この記事は、オンラインコースの学生調査から得られる推奨度に関する回答を分析するためのヒントを提供します。調査データを実用的な洞察に変えたいと考えているなら、ここはまさに適した場所です。
調査回答を分析するための適切なツールを選ぶ
オンラインコースの学生調査の回答を深く掘り下げる際には、データの見え方によって適切なアプローチとツールが異なります。
定量データ：コースに高評価を付けた学生の数や特定の回答を選んだ学生の数を調べる場合、ExcelやGoogle Sheetsで集計し分析することができます。これらのプラットフォームは、簡単なカウント、平均、そしてすぐに作成できるチャートに最適です。
定性データ：データが自由記述やフォローアップ質問から得られる場合—それらの詳細でストーリー豊かな回答が多すぎて手で読むには限界があります。深く掘り下げるには、パターンやテーマを自動的に発見するAI駆動の分析ツールが最も価値を提供します。ここでは手動のアプローチが限界に達し、自動化が欠かせません。
定性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：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
調査の回答をChatGPTまたは他の大規模言語モデルにコピー＆ペーストできます。 それから、結果に関する質問をただ問いかけるだけです。これにより、質的回答を対話的に分析できます。
トレードオフ：ChatGPTはアドホックな分析には便利ですが、多くの回答を持つ場合にはコピー、ペースト、分割管理が手間になることがあります。一回の分析やチームでの共同作業以上には理想的ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査分析のために構築されたプラットフォーム、例えばSpecificはさらに先を行きます。 ただの会話調査を作成し実行できるだけでなく（オンラインコースの学生にとってより自然に感じられる）、内蔵されたAI駆動分析も得られます。
Specificは、ターゲットを絞ったフォローアップ質問を自動で行うことで、より豊かなデータを収集します。分析を行う準備ができたら、回答を要約し、主要なテーマを抽出し、AIと話し合って結果を確認できるようになります。スプレッドシートやエクスポートは不要です。分析のスレッドごとにAIに送信されるコンテキストを管理することもできます。
最近のオンラインコースの学生フィードバックに関するAI調査ツールのレビューによれば、QualtricsやLooppanelのようなソリューションも同様の機能を提供しており、高度な分析、自動化されたテーマ抽出、および教育者やプログラムマネージャーにとって質的分析を拡張可能で人に優しいものにするワークフロー効率が備わっています [1][2]。
オンラインコースの学生の推奨度調査を分析するための有用なプロンプト
使用するAIツールから最高の結果を得るためには（ChatGPT、Specific、または他のGPTベースのプラットフォームを使用する場合）、プロンプトをマスターすることがゲームチェンジャーです。なぜ学生がコースを推奨するか（またはしないか）を真に理解するのに役立ちます。私が頼りにしているプロンプトを以下に示します：
コアアイデアのためのプロンプト：このテーマ抽出プロンプトは、大規模な自由記述の学生の回答セットに最適です。Specificに組み込まれていますが、どこでも機能します：
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。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを指定する（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものが上位
- 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、コンテキストが増えるほど、より良く機能します。AIに調査の目的、学生の人口統計、または改善目標などの詳細を与えてください。 例えば：
中規模大学のオンラインコース学生の推奨度調査の自由記述回答を分析しています。コースは非同期であり、次学期のカリキュラム設計を改善するために高または低推奨の要因を特定することを目指しています。
コアアイデアを得た後、以下を試してみてください：
「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と言って、特定のフィードバックのスレッドをさらに調べます。
特定のトピックのためのプロンプト：ファクトチェックしたいときには、すぐに質問します：
「誰かがXYZについて話しましたか？」
「引用を含めて」と付け加えると、学生の意見を直接確認できます。
痛点と課題のためのプロンプト：パターンを見ながら、学生が言及する不満をAIにリストさせます：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストしてください。各々を要約し、発生頻度やパターンを示してください。
感情分析のためのプロンプト：学生がコースに対してどのように感じているかを把握します：
調査回答の全体的な感情を評価し、各感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックをハイライトします（例：肯定的、否定的、中立）。
提案＆アイデアのためのプロンプト：実行可能な推奨事項を簡単に収集します：
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、リストアップします。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
満たされていないニーズ＆チャンスのためのプロンプト：これにより、学生から直接の改善アイデアが浮かび上がります：
調査回答を検証し、回答者が強調する満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を見つけ出します。
さらに実行可能なプロンプトをお探しですか？オンラインコースの学生調査で最適な質問のガイドをチェックしてみてください。
質問タイプ別にSpecificが定性回答を分析する方法
ワークフローについて話しましょう。Specificでは、AIが質問の構造に沿って調査分析を行います：
自由記述質問（フォローアップありまたはなし）：すべての回答の完全な要約とフォローアップ回答の個別の要約が得られます。これにより、すべての自由記述回答と説明が収集され、グループ化されます。
選択質問のフォローアップ：各選択肢について、その特定の選択に関連するすべてのフォローアップ回答の個別の要約が得られます。これにより、なぜ学生が特定の選択肢を選び、どのような詳細が影響を与えたのかを確認できます。
NPS（ネットプロモータースコア）形式：学生が推進者、消極的、または反対者としてグループ化されます。各グループのフォローアップ回答は個別に要約され、推奨の理由、無関心または批判の要因が簡単に見えるようになります。
これらの分析手順はChatGPTや他のAIにも適用できますが、回答の整理とセグメント化にはもう少し手動が必要です。効率的な道を求めるなら、Specificはこの用途に最適です。
学生の推奨度調査を簡単に作成する方法を学びたい場合は、詳細なハウツーガイドをご覧ください。
AI調査回答分析におけるコンテキスト問題を解決する
SpecificやChatGPTを含む最高のAIモデルでも、コンテキストサイズ制限があります—学生調査の回答を多くペーストしすぎると、モデルが一部を無視したり切り捨てたりする可能性があります。大量のフィードバックを自信を持って分析する方法を紹介します：
フィルタリング：Specificでは、会話をフィルタリングできます—特定の質問や選択に対する返信を含む学生スレッドのみがAIに分析のために送信されます。これにより、コンテキストをスリムで高精度に保つことができます。
クロッピング：データをクロップして、選択した質問（たとえば、推奨度に関する質問）のみがAIに入力されるようにできます。これにより、ニュアンスを失うリスクを減らしながらより多くをカバーできます。
これら二つの機能はSpecificで標準で利用可能であり、最も高度なAIプラットフォームでも制限に達した際には救いの手となります。他のツール、例えばLooppanelやQualtricsはこれを異なる方法で処理しますが、Specificのアプローチは調査分析に特化しています[1][2]。
オンラインコースの学生調査回答を分析するための協力機能
調査結果の分析は決して一人で行うミッションではありません。複数のチームメンバーや講師がオンラインコースの学生から推奨度を学びたいと考えるとき、コラボレーションは必須ですが、適切な設定がなければ複雑になりがちです。
チャットベースのAI分析でチームワークをシンプルに。 Specificでは、AIと会話しながら直接調査データを分析するだけでなく、複数のチャットを同時に開始することができます。各チャットには独自のフィルタと焦点があり、異なるチームメンバーが同じデータに複数の視点から掘り下げることができます。
チームメンバーごとの貢献を追跡。 すべてのチャットには発信者の名前とアバターが表示され、各分析ラインの開始者が常にわかります。AIチャットで共同作業する時、すべてのメッセージに送信者のアバターが表示され、コース改善に取り組むチームや教育者のために透明で整理された状態が保たれます。
継続的なフォローアップと洞察の共有。 洞察は失われず、今後の参照、議論、報告のために保存されています。カリキュラムの改良や指導者への報告を行う際に、分析は構造化されており、共同作業が可能です。
チームがアンケートの編集やデザイン変更に協力したい場合は、AI調査エディタをご覧いただくか、オンラインコース学生向けに特化したアンケートを構築してみてください。
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AI駆動の調査で、次世代のフィードバックを取得し、回答を自動的に分析しましょう。学生の声を意味のある改善に変換するのに、数日ではなく数分で完了します—データ操作は必要ありません。