この記事では、オンラインコースの学生によるコースの難易度に関するアンケート回答の分析方法に関するヒントを提供します。定量データと定性データの両方にアプローチする最も効果的な方法を説明すると同時に、AIを最大限に活用して本当に重要なことを迅速に明らかにすることができます。
アンケート回答分析に適したツールの選択
オンラインコースの学生のコースの難易度に対するフィードバックのアンケートデータを分析する際のアプローチは、回答の形式に大きく依存します。私が考える方法は次のとおりです：
定量データ： オンラインコースの学生に構造化された質問（「1〜10のスケールで、コースの難しさはどれくらいでしたか？」や「どのモジュールが最も難しかったですか？」など）をした場合、明確な数値が得られます。ExcelやGoogleスプレッドシートなどのツールを使って回答を簡単にカウントできます。特定のトピックで困惑した学生数をすばやくグラフ化したり、コースの完了率を比較したりできます。MOOCの平均完了率は3〜5％と低く、15％程度に収まることが一般的であることを考えると、これらの定量的な洞察は離脱ポイントやコースのボトルネックを診断するのに重要です。
定性データ： フォローアップの質問や自由記述のフィードバックを求めた場合（「なぜモジュール3が難しかったですか？」や「コースをより簡単にするためにはどうすれば良いですか？」など）、無構造な領域に入ります。数十または数百のこれらの返信を手作業で読むのは圧倒されるし、時間がかかります。ここでAI駆動のツールが大きな違いを生み出し、要約しづらいテキストを実行可能なテーマに変えるのを助けます。
定性応答に対応する場合のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートされたアンケート応答をChatGPT（または類似のツール）にコピーペーストするのは、簡単なエントリーポイントです。 AIと直接チャットすることで、コースの難易度に関するオンラインコースの学生からのフィードバックをテーマに浮かび上がらせたり、要約したりするように依頼できます。
しかし、この方法は急速に扱いにくくなる可能性があります。 フォーマットがめちゃくちゃになり、AIは重要なコンテキストを見落とす可能性があります。特にファイルが大きかったり、回答が複雑だったりするときです。インサイトをフィルタリングしたり、特定の回答に関してフォローアップするには多くの手間がかかり、データを解釈するよりも管理に多くの時間を費やすことになります。それでも、データセットが小さい場合でプロンプトの繰り返しに慣れていれば、これは有効でコスト効率の良い選択肢です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのユースケースのために特に構築されています。 それはアンケート作成、AI駆動のインタビュー、分析を一つのプラットフォームに集めています。
Specificを使用してデータを収集すると、従来のフォームより一歩先を行き、スマートなフォローアップ質問を自動的に行い、各オンラインコース学生の回答の深さと質を向上させます。静的なアンケートと比較して、コースの難易度に関するより豊かな情報が得られます。自動フォローアップ質問の詳細についてはこちらをご覧ください。
SpecificでのAI分析はシームレスです。 回答が集まり始めるとすぐに、プラットフォームはすべての定性データを瞬時に要約します。繰り返しのテーマ（「学生は集中力を保つのに苦労している」、「時間管理が課題である」）を強調し、感情を浮き彫りにし、より深く掘り下げることを容易にします—スプレッドシート、エクスポート、手動ソートは不要です。あなたのデータについて、ChatGPTで行うようにAIに何でも尋ねることができますが、実際のアンケート構造とフィルタが手元にあります（AIアンケート回答分析の方法をご覧ください）。
分析やチャットで使用されるデータを管理して制御するのも簡単です—コンテキストを失わないように。 最初から独自のアンケートを作成したい場合は、AIアンケートジェネレーターを使用するか、このオーディエンスとトピックに合わせて調整されたテンプレートを使ってこちらから開始できます。
コースの難易度に関するオンラインコース学生のアンケート回答を分析するための役立つプロンプト
強力なAIアンケート分析は、ツールを持っているだけでなく、何を質問するかを知っていることが重要です。ここに、あなたのオンラインコース学生データについて掘り下げるためのフィールドテストされたプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアのためのプロンプト： これを使用して、大規模な定性回答セットからの主要トピックの優先順位付きリストを迅速に取得できます。私はこれを自身のSpecificとChatGPTの両方で使用しています。データを貼り付けて試してみてください：
あなたの仕事は、コアアイデアを大胆に抽出することです（コアアイデアごとに4〜5語）+最大2文の説明。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人によって言及されたかを指定する（文字ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
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
AIは常により多くのコンテキストでより良く機能します。たとえば、あなたのオンラインコース学生アンケートが技術的な課題に特に焦点を当てたものである場合、それを初めに述べてください：
あなたは調査分析の専門家です。この調査はコースの難易度に関してオンラインコース学生に尋ねました—特に技術的な障害や時間管理について。上位の問題を要約してください。
主要なテーマを浮き彫りにした後は、「時間管理の問題についてもっと教えてください」とAIに尋ねます。これは既に発見した内容をさらに深く掘り下げるものです。
特定のトピックに対するプロンプト： 学生が特定のトピックについて言及したかどうかを検証したい場合は、次を使用してください：
誰かがコース内容の理解について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナに対するプロンプト： オンラインコース学生間の異なるプロファイルを発見するために、試してください：
アンケート回答に基づいて、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記述してください。各ペルソナについて、その主要特徴、動機、目標、および会話で見られる関連引用やパターンを要約してください。
問題点と課題に対するプロンプト：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な問題点、フラストレーション、または課題をリストします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を注記してください。
感情分析に対するプロンプト： グループの全体的なムードやフラストレーションレベルを把握するために：
アンケート回答に表現されている全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価してください。各感情カテゴリに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調表示してください。
提案＆アイデアに対するプロンプト：
アンケート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、リストしてください。トピックや頻度別に整理し、関連する直接の引用を含めてください。
質問タイプに基づく定性アンケートデータの分析方法
Specificは、各アンケート質問の構造を認識し、タイプごとに必要な正確な分析を提供するように設計されています：
自由記述質問（フォローアップの有無にかかわらず）： メインの質問およびすべてのフォローアップへの回答を完全に要約し、詳細と明確さを把握できます。
フォローアップ付きの選択肢質問： 各選択肢に別々の要約があり、特定のフィードバックに関連するコースの難易度要因がどれであるかを明確にします。たとえば、「技術的な内容」が選ばれた場合、これらのフォローアップのみに関する回答の要約が表示されます。
NPS質問： 各グループ—批判者、パッシブ、推奨者—がそれぞれの方法で要約されるので、学生が何に困っているのか、また何がうまくいっているのかを理解できます。これは特に、eラーニングでは維持率が60％にも達する可能性がありますが、モチベーションやコースの満足度が大きく変動する可能性があるために有用です。
ChatGPTでも同様の分析を行うことは可能ですが、より多くの努力、たくさんのコピー、手動のフィルタリング、および各プロンプトにおけるコンテキスト設定が必要です。Specificでは、そのコンテキストが最初から組み込まれています。
最初から最高の質問を選びたいですか？コースの難しさに関するオンラインコース学生の態度を分析するための最良の質問に関するガイドをご覧ください。
コンテキスト制限に対処する方法：多数のアンケート回答を分析する方法
AIツールでの長いアンケートのエクスポートを分析しようとした人は誰でも、中心的な問題にすばやく遭遇します：コンテキストサイズの制限。 ほとんどのAI（たとえばChatGPT）は、一度に保持できる単語数やアンケート回答数に上限があるため、多くの学生が回答するオンラインコース学生のコースの難易度に関するアンケートで、重要なデータをカットしたり、大きな全体像を逃したりするリスクがあります。
これに対処する方法は？ Specificでアウト・オブ・ザ・ボックスで利用可能な2つの実証済みアプローチがあります：
フィルタリング： 特定の質問に回答したり、特定の選択肢を選択した受講生だけが参加した会話を選択することで、焦点を絞り、AIが集中できるようにし、コンテキストを明確かつ完全に保ちます。
絞り込み： 焦点をしぼるために、AIに送信する特定のアンケート質問に回答されたテキストを選択します。これにより、AIのコンテキストサイズ制限内に収まり、コースの難易度における特定の痛点を深く掘り下げることができます。
ChatGPTのようなところで同様の分析を行うことは可能ですが、より多くの労力を要し、コピーや手動でのフィルタリング、および各プロンプトにおけるコンテキスト設定が多く必要です。しかし、Specificではそのコンテキストは初めから組み込まれています。
最初から最適な質問を選びたいですか？ オンラインコースの学生のコースの難しさに対する態度を分析するための<관리方法に関する最良の質問ガイドをご覧ください。
<最初から最適な質問を選びたいですか？ オンラインコースの学生のコースの難しさに対する態度を分析するための>
文脈制限への対処法：大量のアンケート回答を分析する方法
AIツールで長いアンケートのエクスポートを分析しようとした誰もがすぐに直面する課題があります：強力なAIアンケート分析では、ツールが必要なのではなく、さまざまな質問タイプに基づいて定性的なアンケートデータを認識し、分析を提供するためにSpecificに組み込まれています。：
自由記述質問（フォローアップの有無に関わらず）： 主要な質問とフォローアップに対するすべての回答の完全な要約を、深さと明瞭さを確保して取得できます。
フォローアップ付き選択式： 各選択肢に対する応答の独立した要約があり、どのコースの難しさの要因が特定のフィードバックと関連しているかが明確に示されます。たとえば、「技術的な内容」が選択された場合にのみ、フォローアップの回答の要約が表示されます。
NPS質問： すべてのグループ—批判者、中立者、推奨者—それぞれが要約されるので、学生が何に問題を抱えているのか、逆に何がうまくいっているかを把握できます。特に、eラーニングには維持率が60％に達する可能性がありますが、モチベーションとコース満足度が大きく変動するため、これは特に有用です。
チャートGPTでも似たような分析を行うことができますが、コピー、手動フィルタリング、各プロンプトでコンテキストを設定するのに多くの努力が必要です。しかし、特に、Specificでは、そのコンテキストが最初から組み込まれています。
最初から最高の質問を選びたいですか？コースの難しさに関するオンラインコース学生の態度を分析するための最高の質問ガイドをご覧ください。
コンテキストの制限に対処する：大量のアンケート回答をどのように分析するか
AIツールを使って長いアンケートをエクスポートしようとした人は誰もがすぐに核な問題点：コンテキストサイズの制限。 ほとんどのAI（たとえばChatGPT）は、一度に決まった数の単語やアンケート回答しか「保持」できません—つまり、オンラインコースの学生のコースの難しさに関するアンケートで数百の学生が応答する場合、重要なデータをカットオフするリスクや大きな画像を見逃すリスクがあります。
これにどのように対処しますか？ Specificには、アウト・オブ・ザ・ボックスで利用できる2つの実証済みアプローチがあります：
フィルタリング： 特定の質問に回答したり、特定の選択肢を選択した回答だけを抽出して、焦点を絞ります。これにより、AIが注目し、コンテキストを明確かつ完全に保ちます。
切り捨て： 特定の調査質問を選んでAIに送信します。これにより、AIのコンテキストサイズの制限内に収まり、現在の調査に関連するテキストのみが含まれることが保証され、コースの難易度に関する特定の問題点に深く掘り下げることが可能です。
CEOが最高の質問を選びたい場合は、オンラインコースの学生の難易度に関する最高の質問ガイドをチェックしてください。
オンラインコース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
オンラインコース学生の難易度アンケートへの回答を分析することは、必ずしも一人で行われる作業ではありません。複数の関係者—コースデザイナー、講師、ラーニングテクノロジー専門家—が意見を出し合い、インサイトを比較し、誰が何を提起したかを確認したいと考えています。
Specificでは、コラボレーションがリアルタイムでスムーズに行われます。 チームのメンバーがAIチャットに参加し、- 各会話でコースの難易度の異なる側面に焦点を当てながら、直接AIと対話し、調査データを分析します。
複数のチャット： いくつでも分析チャットを開始できます。それぞれに固有のフィルタと焦点があり、異なるリサーチの優先順位を反映します。どの同僚がどのチャットを開いたかをすぐに確認できるので、混乱や衝突はありません。
明確な帰属： 各分析セッションでアバターと名前が表示され、質問を投げかけたりテーマを探求したりする人が明確に分かり、引き継ぎがスムーズで振り返りもはるかに簡単になります。
チームの整合性： すべてのポイントで要約、フィルタ、構造が1か所にあり、チーム全体が同じページにいることが保証され、重要なコースの難易度のテーマが調べられないことはありません。実際のウォークスルーについては、オンラインコース学生調査の作成と分析方法を確認するか、AIアンケートエディターをこちらで確認してください。
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今日から、学生からより深い洞察を集め始めましょう—Specificのスマートなフォローアップ質問とインスタントAI分析は、より効果的で魅力的なコースを構築するために必要な情報を引き出します。