この記事では、オンラインコースの学生アンケートからディスカッションフォーラムの使いやすさに関する回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。生のフィードバックをアクションにつながる洞察に変えたいなら、あなたは正しい場所にいます。
調査回答分析に適したツールの選択
使用するアプローチとツールはアンケートデータの構造に完全に依存します。数値データに優れた分析手法もあれば、オープンエンドのフィードバックに特化したものもあります。
定量データ: 例えば「毎週何人の学生がフォーラムを利用するか」というような回答を見ている場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで簡単に集計できます。これらは単純な数値処理を簡単にし、約45.7%のオンラインコースの学生が毎週ディスカッションフォーラムを使用し、6.7%が毎日参加しているという重要な統計を算出します[1]。
定性データ: 学生がディスカッションフォーラムの問題点を詳述したり、提案を共有したりするオープンエンドの回答を扱う際には、手動で読み取ることや抽出作業が非常に疲れることがあります。この場合、伝統的な統計ツールでは限界に達します。長文のフィードバックを処理し、パターンを見つけて主要なテーマを素早く要約できるAIツールが必要です。特に、あるオンラインコースの平均ディスカッションフォーラムは単一の学期で500件以上の投稿があります[2]。
定性回答については、通常次の2つのアプローチのいずれかを検討します：
ChatGPTや類似GPTツールによるAI分析
手動エクスポート、ペースト、チャット。 アンケートデータをスプレッドシートやテキストファイルとしてエクスポートし、ChatGPTのようなツールにコピーできます。これによりAIと「チャット」しながら回答について尋ねたり、要約を受け取ることができます。
強力だが便利ではないこともある。 制約は、データセットを適切にフォーマットし、AIのテキスト制限内に収まるように分割するのに時間がかかることです。回答が多ければ多いほど（ディスカッションで500語未満の投稿をする学生はコースを修了しない可能性が高いことを考えると珍しくありません[3]）、AIのコンテキスト制限を管理するのが難しくなります。コピー＆ペーストはエラーや文脈の欠落のリスクも高まります。
Specificのようなオールインワンツール
エンドツーエンドのAI調査分析プラットフォーム。 Specificのようなツールはまさにこのようなシナリオ向けに構築されています。これにより、調査回答の収集（学生の回答をさらに掘り下げるAI生成の追質問を含む）と結果の分析をプラットフォーム内で実行できます。
より豊富なデータのための自動追質問。 学生に追質問を促すことで、より深いコンテキストリッチな回答が得られ、より強力な洞察が導き出されます。この仕組みがどのように機能するかの詳細を見るには、彼らの自動AI追質問機能をチェックしてください。
瞬時の要約、主要テーマ、実行可能な洞察。 Specificを使用することで、AIが類似の回答をクラスタリングし、最も一般的なテーマを浮き彫りにし、データと対話できる、いわばChatGPTのようなものですが、アンケートの文脈に焦点を当てた方法で質問ごとの瞬時の要約が取得できます。また、AIに送信されるデータをフィルタリング、管理、セグメント化することで、学生からフィードバックをどれだけ収集しても効率的なプロセスを維持できます。
自分で始めるには、この特定のユースケース向けのアンケートジェネレーターへアクセスしてください。
オンラインコース学生ディスカッションフォーラムの使いやすさ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
より良いプロンプトはより良いAI分析につながります。生のオープンエンドの回答では、「本質」にたどりつくためには何を尋ねるかがすべてです。フィードバックを分析する際は、ChatGPTや任意の調査AI分析プラットフォームでこれらの実践的なプロンプトを使用してください。
コアアイデアのためのプロンプト。 学生の回答の大規模なセットで、どのトピックや繰り返される問題が目立っているのかを即座に把握します。これはまた、Specificが回答を要約するために使用するプロンプトでもあります：
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出することです（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明文を追加します。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアがいくつの人に言及されたかを示す（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案をしない
- 指示をしない
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
コンテキストはAIのパフォーマンスを向上させる。 アンケートの文脈についてAIに伝えると（調査している内容、対象者、達成したいゴールなど）、出力がより鋭くなります。例えば、主要なプロンプトの前に次のように追加できます：
このアンケートはオンラインコースの学生向けです。ディスカッションフォーラムの主要な使いやすさの課題を特定し、エンゲージメントを改善することが目的です。問題とパターンを要約することに焦点を当ててください。
コアアイデアについてさらに深く掘り下げる。 主なテーマのリストを取得したら、AIに拡張を依頼してください：「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。」これにより具体例や学生の直訳フィードバックが出てきます。
特定のトピックに関するプロンプト。 学生が技術的な問題や不足している機能、その他何かについて言及したかどうかを確認したい場合: 「[特定のトピック]について誰か話しましたか？引用を含む。」これにより仮説や利害関係者のアイディアが検証されます。
ペルソナのためのプロンプト。 フォーラムへの関与が異なる学生のセグメントを見つけます—投稿しない学生、頻繁に投稿する学生、主にリーダーの学生。このプロンプトは各グループのパターンを見つけるのに役立ちます：
アンケート回答に基づいて、異なるペルソナのリストを特定し、記述する-プロダクトマネジメントで「ペルソナ」が使用される方法に類似しています。ペルソナごとに、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要約します。
痛点と課題のためのプロンプト。 ナビゲーション、スレッド構造、インストラクターの存在頻度など、ディスカッションフォーラムで学生が直面する主な苦労を突き止めます：
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を一覧します。各々を要約し、発生頻度を記録します。