この記事では、中学生の生徒調査から数学不安に関する回答を分析するためのヒントを紹介します。AIによる調査回答分析の実際のステップを知りたい場合は、ここがぴったりの場所です。
調査回答データを分析するための適切なツールの選択
分析のアプローチは、調査の回答の種類と形式に依存します。次のように分解してみましょう：
定量データ： ここでは数値が味方です—多項選択の質問や評価スケール（「1〜5のスケールでどのくらい不安を感じますか？」への回答など）を考えてみましょう。ExcelやGoogle Sheetsで簡単に結果を合計、平均化し、チャート化することができます。それは直接的です: 合計、平均、チャート—これで完了。
定性データ： 自由回答、ストーリー、または説明（「数学の授業で不安を感じた時のことを教えてください」など）はより豊かですが厄介です。特に何百もの回答がある場合、すべての回答を読むことは不可能です。現実的な洞察を得るためには、AI分析が最適です。
質的な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や同様のGPTツールによるAI分析
ChatGPT（または同様のAIモデル）を使用することで、特別なソフトウェアがなくても自由回答データを処理できます。 エクスポートした調査データをコピーしてチャットに貼り付け、AIに要約やパターンの発見を依頼します。ただし、大規模なデータセットはこれを複雑にします。インターフェースはこの用途に向いておらず、フォーマットが崩れる可能性があり、異なるプロンプトを試したり、より深い研究を行う場合には、分析の追跡が難しくなります。
NVivoやMAXQDAのような代替のAIツールは、 自動コーディングや感情分析を提供しますが、研究手法に精通していない場合は複雑です。それでも、教育研究特に数学不安に関するものでは、研究者にとってAIが質的データ分析を変革している事例を示しています [4]。
オールインワンツール「Specific」
Specificはまさにこの状況のために設計されています。 すべてが1つの場所に集約されています：中学生の数学不安に関するAI駆動の調査を作成し、内蔵AIで即座にその回答を分析できます。
自動フォローアップ質問： 学生が回答すると、SpecificのAIはさらに深く掘り下げるためのインテリジェントなフォローアップを行い、回答の質を向上させ、なぜ何が起きているのかという洞察を表面化します。（AIの自動フォローアップの仕組みを知る）。
即時でクリック可能な洞察： AIが全回答を要約し、繰り返し現れるテーマを見つけ、消化しやすい要約にまとめます—手動でのコーディングや未処理のトランスクリプトファイルの調査をする必要はありません。さらに、AIとのチャットを通じて自分の質問をすることも可能です。こうすることであなたのプロンプトが適切なコンテキストに届くことに自信を持てます。詳細はSpecificでの調査回答分析の仕組みを参照してください。
DelveやThematicのようなプラットフォームも、 教育調査データにおけるパターンやトレンドをAIで見つける道を切り拓いています [5]。 よりスマートなツールに頼ることにおいて、あなたは一人ではありません。
中学生の数学不安調査回答を分析するための有益なプロンプト
調査結果を受け取ったら、価値ある成果を得るためには優れた質問をすること—AIに対して—が鍵です。この確かなプロンプトのアイデアを試してみてください：
コアアイデア要約プロンプト： すぐに大きな成果を明らかに。これはSpecificのデフォルトですが、ChatGPTや類似品でも使用可能です：
あなたのタスクは、コアアイデアを抜き出し太字に（各コアアイデアごとに4-5単語）+ 最大2文の説明を行うことです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを指定（言葉ではなく数字で）、最も多いものから順に
- 提案なし
- 示唆なし
例出力：
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
より良い結果のために文脈を与える： あなたの調査の目的、対象者、関心事を説明します。AIの洞察の質は、状況を「理解」することで急激に高まります。このように始めることもできます：
あなたは中学校の数学不安に関する生徒フィードバックを分析しています。目標は、なぜ生徒が数学の授業で不安を感じるのか、その不安を感じないために何が役立つのかを理解することです。
主要なアイデアのフォローアップ： 要約に「公の場での失敗の恐れ」が核心アイデアであると示されたならば、AIに「公の場での失敗の恐れについてもっと教えて」と聞いてください。
トピックごとのスポットチェック： 特定の課題が提起されたかどうかを知りたいですか？AIに「時間制限テストによるプレッシャーについて話した人はいますか？引用を含めてください。」と尋ねてみてください。
ペルソナの特定： 学生グループが違った数学不安を経験しているかどうかを明らかにする：「調査回答に基づいて、製品管理で使われるペルソナのように、異なるペルソナのリストを識別して記述します。それぞれのペルソナの主要な特性、動機、目標、および関連する引用やパターンを要約してください。」
障害と課題の明示： 数学を困難にしている要因を特定する：「調査回答を分析し、最も一般的な障害、挫折、または課題として言及されたものをリスト化します。それぞれを要約し、出現頻度やパターンをメモしてください。」
動機と推進力： 何が生徒が不安を乗り越えるのを助けるのか？次を試してください：「調査会話から、参加者が行動や選択に表現する主な動機、希望、または理由を抽出します。似た動機をまとめ、データからの裏付け証拠を記します。」
感情分析： 全体的な感情を素早く： 「調査回答で表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリに寄与する主なフレーズやフィードバックをハイライトします。」
提案とアイデア： 見逃したかもしれない実用的な提案を表面化する：「調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定しリスト化します。トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めます。」
未満のニーズと機会： 学校が生徒をサポートする上でのギャップを見つける：「回答者が強調したまだ満たされていないニーズ、ギャップ、または向上の機会を調査回答から検討します。」
調査質問設計のサポートがさらに必要ですか？中学生の数学不安調査の最適な質問を確認してください。
質問タイプによるSpecificの質的データ分析法
自由形式の質問（フォローアップありまたはなし）： すべての回答にわたって明確なテーマ発見の要約を得て、フォローアップの詳細を把握できます—大きなテーマと微細なニュアンスの両方が見やすくなります。
フォローアップ付きの選択質問： 各回答オプションに関連したフォロ。」