この記事では、多様性とインクルージョンに関する保護者調査の回答を分析するためのヒントをご紹介します。定性的データをAIで実行可能なインサイトに変えたい方は、ぜひお読みください。
保護者調査分析に適したツールの選択
必要なツールと分析方法は、保護者調査の回答が主に定量的（選択式、ランク付け、NPS）か定性的（自由記述、フォローアップ）かによって異なります。
定量データ： 回数、ランク付け、割合を見る場合（例：特定の選択肢をどれだけの保護者が選んだか）、ExcelやGoogleスプレッドシートのようなクラシックなツールが簡単に対応します。集計、グループ化、チャート化という直感的な数値処理で済みます。
定性データ： 自由記述の回答や物語、微細なフィードバックは別物です。数百の保護者のコメントを手作業で読むのは大変です。そこでAIツールが役立ちます。構造化されていないデータから主要なテーマやパターンを引き出すのに、人間よりも迅速に対応します。
定性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：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
コピーペーストのワークフロー： 調査回答をエクスポートし、それをChatGPTまたはお好みの大規模言語モデルにペーストすることができます。これにより、AIに保護者のフィードバックについて要約を促したり、テーマを引き出したり、カスタム質問に答えさせることができます。
制限事項： 実際には、これがすぐに不便になることがあります。大きなエクスポートを扱ったり、フォーマットの崩れやコンテキストの制約に悩まされたりします。また、多様性やインクルージョンのようなセンシティブなトピックを議論する場合、汎用のチャットボットでは感じられないプライバシーやストラクチャーが求められます。それでも、少数の回答しかない場合や単純なテーマを求める場合には、実験する方法として悪くありません。
Specificのようなオールインワンツール
調査収集とAIを活用した分析のために構築されたツール： Specificは、現代のフィードバックワークフローのために設計されています。多様性とインクルージョンに関する保護者調査の回答を分析するだけでなく、最初にそれらを収集するのにも役立ちます。対話型調査を活用することで、エンゲージメントとデータ品質を向上させます。
自動フォローアップ質問： 興味深い回答をした際には、AIがリアルタイムで知的なフォローアップを行います。これにより、より豊富で明確な回答が得られます。自動AI調査フォローアップに関するガイドはこちらをお読みください。
ワンクリックでAI要約やデータとのチャット： いったん回答を収集したら、AIと直接会話し、結果について話し合うことができます。これは、構造化されたChatGPT体験のようなもので、コンテキスト、フィルター、調査分析用に構築されたツールを備えています。どのようにSpecificのAI分析が機能するかを探索し、生の保護者のフィードバックから行動可能なインサイトをどのように抽出するかをご覧ください。
追加のデータ管理ツール： NPS、選択式、または自由記述の質問に対するフィルター、コンテキスト管理、インスタント要約が1か所に揃っています。チームでの共同ワークフローにも最適化されています。
多様性とインクルージョンに関する保護者調査の回答を分析するために使用できるプロンプト
AIを活用して保護者調査データを分析する魅力は、実際に何が起こっているのかを明らかにするために、微細でオープンな質問を投げかけることです。プロンプトを使用すると、AIは重要なインサイトを引き出し、細部に入り込むことなく、価値を詰め込んだインサイトを抽出します。以下は私のお気に入りの方法です：
コアアイデアのプロンプト： 重要な保護者の懸念やテーマの簡潔な要約を求めるなら、このプロンプトを使用してください（Specificでは人気ですが、ChatGPTでも効果的です）：
あなたの役割は、コアアイデア（各コアアイデアは4-5単語以内）を太字で抽出し、最大2文で説明することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアについて何人が言及したかを数字で明示（単語ではなく数値）、多く言及されたものを上位に
- 推薦や指示はなし
例：
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は常にコンテキストとともに最善を尽くします： AIにバックグラウンドを与えると、より正確で関連性の高いテーマが浮かび上がります。次のような内容から始めると良いでしょう：
この調査は、2024年に都市の小学校で220人の保護者が回答しました。私たちの主な目的は、保護者が教育における多様性とインクルージョンをどのように認識しているかを理解し、文化、障害、ジェンダーインクルージョンに関する未充たのニーズや懸念を特定することです。主要なテーマと痛点を抽出してください。
「もっと教えて」探索のためのプロンプト： コアアイデアが表示されたら（例：「未対応の特別なニーズ」）、さらに掘り下げるために次のように指示してください：「未対応の特別なニーズの懸念についてもっと教えてください」。これにより、サブテーマに掘り下げることができます。
特定のトピックの検証のためのプロンプト： トピックが話題にされたかどうかを明確にするために、次のように使用します：「インクルージョンのための教師訓練について誰かが話しましたか？引用を含めてください。」
痛点と課題のプロンプト： 保護者や学校が何に引っかかっているのか知りたい場合は、次のように尋ねます：「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アップしてください。各痛点を要約し、パターンまたは発生頻度を記してください。」
感情分析のプロンプト： 保護者の全体的なムードがどれくらいポジティブかネガティブか気になる場合は、次を使用します：「調査回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。各感情カテゴリに寄与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。」
提案やアイディアのプロンプト： 改善の機会を簡単に浮き彫りにするために使用してください：「調査に参加した人々から提供されたすべての提案、アイディア、またはリクエストを識別し、リストアップしてください。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。」
より実践的なアドバイスについては、保護者向け多様性とインクルージョン調査で尋ねるべき質問の詳細をご覧ください。
質問のタイプごとにSpecificが定性調査データを分析する方法
Specificは、各質問タイプに応じた分析方法を自動的に調整するため、常に実行可能なインサイトが得られます：
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）： 保護者のすべての回答とフォローアップ回答をAIが要約するため、初回の返信だけでなく、全体的な会話の流れが明確になります。
フォローアップ付きの選択肢： 各選択肢の回答は、関連するすべての保護者フォローアップ回答の分析に基づくテーマの要約が得られます。このように、多様性とインクルージョンに関する質問で保護者が「はい」または「いいえ」を選択した理由が正確にわかります。
NPS（ネットプロモータースコア）： プラットフォームは、自動的に親の説明を、消極者、パッシブ、推奨者ごとにセグメント化して要約します。各グループを喜ばせることや不満を引き起こすことがわかります。
質問の種類ごとにChatGPTのプロンプトを手作業でグループ化することもできますが、それは労力がかかり、誤差が生じやすいです。Specificでは要約が自動的に編成され、短時間で行動可能なインサイトが得られるため、バイアスを減らすのに役立ちます。
保護者向け多様性/インクルージョン用の事前構築されたNPS分析をすばやく設定したい場合は、保護者向けNPS調査ビルダーをお試しください。
保護者調査分析におけるAIのコンテキスト制限の克服
AIモデルには、一度に「見る」ことができるテキストの量に制限があります（これをコンテキストサイズといいます）。多様性とインクルージョンに関する保護者調査が数百の回答を集めた場合、この制限に達する可能性があります。
フィルタリング： 選択された質問に対して保護者が回答した会話のみを分析します。プールを絞り込むことにより、最も関連性の高い回答にコンテキストスペースを保存します。
クロッピング： 分析したい質問（またはセクション）だけを選択します。これにより、AIの処理窓内により多くの会話を収めることができ、インサイトの入った保護者のフィードバックが考慮されるようになります。
Specificでは、これらのソリューションをすぐに利用できるため、最も重要なデータに分析を集中するのが簡単です。大規模なデータセットを扱うプロダクトチームや研究者にとっては、大幅な時間短縮になります。
調査分析におけるコンテキスト管理に関するSpecificのサポートについてはこちらをご覧ください。
保護者調査の回答を分析するための協働機能
学校における多様性とインクルージョンという複雑で繊細なトピックを分析するのは、通常、一人で行うものではありません。結果を解釈するために、他の研究者や教育者、保護者と協力することが多くあります。
協働AIチャット: Specificでは、保護者調査データを孤立して分析するだけではありません。データに関する複数のチャットスレッドを設定でき、それぞれにフィルター、トピック、仮説があります。これは、特定のインクルージョンの課題に取り組む大規模なチームや学校委員会にとって特に便利です。
透明な会話: 各チャットは誰が作成したかを示します。AIチャットインターフェースで同僚と作業する際に、メッセージには送信者のアバターが表示されます。そのため、全員が同じページにいることを確認し、議論を追跡し、すでに尋ねたことや発見したことを振り返ることができます。
インスタントドキュメント: 分析セッションは生きた文書となります。重要なAIインサイトを「ブックマーク」したり、有望なリードを追跡したり、チーム内でさらなる分析タスクを分担したりすることも容易です。これにより、調査分析の世界に実際のチームワークがもたらされます。
これが実際にどのように機能するかを見たい方は、協働型の保護者調査応答分析とチームワークを考慮した保護者D&I調査の作成に関する説明をチェックしてください。
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