や教育者のために構築されたプラットフォームで、収集、整理、分析が一体化しています。
調査の作成がどれほど簡単かをご覧になりたければ、高校2年生の数学の自信に関する事前設定AI調査ジェネレーターを試すか、AI調査ビルダーを使って新たに開始することができます。
適切なツールを選ぶことで、大量の時間を節約できます。高校2年生の数学の自信に関する調査を行っている場合、学生の37%しか自信を持っていないという現状に直面しています。最近の研究によれば、この課題はますます厳しくなっています。[1]
高校2年生の数学の自信に関する調査を分析するための有効なプロンプト
AIを使用して調査回答を分析する場合、AIに与えるプロンプトが重要です。良いプロンプトは明確で実行可能な洞察をもたらし、悪いプロンプトは混乱と繰り返し作業を招きます。この対象と調査トピックに役立つフィールドテスト済みのオプションを以下に示します：
核心となるアイデアのプロンプト: これは、すべての学生の回答から主なテーマの要約を求める場合、大規模なデータセットに最適です。これもSpecificのデフォルトプロンプトで、ChatGPTと互換性があります：
あなたのタスクは、太字の核心アイデア（各核心アイデア4-5語）と最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアをどれだけの人が言及したかを示す（数字を使用、言葉ではなく）、最も言及されたものを上に
- 提案は不要
- 示唆は不要
例の出力:
1. **Core idea text:** 例の説明文
2. **Core idea text:** 例の説明文
3. **Core idea text:** 例の説明文
常に文脈を追加！ AIは、より多くの文脈を与えると、より良い回答をします。例えば、上記のプロンプトの前にこう言うと良いでしょう：
このデータは、高校2年生の数学授業における自信に関する調査から得られたものです。我々の目標は、学生が数学に対してどのように感じているか、彼らが直面している課題、そして自信を高めるために何が役立つかを理解することです。
出現するテーマの深堀り: サマリーから表面化した核心アイデアに応じて、「代数での苦労についてもっと教えて」などのプロンプトを使用します。
特定のトピックに関するプロンプト: 学生がコンセプト、トピック、または教育方法について言及したかどうかをすぐに確認します。ただ「ピア・チュータリングについて誰かが話しましたか？」と質問するだけです。また「引用を含めて」と追加することで直接的な学生の言語を引き出すことができます。
ペルソナに関するプロンプト: この構造は学生の間のパターンを明らかにします。以下のように試してみてください：「調査回答に基づいて、製品管理で使用される'ペルソナ'のような明確なペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、その主要な特徴、動機、目標、および関連する引用や観察されたパターンを要約します。」
課題や問題点に関するプロンプト: 「調査回答を分析し、言及された最も一般的な課題、苛立ち、または問題点をリストアップしてください。各々を要約し、パターンや発生頻度の注記を行ってください。」これは、自信レベルが遅れる理由を理解するために一般的に重要です。
感情分析のプロンプト: 感情的な状況を理解するために、「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）を評価してください。各感情カテゴリに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調します。」という指示を使用します。
より多くのプロンプトアイデアや実際の調査作成に役立つヒントをお探しですか？高校2年生の数学自信調査を簡単に作成する方法やこれらの調査に最適な質問の内訳をご覧ください。
Specificがどのように質問タイプ別に定性データを分析するか
Specificの分析は、調査の構造に適応し、次のように簡単に探求できます：
自由記述の質問（フォローアップの有無にかかわらず）: すべての回答と関連するフォローアップの回答の要約を取得できます。
選択肢とフォローアップ: 各選択肢には独自の要約があり、その回答を選んだすべての人からのフォローアップの要約を集めます。たとえば、クラスの半分が「数学が抽象的すぎて自信を持てません」と選んだ場合、その学生だけからのテーマ別の要約とサポートする引用が得られます。
ネットプロモータースコア（NPS）質問: Specificは、ネガティブ、パッシブ、プロモーターの各グループについて要約を生成し、各グループをフラストレーション、満足、またはインスピレーションさせた点を区別します。
ChatGPTでこれを模倣するには、回答グループをエクスポートし、要約のプロンプトを行う必要がありますが、それは非常に手動でスプレッドシート、ドキュメント、AIチャットの間を頻繁に切り替えることになります。
調査データを分析する際のAIコンテキスト制限の対処法
AI駆動の分析の魔法は時折厳しい制限にぶつかります：現代のすべてのAIにはコンテキストサイズがあります—一度に「見る」ことができるデータの量です。大規模なクラス調査では、速やかな分析の主な障害となることがよくあります。
分析をスムーズにするための実用的な方法は次の2つです：
フィルタリング: 関連する会話のみに分析を集中します。例えば、低い自信を表明した学生や特定のフォローアップに答えた学生のみをレビューするためにフィルタリングします。その方法で、それらの回答のみがAIに送信されて要約されます。
切り取り: 分析に含める調査質問を選択し、それらのみをAIに送信します。これによりデータが絞られ、コンテキスト制限を超えずに、回答を管理しやすくかつ関連性のあるものに保つことができます。
これをSpecificがネイティブで処理しますが、ChatGPTを使用する場合、事前にデータセットをフィルタリングし、必要な行のみをコピーし、AIの最大文字数制限内で各セッションを維持する必要があります。どちらにしても、あなたの分析を厳密に集中させることが重要です—特に、現在、15歳のアメリカ人学生がOECDの平均を下回る数学力であり、あなたの調査の洞察がそれを埋めるのに役立つかもしれません。[2]
高校2年生の学生調査の共同分析機能
グループで調査データを分析することは混乱しがちです—特に、学校年度全体の2年生のクラス数学の自信調査、多くのクラス、または地区全体をカバーする場合はそうです。何を学んだか（そして何が実行可能か）を揃えるにはチームワークが必要です。
AIチャットインターフェースがチームワークを簡単にします。 Specificでは、調査データを会話形式で分析でき、AIとの対話が同僚との対話のようです。これにより、分析の手渡しや無限の共有ドキュメントを必要とせずにグループでの探求を促進します。
フォーカスした分析のための複数の独立したチャット。 プラットフォーム内の各会話は独自のフィルタ、コンテキスト、フォーカスを使用できます（たとえば、あるチャットは「数学は難しい」から「数学は楽しい」と変わった学生に焦点を当て、別のチャットは感情の性差に焦点を当てるなど）。各チャットは明確にラベル付けされており、誰がどの分析スレッドを開始し、何を探求したかが誰にでもわかります。
透明性のあるチームコラボレーション。 すべてのチャットはユーザーのアバターを表示し、誰が入力したか、または特定の質問行を主導したかがわかります。これにより、クロスチェック、手渡し、または明確化の要求が容易になり、誰の分析も受信箱に埋もれません。
チームでの作業（または単に調査構造の編集）について詳しく知りたい場合は、AI調査エディターまたは専用のAI分析チャット機能をご覧ください。
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SpecificのAI駆動の調査および分析ツールを使用して、数学の自信に関する有意義なデータを数分で収集および分析し、より深い洞察を得て、フォローアップを自動化し、フィードバックを学生のための実際のアクションに変換しましょう。