この記事では、オンラインコースの学生アンケートにおけるコミュニケーションの明快さについての回答/データをどのように分析するかのヒントを提供します。あなたのコースで明確でインタラクティブなコミュニケーションをどれだけ促進しているかを真に理解するには、正しい方法でアンケートの回答を分析することが不可欠です。
アンケート分析のための適切なツールの選択
アンケート分析へのアプローチと使用するツールは、定量的（簡単に数えられる）または定性的（より微妙でオープンエンドな）を見ているかどうかによって異なります。
定量データ: 例えば「何人の学生がこのオプションを選んだか？」のようなものです。これらは、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールで分析するのが簡単です。スコアを集計し、割合を計算し、トレンドをすばやく特定することができます。
定性データ: これらはオープンエンドな質問やフォローアップの質問への回答です。これらは文脈、ストーリー、詳細に富んでいて、理解を左右しますが、何百ものそれらを手で読むのは現実的ではありません。ここで、豊かな定性的フィードバックの理解に必要なのはAI駆動のアプローチです。それをただ流し読みするわけにはいきません。
定性的アンケート回答を扱う際の主なアプローチは2つです:
ChatGPT または類似のGPTツールによるAI分析
コピー、貼り付け、そして質問をする。 オープンエンドのアンケートデータをエクスポートし、それをChatGPTにコピーし、AIによる要約やパターンの強調を促すことができます。アクセスはしやすいですが、実際、大きなブロックの非構造化アンケート回答を扱うのは混乱し、面倒です。
アンケートの文脈に合わせて設計されていない。 ChatGPTはデフォルトであなたのアンケートの構造やフォローアップの関係を認識していません。毎回説明しなければならず、データを見逃したり、分析の詳細をコントロールできなくなるリスクがあります。
文脈の制限。 ChatGPTに一度にフィードできるデータ量には限界があるので、より大きなアンケートを分析するのはすぐに大変になります。
オールインワンツール「Specific」
アンケートデータ用の特注品。 Specificは、特に定性データの収集と分析のために設計されています。人間のような会話型アンケートを運営し、AIによるフォローアップ質問で一人一人の回答者に深く掘り下げます。詳細はこちらをご覧ください: SpecificにおけるAIアンケート回答分析。
もう手間はかけず、即座に洞察を。 フォローアップ付きのアンケートを開始すると、SpecificのAIは全てのオープンエンド回答を要約し、主要なテーマを見つけてくれます。何もコピー＆ペーストする必要はなく、即座にAIとアンケート結果についてコンテキストで対話できます。まるでChatGPTを使うように、しかしアンケートデータ専用です。
高度なコントロールとフォローアップデータ。 回答が集まるにつれ、AI駆動の要約を受け取り、トレンド中のトピックを確認し、関連する引用をレビューできます。スプレッドシートに触れる必要はありません。また、フィルターを使ってAIに送られる内容を管理し、チームと直接アプリ内でコラボレーションすることができます。
回答品質の向上。 各回答者に対して自動的に賢いフォローアップ質問を行うことで、各回答の豊かさと有用性を大幅に向上させます。これにより、より良い洞察が得られるだけでなく、単なるデータ増加ではありません。自動フォローアップについての詳細はこちらをご覧ください: 自動AIフォローアップ質問。
オンラインコースの学生コミュニケーションの明確さに関する調査回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
データを入手したら、AIの本当の力は、適切な指示—つまり「プロンプト」—を与えることにあります。ここでは、オンラインコースの学生のコミュニケーション明瞭さに関連する回答を分析するための、お気に入りの信頼感のあるプロンプトを紹介します。これらはSpecificでも、ChatGPTのような汎用ツールでも効果的です:
コアアイデアのプロンプト（テーマの要約）: 大規模なデータセットから簡潔で実行可能なテーマを取得するためにこれを使用してください。これがSpecificが定性回答を分解するために使う技術の核心です:
あなたの仕事は、コアアイデアを太字で抽出することです（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明文。
出力の要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が述べたかを指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位にする
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
AIは、アンケートの目的、受取人、および求めるものについてより多くの文脈を提供することで、著しく性能が向上します。例えば:
ここに、コミュニケーション明瞭さアンケートの後に収集されたオンラインコースの学生からのオープンエンド回答の一部があります。私の目標は、インストラクターのコミュニケーションを改善し、コースのエンゲージメントを促進するために利用可能なテーマを見つけることです。優先順位を付けたリストとして、主要な洞察を抽出し、それぞれの支持的な引用を強調してください。
主要テーマを見た後、AIに特定のアイデアについての詳細を質問してください:
テーマについて深く掘り下げるためのプロンプト: XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください
トピックをチェックするためのプロンプト: XYZについて誰かが話しましたか？（「引用を含む」と追加）
苦情点や課題についてのプロンプト: 学生の経験における摩擦を明らかにするためにこれを試してください:
アンケートの回答を分析し、最も一般的な苦情点、挫折、または課題をリストしてください。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を記してください。
動機やドライバについてのプロンプト: エンゲージメントや肯定的なフィードバックを促進する要因を学ぶために使用してください:
アンケート会話から、参加者が行動や選択を行った主な動機、欲望、または理由を抽出してください。似た動機ごとにグループ化し、データからの支持的な証拠を提供してください。
感情分析のためのプロンプト: 回答の感情的な温度を知る:
アンケート回答に表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価してください。それぞれの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。
ペルソナのためのプロンプト: 異なる学生グループがどのように取り組んでいるのか、または苦労しているのかのパターンを特定してください:
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た一連の独特なペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて、その主な特性、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
オンラインコースの学生向けコミュニケーション明瞭さに関するアンケートの設問設計とプロンプトについてのさらなるアイデアは、こちらの詳細を参照してください: オンラインコースの学生コミュニケーション明瞭さアンケート用のベスト質問。
Specificが質問タイプに基づいて定性データをどのように分析するか
Specificでは、各アンケート分析は質問タイプと基礎となるアンケートの論理を深く理解しています。これにより、フィードバックを非常に有用な方法で分解できます:
フォローアップあり・なしのオープンエンド質問: AIは全ての回答の要約を提供し、関連するフォローアップ質問からの二次的な洞察も提供します。全体像と詳細が横並びに見られます。
フォローアップ付きの選択肢: 複数選択肢の質問には、各回答オプションに関連付けられたフォローアップ回答全ての要約が付きます。これにより、「明確でないコミュニケーション」を選んだ学生がどのような意味を持ち、「非常に明確なコミュニケーション」を選んだ学生とは違うということが理解できます。
NPS: ネットプロモータースコアにおける質問は、一つ一つのグループ（批評者、中立者、推奨者）のフォローアップや洞察の重要部分をそれぞれのブレークアウトにして扱います。すぐにあなたのコースにおける推奨の推進要因—またはフラストレーション—を見ることができます。
ChatGPTを使用してもこれを行うことは可能ですが、より多くの手作業での整理とコピー＆ペーストが必要です。Specificはそれを単に整理してくれるので、真のAIアンケート回答分析が非常にスピーディです。
大規模なアンケートデータセットを分析する際のAIコンテキストサイズの管理
ChatGPTやSpecificのようなAIモデルはコンテキストサイズに制限があります—解析できる一度のテキストは限られています。大量のアンケートにおいて、何千もの回答を送ろうと思っても、それは収まりません。
Specificが標準で実装している2つの戦略がこちらです、誰もが利用可能です:
フィルタリング: データセット全体を分析する代わりに、特定の質問に回答したり、特定のオプションを選んだ回答者のみを含むように会話をフィルタリングします。これにより、サブグループに焦点を当てることができ、データがより扱いやすくなります。
クロップ: 分析に送信するデータを選択して重要な質問だけを選ぶことです。これにより、AIはその注意を集中させ、独特の会話をコンテキストウィンドウ内にさらに収めることができます。
これらを利用すれば、大規模なアンケートでも、正確で価値のある洞察を得ることができます—幻の要約もなく、詳細の失われもありません。
オンラインコースの学生のアンケート回答を分析するためのコラボレーション機能
質的なアンケートフィードバックを一緒に分析しようとする場合、特にオンラインコースの学生間でのコミュニケーションの明確さといった複雑なトピックでは、コラボレーションは難しくなります。人々はチャットを共有し、お互いの作業を基に作り上げ、何が質問されたか、何が発見されたかを把握したいと考えます。
全員にとって簡単なAI駆動の分析。 Specificでは、ただAIと対話するだけでアンケートデータを分析できます—技術的なリサーチアナリストに頼る必要はありません。各人は自分専用のワークスペースを持ち、複数のチャットスレッドを独立したフィルターで作成し、最も重要な質問に合わせたものを作成できます。
複数のチャット、明確な所有権。 各チャットにはその作成者が示されており、誰がどのスレッドをリードしているかが容易に確認でき、仲間の探求に基づいて行動したい場合、すぐに参加できます。
コラボレートした帰属。 すべてのAIチャットメッセージには送信者のアバターが付いて、コラボレーションが個別に感じられ、貴重なスレッドが匿名のAIクエリの海に失われることはありません。
コラボレーティブでAI駆動のアンケート編集と回答分析についてもっと知りたい方は、こちらをご覧ください。 そして、あなたの調査に最適な質問を全て見たい場合は、このガイドをご覧ください: オンラインコースの学生コミュニケーション明瞭さアンケート用のベスト質問。
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