この記事では、高校2年生の生徒に対する帰属意識に関するアンケートの回答を、行動可能なインサイトを得るための適切なAI駆動のツールと戦略を使用して分析する方法についてのヒントを提供します。
アンケートの回答分析に適したツールの選択
高校2年生の帰属意識に関するアンケートデータを分析する際、アプローチとツールは回答の形式に応じて選ぶべきです。通常、二つの主要なデータタイプに直面します：
定量データ: 数値、選択、カウント—例えば「どれだけの生徒が帰属感を感じているか？」など。これらはExcel、Google Sheets、または基本的なアンケートダッシュボードで簡単に分析できます。カウントを合計し、グループを比較するだけで迅速に統計を得ることができます。
定性データ: これは少し厄介です。オープンエンドの回答（「学校で含まれたまたは除外されたと感じた時のことを説明してください」など）や詳細なフォローアップ回答は一目で処理できません。AIツールがないと、数百の長い回答を読み取り、本当のインサイトを抽出するのはほぼ不可能です。特にバイアスのない再現可能な結果を重視する場合はなおさらです。
定性分析には検討に値する2つの主要なアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
定性データをエクスポートし、ChatGPT（またはGeminiやClaudeのような他の生成AIプラットフォーム）に貼り付けることができます。AIに分析に関する質問を設定すれば、サマリー、テーマ、または感情の分解を提供します。
利点: アクセスしやすく、小〜中規模データセットに対応し、プロンプト