この記事では、学問的誠実性に関する学生調査からの回答を分析するためのヒントを提供します。AIツールとより豊かな、迅速な調査回答分析のための実行可能な戦略をカバーします。
学生調査分析に適したツールを選ぶ
調査データの分析アプローチは、収集した回答の種類と構造によって異なります。特に学問的誠実性のようなテーマでは、学生からのフィードバックを実際に役立つ洞察に変えることが重要です。
定量データ: 数字は生活を楽にします。例えば、「学問的誠実性が重要だ」と同意した学生の数をExcelやGoogle Sheetsで迅速に集計できます。カナダの調査で示されるように、参加学生の91.8%がこのトピックに同意していると、トレンドはすぐに明らかになります。[1]
定性データ: ここが難しいところです。自由回答や追加質問は実際の意見や動機を理解するための宝の山ですが、何百もの個人的なコメントを読むには無理があります。そこで、人が手作業で行う以上のことができ、深い分析をより身近にするAIツールが必要です。
定性回答を扱う際には、ツールの選定に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
定性データをエクスポートし、分析のためにChatGPT（または他の大規模言語モデル）に貼り付けることができます。この方法はアクセスが容易で柔軟であり、プロンプト、追加質問、即時要約を使用してデータと対話できます。
しかし: 希望したほど便利ではないことが多いです。ChatGPT用にデータをフォーマットするのは面倒で、特に多くの回答や分岐ロジックを含む調査では厄介です。コンテキストの追跡、個々の学生の参照、またはサブセット（「入学前に名誉コードについて知っていた学生のみ」など）へのフォローアップが必要では、すぐに忍耐力を試されることになります。
素早い要約やブレインストーミングが目的であれば、機能します。しかし、繰り返し可能で共有可能なインサイトワークフローが必要な場合や、プライバシー/セキュリティの要件がある場合は限界があります。
Specificのようなオールインワンツール
SpecificのようなオールインワンのAI調査ツールは、この状況に特化しています。これらのプラットフォームは、回答を分析するだけでなく、インテリジェントなAI主導のフォローアップ質問で調査を実施し、回答を収集し、洞察を即座に組織化して要約します。
即時AI分析: Specificのプラットフォームは、すべての自由回答を要約し、主要なテーマを見つけ、アクショナブルなインサイトをゼロ手動で浮き彫りにします。AIは、あなたの調査結果についてChatGPTのようにチャットできるだけでなく、フィルター、コンテキスト管理、詳細な制御も可能です。
コンテクストフォローアップでより豊かなデータ: Specificの調査フローでは、デフォルトで理由や動機、背景を深く掘り下げるためのスマートなフォローアップ質問が行われ、データの品質が向上します。
組み込みの組織化: 定性的インサイトは、定量的結果に直接リンクされているので、入学前に名誉コードについて知っていた学生が特定の質問にどのように回答したかを問題なく確認できます。
学生の学問的誠実性調査回答を分析するための便利なプロンプト
AIを使用している場合、プロンプトは重要です—適切な言葉遣いが学生からのフィードバックからより多くを引き出します。以下はいくつかのベストです:
中核的な要約プロンプト: 学生が表現した主な考えをすぐに読み取りたい場合は、ここから始めてください。SpecificとChatGPTを含む任意の調査システムで機能します。
あなたのタスクは、中核的な考えを太字で抽出することです（中核的な考えごとに4-5語）+ 最大2文の説明文。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の中核的な考えに何人が言及したかを指定（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものが上
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **中核的な考えテキスト:** 説明文
2. **中核的な考えテキスト:** 説明文
3. **中核的な考えテキスト:** 説明文
AIにコンテキストを提供: 「この調査はカナダの大学で、主に1年生を対象に行われ、プラジアリズムや名誉コードに対する態度を理解することを目的としていた」といった詳細を加えることで、AIがより鋭い分析を行いやすくなります。
さらにコンテキスト: この調査では、学問的誠実性に関する理解、プラジアリズムに関する経験、大学のポリシーに対する意見を求めて、学部生からのフィードバックを収集しました。
フォローアッププロンプトで深掘り: 再発するテーマを見つけたら、次のようなフォローアップを使用:
「名誉コードの認識」について詳しく教えて。
特定のトピック/主張を検証: 主張を調査するには（例えば、「指導者からのコミュニケーションについて言及がありましたか？」）:
指導者からのコミュニケーションについて何か話している人はいますか？引用を含めてください。
ペルソナプロンプト: 反応を特定のペルソナタイプ（例えば、医療系学生vs非医療系学生として、一つの統計が示しているように [2] ）に分類したいとき、次のように尋ねてください:
調査の回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のように、個別のペルソナタイプを識別し説明してください。各ペルソナについて、その主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題: 大勢の学生が同じ悩みや混乱を強調する場合（例えば、「何がプラジアリズムに該当するか不明」と言っている学生が多いが、83%が「十分に教育を受けた」と言っている [1] ）、これは無価です。
調査回答を分析し、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。各要点を要約し、出現のパターンや頻度を記載してください。
動機とドライバープロンプト: 特に、なぜ学生が学問的誠実性を優先する（またはしない）のかを特定するのに役立ちます。これは多くの学生が誠実さを重視すると主張しながら、疑わしい行動をとる場合に重要です。[1] [3]
調査の会話から、参加者が表現した行動や選択の背後にある主な動機、望み、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの支持証拠を提供してください。
提案とアイデアのプロンプト: 学問的誠実性の教育や取締りを改善するための学生の提案を浮き彫りにするには:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストしてください。トピックまたは頻度で整理し、関連がある場合は直接の引用を含めてください。
満たされていないニーズ: 学生が求めているものと実際に提供されるものの間のギャップを特定してください（例として、高校生の中には、カンニングをしつつも自分を倫理的と考える人がいる [3]）。
調査回答を調べ、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。
さらなるプロンプトのインスピレーションを得るには、学問的誠実性調査で聞くべきベストクエスチョンを確認してください。
質問タイプによるSpecificの定性調査分析のハンドリング
開放型質問: すべてのフォローアップコメントを含め、あらゆる開放型回答が自動的に要約されます。あなたはすべての回答の全体的な要約と、各フォローアップ質問の内訳を得ることができます。
フォローアップ付きの選択型質問: 各選択肢（例：「はい、名誉コードを理解している」対「いいえ、理解していない」）が関連するフォローアップ回答を集計した個別の要約を持ちます。これにより、特定のグループがどのようにしてそのように回答したかやその理由を把握することができます。
NPSスタイルの質問: デトラクター、パッシブ、およびプロモーターがそれぞれのフォローアップコメントの要約を持っており、各グループのスコアを駆動するものを理解しやすくします。このアプローチは学生の学問的誠実性NPS調査にも良く合います。
これらのほとんどをChatGPTで再現することは可能ですが、非常に手間がかかります。すべての質問/分岐に対して自分でAIをセグメント化し再プロンプトする必要があります。
AIのコンテキストサイズ制限を超えた調査回答データ分析への対応
AIを使用した調査分析の主な悩みの一つはコンテキストサイズです。学生調査が高い回答率を持つ場合、AIモデルが一度に処理できる最大データサイズにすぐ達してしまいます。
この課題に対処する方法は2つあります（Specificではそれらの両方が標準装備されています）:
フィルタリング: AIが分析する会話を制限し、重要な質問に答えた学生、または特定のオプションを選んだ学生に焦点を合わせます。これにより、分析がシャープかつ管理可能になり、モデルの過剰ロードを避けることができます。
クロッピング: AIに一度に送信する質問をいくつか選択し、分析がフォーカスされ、モデルのコンテキストウィンドウを超えないようにします。
どちらのオプションも、回答セットの規模が大きくなっても、インサイトの正確性と実行可能性を確保します。詳しく知りたければ、AI調査応答分析ガイドでコンテキスト管理に関する実用的なウォークスルーを参照してください。
学生調査回答を分析するための協調機能
学問的誠実性についての学生調査を分析する際、特に複数の関係者がデータを掘り下げ、発見を共有し、部門間でコンセンサスを築く必要がある場合、協力はしばしば痛みを伴います。
インサイト共有のためのAIチャット: Specificでは、同僚を招いてAIと一緒に調査回答を分析し解釈することができます。これにより、意思決定が迅速化され、電子メールのやり取りが減少します。
複数の協調チャット: 同じデータセットを異なるチームや部門が分析する必要がありますか？ 欲しいだけのチャットを開始し、それぞれが独自のフィルターやフォーカストピックを持ち、常に各会話を開始した人が誰であるかが分かります。
クリアな会話追跡: AIチャットで共同作業を行っているとき、各メッセージには送信者のアバターが表示されます。これにより、誰が何を言ったかが常に明確になり、所有権やコンテキストを見失うことがありません。
コンテキスト指定の協調: 分析のための会話のフィルタリングとクロッピングはチャットレベルで適用されるため、チームメンバーは自分に最も関連のある学生データの部分にのみ集中できます。
AI駆動の学生調査を構築、編集、共同作業するためのさらなるアイデアは、AI調査編集者の概要または、学問的誠実性に関する学生調査を作成する方法のガイドを参照してください。
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