この記事では、AI駆動型の方法を使用して、オフィスアワーの有用性についてのオンラインコース学生調査の回答とデータを分析する方法についてのヒントを紹介します。
調査回答分析に適したツールの選択
最良のアプローチと適切なツールは、常に調査の回答がどのように構造化されているか、どのようなデータを収集したかによって異なります。
量的データ: 「オフィスアワーを非常に有用と評価した学生は何人いるか」のように数を数える場合、ExcelやGoogleシートなどの古典的なスプレッドシートツールが有効です。この方法では選択項目を集計するのが簡単です。
質的データ: しかし、調査に自由記述の回答がある場合は、話が異なります。数十から数百の長いコメントを読み、手作業でテーマを引き出して要約するのは、ほぼ不可能で非常に面倒です。そこでAIが登場します。現代のツールは、学生のコメントの中からパターンと重要な洞察を迅速に検出します。たとえ多くのテキストを精査する必要があってもです。
質的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：
ChatGPTや類似のGPTツールでのAI分析
調査データをエクスポートして直接ChatGPTや類似のツールにコピー＆ペーストし、オンラインコースの学生が実際に何を言ったかをAIと対話することができます。
この方法は急場をしのぐには有効ですが、通常便利ではありません。 フォーマットの問題に苦しんだり、コンテキストの制限に対応したり、小さな部分に分割して再度ペーストして、特定のデータをより深く掘り下げるために同じ質問を繰り返したりすることがよくあります。
結論: 数件の回答に興味がある場合、この種の「手作業の」AIアプローチは良いですが、回答が増えるにつれて特に大規模または細分化された調査には適していません。
オールインワンツールのSpecific
Specificのようなプラットフォームは、この具体的なユースケースに最適です。調査を作成し、回答を収集し、質的データをAIで即座に分析します。
収集中、Specificはより良いデータを取得します。 自動的に賢いフォローアップ質問を行うため（AI駆動のフォローアップ機能の動作をご覧ください）、表面的な回答だけではなく、各学生の経験の核心に迫ります。
分析時、Specificは効率的かつ徹底的です。 AIが主なテーマを特定し、学生の意見を要約し、明確で実用的な洞察を生み出します。エクスポートやペースト、シートを精査する必要はありません。
AIと直接会話できますが、特定のトピックや回答に焦点を当ててより深い分析を行う機能も備えています。これは、大規模なコースや複雑なフィードバックの処理に時間を節約します。[1]
自分で試したいですか？AIによる調査回答分析機能をチェックするか、オンラインコース学生のための調査を作成する方法を数分でご覧ください。
オンラインコース学生のオフィスアワーフィードバックを分析するための役立つプロンプト
AIにデータから最良の洞察を引き出させたい場合、使用するプロンプトは非常に重要です。オンラインコースの調査から価値を引き出す方法を紹介します。数百の学生コメントや提案があっても同様です。
コアアイデアのためのプロンプト – 宋全面の出発点:
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（各コアアイデアにつき4〜5語） + 最大2文の説明者。
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の人が言及したかを明示する（単語ではなく数字を使用する）、最も多く言及されたものを上に表示
- 提案なし
- 表示なし
出力例：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明者テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明者テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明者テキスト
この具体的なプロンプトはSpecificで非常にうまく機能し、ChatGPTや他のGPTベースのツールでも試すことができます。
ヒント：AIにより多くのコンテキストを与えて、より良い結果を得る。 調査の性質、対象者、または知りたいことを明確に説明するほど、より良く（そして信頼できる）洞察が得られます。例えば：
6週間のオンラインクラスの後に調査を実施し、ライブオフィスアワーがどの程度役立ったかを学生に尋ねました。学生がそれらを役立ちと感じた主な理由を抽出し、学部生と大学院生の回答の違いを強調してください。
詳細を知るために掘り下げる: コアテーマリストを入手したら、単にプロンプトを入力してください。 「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」 すると、AIはそのテーマについての意見を要約し、サポートの引用文をしばしば提供します。
特定のトピックについてのプロンプト: ある特定のテーマや関心事が言及されたかどうかを迅速に確認したい場合は、次のように尋ねることができます：
誰かがオフィスアワーへのアクセスに関する技術的な問題について話しましたか？引用を含めてください。
問題点や課題に関するプロンプト: これはオフィスアワーや配信形式の一般的な不満を理解するのに特に有効です：
調査結果を分析し、言及された最も共通の問題点、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
感情分析のプロンプト: オフィスアワーに対して全体的なトーンが肯定的か否定的かを確認するには、以下を試してみてください：
調査回答で表明された全体的な感情を評価してください（例：肯定的、否定的、中立的）。各感情カテゴリに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。
より良い質問を調査に設定することに興味がある場合は、オンラインコース学生向けのベストサーベイ質問に関するガイドをご覧ください。
各調査質問タイプの分析方法
Specificなどのプラットフォーム（または一般的なAI）が学生の調査質問の違いをどのように処理するかについて話しましょう：
自由記述質問（フォローアップの有無にかかわらず）: そのコア質問へのすべての回答についての概要と、それに関連する各フォローアップの要約が表示されます。「なぜそう言ったの？」や「最も役立った部分は何ですか？」といったプロンプトに最適です。
フォローアップ付きの選択肢: 「非常に役立った」、「やや役立った」など、学生が選択した各回答に対して、関連するフォローアップ回答の要約が表示されます。
NPS（ネットプロモータースコア）: 各グループ（批判者、中立者、推奨者）は、学生の自由記述理由の要約を個別に取得できます。何が機能しているか、または機能していないかを一目で確認できます。オフィスアワー用のNPS調査を作成してみる。
ChatGPTを使用してこの種のターゲット分析を行うこともできますが、データを分割し、各グループごとにプロセスを繰り返す必要があり、手間はかかりますが可能です。
AIのコンテキスト制限と取り組む課題
GPTのようなAIモデルにはコンテキストサイズの制限があります—つまり、大クラスのすべてのコメントを一度に投入することはできません。これは、豊富な継続的なコースフィードバックを持っている場合や毎学期調査を実施する場合には、実際の懸念になります。
フィルタリング: 最も速い解決策は、関心のある学生や質問にデータを絞ることです（例：「少なくとも2回のオフィスアワーに出席した者のみを表示」または「技術的な問題に関する質問の回答のみを分析」）。AIは与えられたものだけで機能するため、焦点を絞ることで効果が大きくなります。
クロッピング: どの質問が分析されるかを制限することもできます。AIに「最大の学び」質問のみを送信するか、自由記述回答を残した学生に絞り込むことができます。Specificでは、シンプルなフィルターと選択ツールでこれを行うことができます。
この組み合わせにより、AIのコンテキストウィンドウ内で分析が可能になり、大規模なデータセットからも有用で焦点を絞った洞察を引き出すことができます。
オンラインコース学生の調査回答の分析における共同機能
調査分析における**協力はしばしば頭痛の種**です、コースの講師やティーチングアシスタントにとって特にそうで、コメントが散在し、スプレッドシートが混沌とし、バージョンが混乱することがよくあります。オフィスアワーの有用性について学生が何を言っているかを知る必要のある人はあなた一人ではなく、全員が調整を保つことはすぐに混乱します。
Specificでは、複雑なダッシュボードではなく、AIと対話して調査データを分析します。 特徴的なのは、あなた（と同僚）は複数の「チャット」を並行して走らせることができ、それぞれに自分のフィルター（例：学部生のみ、重要なフィードバックのみなど）を持たせることができ、各チャットはその作成者をはっきりと区別します。
可視性が組み込まれています: 誰かがAIチャットに質問や洞察を追加するたびに、プラットフォームは各送信者のアバターを表示します。これにより、チーム全体がその議論をフォローし、誤った帰属を避けることができます。TAがメモを残したり、教授が特定の問題点を掘り下げたりした場合でも、誰が何を尋ね、何が学ばれたかを全員が確認でき、学生のフィードバックレビューをスムーズにします。
これは、調査分析を共同で行うチームにとって大きな時間節約となり、協力し、質問を分担し、洞察を比較し、フィードバックを中央集約し理解しやすくすることができます。 自分で試してみたいですか？このトピックに特化したオンラインコース学生向けの調査ジェネレーターを試してみてください。
今すぐオンラインコース学生用のオフィスアワーの有用性に関する調査を作成しましょう
あなたの学生がオフィスアワーに対して実際にどのように感じているのかを即時に、そして具体的な形でつかみましょう—SpecificのAI駆動分析により、生のフィードバックが実際の改善に転じます。手作業のデータ処理は一切不要です。今こそ、賢いコースの決定を下すチャンスを逃さないでください。
