この記事では、評価とテストに関する保護者アンケートの回答をAIを使って分析する方法のヒントをご紹介します。データを短時間で実際の洞察に転換することができます。
保護者アンケート分析に適したツールを選ぶ
あなたのアプローチは、保護者から得られる回答の内容と構造に依存します。定量データ（例えば、特定の回答を選んだ保護者の数など）は、ExcelやGoogleシートのような従来のツールを使って集計できます。これは簡単な部分であり、選択肢や評価が少ない場合、スプレッドシートを使うことに多くの人が慣れています。
定量データ: 構造化された回答はストレートフォワードです。件数、チャート、計算を思い浮かべてください。例えば、ExcelやGoogleシートのようなツールを使って、何割の保護者が評価方法に満足しているかをすばやく要約できます。
定性データ: 保護者が自由記述で回答した場合や、追跡質問で説明を追加した場合、それを集計するだけでは済みません。何百もの独自の回答を手動で読み込み、パターンを見つけることは圧倒的で、ほぼ不可能です。この点でAI駆動ツールが登場し、手間を省くことができます。
定性反応を扱う際のツールには2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
コピペ法:
保護者アンケートの回答をエクスポートし、ChatGPT（または類似のGPTツール）に貼り付けて分析できます。特に小さなデータセットに対して機能し、AIと直接チャットして結果を話し合うことができます。しかし、これはあまり便利ではありません。データを送る前に常に準備とフォーマットが必要であり、AIのコンテキスト制限を超えた場合は、分析を分割する必要があります。煩雑で時間がかかることがありますが、やれば可能です。
ヒント: AIがデータを分析する方法は、アンケートの説明と目標をどれだけ明確に伝えるかによって異なります。多くのコンテキストを提供すれば、洞察も向上します（すぐにいくつかのプロンプトを紹介します！）。
Specificのようなオールインワンツール
SpecificはAIアンケート分析専用に設計されています。
保護者向けアンケートを作成し、応答を収集し、すぐにAIで分析することができます。特に次の点が際立ちます:
フォローアップの自動化: 保護者が応答すると、SpecificのAIはインタビューで尋ねるようなフォローアップを自動的に行い、各回答の質と詳細を向上させます。（AI駆動フォローアップ機能について詳しくご覧ください。）
ワンクリック分析: 応答が集まり次第、AIサマリーをすばやく実行し、重要なテーマをキャプチャし、豊富な洞察を得ることができます。エクスポートやスプレッドシートで手作業を行う必要はありません。
結果についての会話型AIチャット: ChatGPTのように、でもデータに特化。保護者アンケート結果についてAIに直接質問できます。先進的な機能により、AIに送信されるデータを管理し、透明で集中した分析を実現します。詳しく読む: SpecificのAIアンケート応答分析.
保護者アンケートデータを分析するための役立つプロンプト
ChatGPTかアンケート分析ツールを使用して保護者アンケートの回答を最大限に活用したい場合、使用するプロンプトが違いを生みます。ここにいくつかの専門的に作成されたプロンプトを示します:
コアアイデアを引き出すプロンプト: これを使って、自由記述の保護者のフィードバックから再現性のあるテーマと主要な洞察を表面化します。Specificの独自のサマリーの原動力であり、ChatGPT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し（コアアイデアごとに4〜5語）+最大2文の説明を行うことです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く述べたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
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はアンケート、参加者、目標についてのコンテキストを提供するほど、より良い結果をもたらします。例えば、主要なプロンプトの前に次のように追加することができます:
このデータは学校で子供たちの評価がどう処理されているかに関する保護者のアンケートから得たものです。多くの保護者が公平さとフィードバックの明確さについて心配しています。私の目標は大きな問題点を明らかにし、学校が改善できる点を見つけ出すことです。
特定の調査結果を掘り下げるためには、次のように使います:
フォローアップ詳細のプロンプト: コアアイデアを特定した後、次のように尋ねます:
「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください」
特定のトピックに関するプロンプト: 何かが言及されたかを確認したい場合に使用:
「XYZについて誰かが話しましたか？ 引用を含めてください。
保護者のペルソナのプロンプト: フィードバックをさまざまなタイプの保護者の応答者に基づいてセグメント化するための優れたツール。
「アンケートの回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使われる「ペルソナ」のように、特色あるペルソナのリストを特定し、説明してください。それぞれのペルソナについて、主な特徴、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てください。」
課題とチャレンジに関するプロンプト: 現在の評価プラクティスについて保護者が不満を感じる点に焦点を当てたい場合:
「アンケートの回答を分析し、最も一般的な課題、または不満、あるいはチャレンジ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。」
動機と推進力に関するプロンプト: 保護者が評価とテストの特定の要素を重視する理由を発見します。
「アンケート会話から、研究参加者がその行動や選択に示す主な動機、欲求、または理由を抽出してください。同じ動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。」
提案とアイデアに関するプロンプト: 保護者が改善のために持っている新しいアイデアを発見します。
「アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、リストアップしてください。それらをトピックまたは頻度によって整理し、関連する引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会のプロンプト: 現状と保護者の希望の間のギャップを見つけたい場合に必須です。
「アンケートの回答を調査し、回答者によって強調された満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見してください。」
Specificが質問タイプ別に保護者アンケートの定性データを分析する方法
回答が集まり始めると、SpecificのAIが保護者からのフィードバックを要約する方法は、質問の構造に応じて変わります:
自由回答式質問（フォローアップの有無に関わらず）: すべてのメイン回答とその関連するフォローアップ質問に対して要約が得られるため、高レベルのパターンと親がさらに深掘りするよう促された際の詳しい内容を見ることができます。
フォローアップ付の選択肢: 保護者が選んだすべての選択肢（例:「書面でのフィードバックを好む」）には、その選択に関連するフォローアップ質問へのすべての回答の別々の要約が含まれ、それぞれの選択肢の背後にある親の動機を明確に把握できます。
NPS質問: ネットプロモータースコアの質問の場合、Specificは批判者、受け流し者、推奨者によって提供されたすべてのフィードバックを独立して分析し、各グループに応じた要約を提供します。そのため、単なるスコアではなく、支持や不満の原因を把握できます。このアプローチを親向けNPSアンケートビルダーで試すことができます。
ChatGPTや他のAIツールを使って上記すべてを行うこともできますが、それははるかに手作業が多くなり、コピーアンドペーストを絶えず行い、フォーマットの管理を行い、正しいデータスライスを解析していることを確認する必要があります。
多数の保護者の回答を分析する際のコンテキスト制限の管理方法
ChatGPTを含むすべてのAIツールやオールインワンアンケート分析プラットフォームは、一度に処理できるテキスト（コンテキスト）に制限があります。保護者アンケートを実施し、詳細な回答が数百件集まる場合、この制限に直面しないようにする方法は次の通りです:
フィルタリング: 特定の質問に対する保護者の回答または主要な選択を行った会話のみに焦点を当てます。これにより、AIに送信されるデータを絞り込み、分析をターゲットにしてツールをオーバーロードすることなく行えます。
クロッピング: AI分析に最も関連する質問のみを選択します。そうすることで、大量の保護者データセットを効率的に処理し、何も失われることがありません。これらの機能はどちらもSpecificにネイティブに用意されており、数秒で使用可能です。
これにより、エクスポートの準備に費やす時間が少なくなり、保護者アンケートからの価値を引き出すための時間が増えるのです。
保護者アンケート回答の分析における協働機能
保護者評価とテストアンケートに取り組むことはしばしばチームの仕事であり、学校のリーダー、研究者、教職員全員によって意見が寄せられます。このような複雑な回答を分析することは、特にメールで送られたスプレッドシートや異なる分析ツールを使用している場合、混乱を招きかねません。
AIと直接チャット: Specificでは、チームの誰もがAIと自然にチャットすることでアンケートデータを分析できます。複雑なダッシュボードなし、技術的なハードルなしでデータに直接飛び込むことができます。
複数のフィルタリングされたチャット: Specificは、AIと並行して複数のチャットを実行することができます。各チャットは異なるフィルタリングが可能（例: テストについてもっとコミュニケーションを求めた保護者の回答にだけ深掘りする）で、誰がどのチャット会話を開始したか明確に表示されます。
透明な協働: 共有AIチャットスレッド内のすべてのメッセージは、誰が書いたかを示します—アバターと名前が含まれているため、研究プロセスが明確で協働的に保たれます。これは特に学校のアンケートに役立ち、さまざまな利害関係者の意見を反映し、調査結果の正確な帰属を望む場合に有効です。
評価とテストに関する保護者アンケートを今すぐ作成
保護者からの微妙で実行可能なフィードバックを取得し、AIを活用して重要な事項を浮き彫りにします—無限のスプレッドシートを調べることなく、必要なときに最大限の洞察を得ることができます。
