この記事では、中学校の生徒の調査から得られるデータや回答を分析する方法についてのヒントを提供します。中学生たちがオンラインでの生活についてどのように考えているかを真に理解したい場合、強力な調査回答の分析が重要です。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
最適なアプローチと使用するツールは、データの構造に依存します。考えるべきポイントは次の通りです：
定量データ: 「何人の生徒がパスワードを共有しましたか？」や「サイバーいじめを報告したのは何人ですか？」のような質問に対して、ExcelやGoogle Sheetsで回答をカウントします。これは、複数選択やスケールに基づく質問に理想的です。
定性データ: 自由回答やフォローアップの質問（「オンラインで不安を感じた時のことを説明してください…」）は手作業で仕分けるのがほぼ不可能なほど長くて乱雑なテキストを生み出します。これにはAIベースの分析が必要です。
多くの定性的回答に直面している場合、データを理解するための主なツールオプションが2つあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
エクスポートした調査回答をChatGPTのようなツールにコピーし、生徒の発言について質問できます。機能しますが、作業が必要です。データ全体のフォーマットが面倒で、コンテキストのサイズが限られており、有意義な要約を得るには試行錯誤が必要です。
利点: 既にアクセス権があれば試しやすい。小規模データには効果的。
欠点: 大規模またはさらに乱雑なデータセットでは手間がかかる。組み込みの調査分析機能がない。すべてを自分で整理する責任があります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは調査データの収集とAIを使った高品質の回答分析の両方を処理するために構築されています。まず、自動的にフォローアップ質問を行い、回答の正確性と深度を向上させます。特に安全性の問題について説明を促す優しい一押しが必要な中学生にとって効果的です。
その後、AI調査回答分析機能が回答を要約し、主要テーマを見つけ、直ぐにアクション可能な洞察を特定します。スプレッドシートの取り扱いは不要で、AIと直接チャットしてさらに深く掘り下げることができます。すべてが1つのインターフェース内で行われ、調査データ専用に設計されています。
AIチャットに入力するデータを正確に制御し、フィルターを使用したり、必要に応じてコンテキストを追加したりできます。これがどのように機能するのか興味があるなら、SpecificのAI調査回答分析の作業例をご覧ください。
中学生のデジタル市民意識およびオンライン安全調査のための有用なプロンプト
調査回答を分析する準備が整ったら、賢いプロンプトを使用するのが役立ちます。これらはSpecificのAIチャットおよびChatGPTのようなツールで機能します。次のものを試してみてください：
コアアイデアのためのプロンプト: あなたの調査データで繰り返し現れる主要なトピックとテーマを素早く把握するために使用します。（これは実際にはSpecificが使用している正確なフォーマットです。）
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（各コアアイデアにつき4〜5語）で抽出し、2文以内の説明文を作成することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを挙げた人数を明記する（言葉ではなく数字で）、最も言及されたものから上に
- 提案なし
- 説明や指示なし
出力例:
1. **コアアイデアテキスト**: 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト**: 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト**: 説明テキスト
コンテキストを追加してより良い結果に: 調査や目標に関する情報を多く提供するほど、AIの分析は賢明になります。例：
私は中学生のデジタル市民意識とオンライン安全調査の回答を分析しています。私の主な目標はリスクのある行動（パスワード共有や知らない人との会話など）を特定し、生徒たちがオンライン安全についてどう感じているかを理解することです。このコンテキストを使用して結果を分析してください。
フォローアッププロンプトでさらに深掘り: もっと詳しくインタラクティブにするために、次のような質問をすることができます：
生徒のパスワード共有についてもっと教えてください。
特定のトピックのプロンプト: 特定の行動や問題の言及を確認するために簡潔な質問を使用します：
誰かがサイバーいじめについて話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト: 学生を異なる行動プロフィールにセグメント化するために（デジタル安全教育をカスタマイズするのに役立ちます）：
調査の回答に基づいて、異なるペルソナのリストを特定し説明してください。各ペルソナごとに、その主要な特性、動機、目標、および会話で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。
痛点と課題のためのプロンプト: 生徒が最も心配しているデジタルリスクや問題を明確にリスト化するために：
調査の回答を分析し、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アップしてください。それぞれを要約し、出現頻度やパターンを記してください。
感情分析のためのプロンプト: 生徒が自身のデジタル安全性や学校の教育努力についてどう感じているかを測りたい場合：
調査の回答に表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立）を評価し、各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。
提案とアイデアのためのプロンプト: 学校や親が生徒をオンラインでより安全にするためのアイデアを引き出します：
参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
Specificが質問タイプに基づいて定性データを分析する方法
Specificは、質問タイプに応じてAI分析を調整し、何時間も節約し、回答のニュアンスを実際に活用することを助けます。
フォローアップの有無に関わらず自由回答: 主要な質問へのすべての回答の要約を受け取り、それに関連する各フォローアップの要約も提供されます。
フォローアップ付き選択質問: 各選択肢について、Specificはフォローアップ回答の個別の要約を提供します。たとえば、
