この記事では、ナビゲーションエクスペリエンスについてのオンラインコース学生調査の回答を分析するためのヒントを提供します。特に、AIを活用したより豊かで迅速な調査回答分析に焦点を当てています。
調査回答分析に適したツールの選択
採用するアプローチと使用するツールは、データの構造—定量的な回答と定性的な回答—に依存します。
定量データ：特定のナビゲーション機能を学生がどれだけ選択したかを見る場合、ExcelやGoogle Sheetsでの手早いカウントで済みます。これらのツールはシンプルな数値計算向けに設計されており、瞬時にパーセンテージや平均を求めるのに便利です。
定性データ：プラットフォームのナビゲーションに関してオンラインコース学生が何を愛し、何を嫌っているのかについての自由回答が山ほどある場合、それを手動で読み通すのはほぼ不可能です。ここでAIツールが登場します: 大量のテキストを分析し、意見を要約し、数時間かかるトレンドを見つけ出します。
定性調査分析には、基本的に2つのツールアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
エクスポートしてチャット：調査の回答データをコピーしてChatGPT（または類似のGPTツール）に貼り付け、質問を始めることができます。例えば、「ナビゲーションの主な不満点は何ですか？」
手動プロセス：このアプローチは手軽ですが、より大規模な回答セットには非常に不便です。特に追加の質問やセグメントごとのフィルターを行いたい場合、コピーやフォーマット変更、問い合わせを繰り返す必要があります。
特化型ツール：Specific
調査回答分析に特化：プラットフォームSpecificのようなものは、会話型調査の収集とAIを用いた自動分析の両方に設計されています。特に自由回答や豊富なフォローアップのスレッドで調査データのニュアンスに合ったチューニングがなされています。
スマートフォローアップ、より明確なインサイト：Specificを使用すると、AI駆動のフォローアップにより、より深い理解を得るデータを集めることができます。これにより、より高品質な調査回答が得られ、それに応じてより良いデータを分析できます。 （自動AIフォローアップがどのように作動するかここで確認できます。）
即時かつ実行可能な結果：このプラットフォームは、回答を瞬時に要約し、主要テーマを見つけ出し、スプレッドシートや手動作業なしで調査データについてAIと会話することを可能にします。結果ダッシュボードの中で直接追加の質問をすることで、より深く掘り下げることができます。
統合されたワークフロー：Specificでは、チャット時にAIに送信するデータの文脈を能動的に管理できるので、データを回り道でコピー＆ペーストするよりも効率的でエラーリスクが少なくなります。実際の作動を知りたい方は、AI調査回答分析機能を詳細に確認してください。
調査分析は、ツールが重い仕事を担当するときははるかに簡単です—特に学生が学習にAIを取り入れている場合。89%の大学生が既にAIツールを使用し、毎日24%が使用しています[3]。適切なAI分析アプローチを採用することは、この観衆には自然で、またあなたの仕事を大いに楽にします。
オンラインコース学生のナビゲーションエクスペリエンス調査回答を分析するための有用なプロンプト
コアアイデアのプロンプト：多くの回答の中から主要なトピックを即座に浮かび上がらせたいときに頼りにしています。SpecificとChatGPTの両方で信頼性が高いです。全ての自由回答を挿入して、実行します：
あなたのタスクは太字のコアアイデアを抽出し（コアアイデアごとに4〜5語）+最大2文の解説をつけることです。
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述べたか（数字で）を指定し、多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
例として:
1. **コアアイデアテキスト：** 説明文
2. **コアアイデアテキスト：** 説明文
3. **コアアイデアテキスト：** 説明文
より良い結果のためのコンテキストを追加：AIは、調査や目標、プラットフォームナビゲーションの変更に関する背景を提供すれば、より豊かでニュアンスに富んだ分析をもたらします。例として、このようなプロンプトがあります：
オンラインコースの学生の調査を実施し、私たちの新しいナビゲーションメニューの経験を理解しようとしました。このことを念頭に置いて、回答を分析してください。
コアアイデアに基づいて、しばしばフォローアップしたくなるでしょう：
「[コアアイデア]についてもっと教えて」：特定のテーマ（例えば「検索バーの使いやすさ」）を深掘りするために。
特定のトピックのプロンプト：「[XYZ]について誰かが話しましたか？」例えば、「誰かが課題セクションを見つけるのが難しいと言いましたか？」ヒント：「引用を含める」タグでより豊かな洞察を得ることができます。
痛点と課題のプロンプト：厳しい部分を指摘し、出現頻度を数え上げます。この調査のためには次のように試してみてください：
調査回答を分析し、コースナビゲーションに関して最も共通の痛点、不満、または課題を列挙してください。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を記録してください。
感情分析のプロンプト：ナビゲーショントピックについての全体的なムードを把握します—肯定的、否定的、または中立的。例として:
ナビゲーション体験についての調査回答に表現された全体的な感情を評価し（例えば、肯定的、否定的、中立）、各感情カテゴリーに貢献するキーフレーズやフィードバックを強調してください。
提案およびアイデアのプロンプト：学生の改善要求を表面化するのに優れています：
調査参加者がナビゲーション機能に関して提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定しリストアップします。トピックまたは頻度ごとにそれらを整理し、関連する場合には直接的な引用を含めます。
ペルソナのプロンプト：異なるタイプの学生によるフィードバックをセグメント化したいときに便利です：
調査回答に基づいて、オンラインコースの学生のナビゲーションニーズに関する個別のペルソナを識別し、説明してください。それぞれのペルソナについて、その主な特性、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。
その他のプロンプトのアイデアとテンプレートのウォークスルーは、オンラインコース学生ナビゲーション調査のベストクエスチョンガイドと調査ジェネレーターデモで紹介しています。
Specificが異なる質問タイプからの定性データを処理する方法
自由回答（フォローアップありまたはなし）：Specificは、特定の質問に対するすべての学生の回答を簡潔に要約し、それに関連するAI駆動のフォローアップをまとめた要約も生成します。これにより、豊かなコンテキストとより深いインサイトがすべて一カ所にまとめられます。
フォローアップを含む選択式質問： 「どのセクションが最も見つけにくかったですか？」のような質問に対して、Specificはそれぞれの選択肢に関連するフォローアップ回答の独自の要約を作成します。「課題」を選んだ学生たちが、一貫してメニュー構造が混乱していると言及する場合、その学生群のためだけの焦点を当てた分析が得られます。
NPS 質問：、各NPSバケット（デトラクター、パッシブ、プロモーター）に属するフォローアップ質問の回答を個別に要約し、デトラクターが何に不満を感じているのかと、プロモーターが何を喜んでいるのかを簡単に比較できます。
ChatGPTを使用して同様のことを達成することも可能ですが、さらに手間がかかります。回答をタイプやフィルターで分け、それぞれのサブグループに対してプロンプトを再実行しなければなりません。しかしSpecificでは、この構造はすべて内蔵されています。
AIの文脈制限の課題への対処方法
コンテキストサイズは常に重要：GPTベースの調査分析ツールを含むAIツールは、一度に見えるデータの量が限られています。調査に数百または数千の回答がある場合、すべてが解析のための文脈ウィンドウに収まりません。特に忙しいオンラインコースプラットフォームではこの課題が存在します。
管理可能にする2つのソリューション—Specificに組み込まれています：
フィルタリング：最も関連性の高い会話に絞ります。たとえば、「リソース」についての問題を言及した学生からのみの回答を分析します。これにより、AIの文脈制限を超えることなくセグメント化し分析できます。
クロッピング：分析に含める質問を制限します。コアな自由回答の質問だけについてAIのインサイトを望み、小さな会話や一般的な質問を無視する場合に、この方法はAIを焦点に集中させ、記憶の制約内に保つのに役立ちます。
詳細を知りたい方は、AI調査回答分析ガイドでSpecificがこれらの難しい部分をどのように簡素化するかを見ることができます。
オンラインコース学生調査の回答を分析するための協働機能
他の教育者やプロダクトマネージャーと調査分析を共同で行うことは、非常に大きなチャレンジです—特に何百人もの学生からのナビゲーションエクスペリエンスに関するフィードバックが来るとそれぞれ異なる分析目標を持つためです。
インスタントAIチャット：Specificでは、結果ダッシュボードの中でAIと自然に会話することで、調査結果を簡単に分析できます。文脈を何度も説明する必要はなく、すべてがそこにあります。
個別のチャットスレッド、明確な所有権： 各ユニークなフィルターを使用して複数のAIチャットスレッドを開始できます（例：「初めての学生のみ」や「否定的な評価をした学生」）。各スレッドには作成者の情報が表示されるので、同僚は誰のインサイトを読んでいるのかすぐに分かります。
手軽なチームワーク：各チャット内では、送信者のアバターにより誰がどの質問やフォローアップを送信したのかが明確に示されます。これにより、作業の引継ぎが容易になり、一緒に深く掘り下げることができ、各分析の視点を見失うことがありません。
もしあなたが初めての経験をする方や既成のテンプレートが必要な場合、特定のオンラインコース学生ナビゲーション体験のための調査ジェネレーターは共同作業を念頭に置いてターゲット化された調査を作成するための素晴らしい方法です。
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