この記事では、AIやその他の効果的なアプローチを使用して、アクセシビリティサービスに関する学生アンケートの回答を分析する方法についてのヒントをお伝えします。
アンケートの回答を分析するための適切なツールの選択
学生アンケート分析においては、選択するツールがデータの形式と構造に合致していることが重要です：
定量データ：アンケートが主に構造化データ（例えば「アクセシビリティサービスにどの程度満足していますか？」1-10のスケールや複数選択肢）を収集した場合、分析は簡単です。結果をExcelやGoogle Sheetsにインポートするだけで、カウントや平均の計算が簡単にでき、トレンドを確認できます。
定性的データ：本当の価値は自由回答から得られることが多いです。学生が障壁や提案、独自の状況について共有する場合です。多数の長文回答をすべて手作業で読むのは圧倒的な作業になります。ここでAIが活躍します：構造化されていないテキストから意味を抽出し、見逃しがちな共通のテーマを浮き彫りにします。
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分析用のChatGPTまたは類似ツール
エクスポートした自由回答をChatGPTにコピペしてインタラクティブに結果を話し合うことができます。これは即座のフィードバックを得たり、テーマを探求したり、仮説駆動のプロンプトをテストしたりするのに便利です。しかし、誰もが知っているように、それはすぐに煩雑になります：チャットウィンドウのコンテキスト制限に達し、テキストフォーマットが失われ、数多くの回答を管理するのは面倒になります。新しい視点を探るたびにデータを分割し、関連部分を再び貼り付けるために余分な時間をかけることになります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、調査の分析を開始から終了までサポートします。会話型アンケートを作成し、結果を即座に分析できます。手動でのコピペは不要です。データ収集中、Specificのスマートなフォローアップ質問がより深く探り、戻ってくる情報の質を大幅に向上させます。自動AIフォローアップの説明をご覧ください。
分析の時が来たら：Specificの組み込みAIは、アンケートの回答を要約し、主要なテーマを特定し、実行可能なインサイトを提供します。これは数秒で実行され、何時間もかかる作業を節約します。ChatGPTのようにAIと会話しながら結果を分析できますが、どのデータを会話に含めるか、どのようにスライス/フィルタするかをより直接的にコントロールできます。このアプローチはチームの作業時間を大幅に節約し、アクセシビリティサービスの戦略を効率的に導く、より細かい見解を抽出するのに役立ちます。[1]
あなたの必要に応じたアクセシビリティサービスに関する学生アンケートを作成したい場合は、アクセシビリティサービスプリセットを備えたAIアンケートジェネレーターをご覧ください。あるいは、一般的なジェネレーターを参照してゼロから始めることもできます。
学生のアクセシビリティサービスアンケート分析で使用できる有効なプロンプト
優れたプロンプトは優れた分析を生み出します。ChatGPT、Specific、その他のAIを使用するかどうかにかかわらず、有意義なインサイトを得るには、正しい質問をすることが鍵です。ここに、学生のアクセシビリティサービスに関するアンケートを最大限に活用するための強力なプロンプトを示します。
中核的なアイデアのプロンプト：回答からキーとなるテーマを抽出し、整理するために使用します。特に大規模なデータセットに対して有効です：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で強調 (各コアアイデアにつき4〜5語) および最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 表示なし
出力例：
1. **コアアイデアの文章：** 説明文
2. **コアアイデアの文章：** 説明文
3. **コアアイデアの文章：** 説明文
より多くのコンテキストでAIがより良くパフォーマンスを発揮します。 AIに対して、アンケートの目標、対象者、実施理由を常に伝えるようにしましょう。プロンプト追加例：
背景を以下に示します：私たちは中規模大学の学生を対象にアクセシビリティサービスに関するアンケートを実施しています。当校は、学生がアクセシビリティサービスを要求したり利用したりする際に遭遇する障壁を明らかにし、最も大きなプラス効果を生む変更を見つけることを目指しています。このコンテキストを念頭に置いて、回答を分析してください。
特定のアイデアを掘り下げるプロンプト：あなたが関心を持つテーマを見つけたら—例えば「調整を依頼するための障壁」—詳細を取得します：
「調整を依頼するための障壁」（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：学生が指定されたトピックについて話したかどうか、そしてどうだったかを知りたい場合：
誰かが物理的アクセシビリティについて話しましたか？ 引用を含めて。
ペルソナのプロンプト：回答している異なる学生タイプをマッピングしたい場合には：
アンケートの回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様に、異なるペルソナを特定し、記述してください。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引用やパターンを要約してください。
痛点と課題に関するプロンプト：学生にとって最も厄介なものの一覧を取得します：
アンケートの回答を分析し、最も共通している痛点やフラストレーション、または課題をリスト化してください。それぞれを要約し、パターンまたは出現頻度を記録してください。
提案とアイデアに関するプロンプト：フィードバックから実行可能なアイデアを見つけます：
アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を識別してリストしてください。それらをトピックまたは頻度ごとに整理し、必要に応じて直接の引用を含めてください。
このトピックに関する最良のアンケート質問を作成する方法について詳しく知りたいですか？優れたアンケート質問設計ガイドやステップバイステップのアドバイスを含むこのハウツー記事で詳しく説明しています。
質問タイプによるSpecificのアクセシビリティ調査の分析方法
Specificは、あなたの学生アクセシビリティサービスアンケートが構築された方法に基づいて、ターゲットを絞った要約を提供します：
自由回答質問（フォローアップあり/なし）：すべての主な回答に対する明確な要約を取得し、AIが収集したフォローアップの明確化の個別要約も取得できます。
選択肢付きフォローアップ：各選択肢（例：「どのタイプのサービスを利用しましたか？」）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への回答に焦点を当てた要約を提供します。例えば、「ノートテイキングサービス」を利用した学生が最も役立った点や問題としていた点を確認するのに役立ちます。
NPS：ネットプロモータースコアのアンケート（このNPS学生アクセシビリティテンプレートのように）では、デトラクター、パッシブ、プロモーターの各グループに対し、フォローアップに基づいた独自の要約を提供します。それにより、熱心な支持者が価値を見出す点や、学生を遠ざける要素を把握できます。
ChatGPTでも同様の分析を行うことが可能ですが、セットアップがより多く必要です。回答を分け、AIにどのカテゴリーに焦点を当てるかを伝える必要があり、しばしばデータを手動でフラグ付けする必要があります。 Specificでは特に複雑なマルチタイプの質問設定に対しても、プロセスがはるかにスムーズです。
AIのコンテキストサイズ制限に対処するためのアプローチ
すべてのAIツールには、一度に処理できるデータ量（いわゆる「コンテキスト制限」）の限界があります。数百人の学生が回答する大規模なアクセシビリティアンケートでは、この制限内に収めるのは挑戦となります。 Specificは次の2つの方法で支援します：
フィルタリング：特定の質問に回答した会話のみをAIに見せるように指示できます（「支援技術にコメントした回答者のみを含める」または「キャンパスの物理的アクセスに関するポジティブのみ」）。これによりスペースが節約され、重要なことにすぐに集中できます。
クロッピング：「スタッフとのコミュニケーションの経験」など、特定の側面に興味がある場合は、AIが見る質問や回答を切り取ることができます。これにより、分析にさらに多くの会話をフィットさせ、コンテキストのサイズに収まることができます。
どちらのアプローチも、チームが圧倒されるのを避け、最も関連性の高いテーマを引き出し、大規模または複雑なデータセットでも価値のあるフィードバックが見落とされないようにします。
学生アンケートの回答を分析するための協力機能
学生のアクセシビリティアンケートでは、コラボレーションが難しい場合があります——多くのニュアンスがあり、研究者、管理者、および提案者がさまざまな角度から調査結果を見ることがあります。
AIチャットを通じてデータをチームとして分析。 Specificを使用すると、複数の研究者がAIとデータについて独自のチャットを持ち、各チャットが異なるオーディエンスセグメント、痛点、または機会に焦点を当てることができます。もはや互いの邪魔をすることはなく、誰が何を求めたのかを見るために無数のメールスレッドを見直す必要がありません。
複数のチャット、それぞれにフィルター。 各チームメンバーが新しいチャットを立ち上げ、回答者のタイプまたはセグメントによってフィルターをかけ、ユニークなプロンプトを適用し、自分に重要なテーマを追跡できます。各チャットの所有者は明確に示されており、誰がどの分析を担当しているかを確認できます。
アバターによる出席者表記。 これらのAIチャットでは、プロンプト履歴だけでなく、誰がどのメッセージを提出したかも確認できるため、共同分析が明確になり、アカウンタビリティを追跡し、チームが部門を越えて迅速に連携できます。
この共同作業のワークフローは、障害サービスオフィス、学生課、およびアカデミックアドバイザーを単一の真実の源で結び、アンケート結果からより実行可能で共感的な推奨を引き出すのに特に役立ちます。
今すぐアクセシビリティサービスに関する学生アンケートを作成しましょう
アクセシビリティサービスの重要性を即座に解明できる、包括性のあるAI駆動型アンケートを設計して、より多くの学生に到達し、より深い質問をし、自信を持ったフィードバックを分析し始めましょう。