この記事では、キャンパスの雰囲気に関する学生調査の回答をAIと最新の調査分析ツールを使用して分析する方法に関するヒントを提供します。
キャンパス気候調査データを分析するための適切なツールを選択
どのアプローチとツールを選ぶかは、あなたの調査回答の構造に依存します。定量データを扱う場合、例えば特定の選択肢を選んだ学生の数のように、それを集計してグラフにするのはExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使えば簡単です。これらは数値を迅速に計算するために構築されています。
定性的データ、例えば自由回答や詳細なフォローアップはもっと複雑で、そのためにAIが利用されます。何百もの学生からの書面での回答を自分で完全に読むことは不可能です。AIツールはこの情報を読み込み、要約し、整理して、実際に使用できるようにします。例えば、ウィスコンシン大学マディソン校のキャンパス気候調査は、74％の学生がとても歓迎されていると感じている一方で、社会的にマイノリティのグループに属する学生はあまり好意的でない経験を報告していることを明らかにしました。このニュアンスは定性的データ分析を通してのみ明確に浮かび上がります。 [1]
定性的な回答を扱うための主要なツーリングアプローチは二つあります:
AI分析にはChatGPTや類似のGPTツール
回答をエクスポートしてChatGPTや他のGPTツールに直接貼り付けることができます。それから、傾向を話し合ったり要約を求めたりします。この方法は小規模から中規模のデータセットに適しています。
多数の回答がある場合や、進んだフィルタリングを行ったり、チームと作業を共有する必要がある場合にはあまり便利ではありません。加えて、データの準備やコピー・ペーストはすぐに煩わしくなり、組織外に機密データを共有するリスクをもたらします。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは定性的調査分析専用に設計されています。学生のフィードバックを会話形式のチャットのような調査で集めるだけでなく、AIを内蔵した形で回答を分析することもできます。それにより、スプレッドシートやコピー・ペーストを必要とせず、即座に要約、核心テーマ、チャート、実行可能なインサイトを得ることができます。
調査データを集めると、SpecificはAIを利用してフォローアップ質問をリアルタイムで行います。これにより、調査回答の質と深さが向上します。このツールの自動フォローアップは、各学生にとって最も重要なことを掘り下げます。（自動AIフォローアップ質問について詳しく学ぶ）
分析面では、SpecificはAIと結果についてチャットしたり、カスタム質問をしたり、テーマを分割して探求したりできるようにします。これはChatGPTを使用するのと同じですが、選択的データ管理やフィルタリングなどのボーナス機能付きです。（SpecificでのAI調査回答分析についてさらに詳しく）
このアプローチは、AIに学生キャンパス気候調査のすべての回答を分析し分解させたい場合、特に調査規模が拡大するにつれて最速です。
キャンパス気候に関する学生調査の回答を分析する際に使用できる有用なプロンプト
プロンプトはAI駆動の調査分析の核です。適切なプロンプトは、乱雑なテキストの塊を整理された実行可能なインサイトに変えます。以下は、私がキャンパス気候に関する学生調査でのお気に入りのプロンプトです:
核心アイデアのプロンプト: 学生が言及した主なトピックの要点を、頻度順にまとめたい時に使います。これはSpecificのデフォルトの分析プロンプトですが、どこでも使えます。こちらをAIツールにブロックとして貼り付けます:
あなたのタスクは、太字の核心アイデア（各アイデアにつき4〜5語）と、それに続く最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 具体的な核心アイデアを何人が言及したかを明記（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
AIにもっとコンテキストを提供するのは常に有効。 学生の聴衆やキャンパス気候調査の目的、達成を目指していることを伝えてください。例えば:
大規模な公立大学の学部生を対象としたキャンパス気候に関する調査の回答を分析してください。私たちの目標は、安全感や帰属感に影響を与える経験、特に歴史的に過小評価されているグループに焦点を当てることです。学生にとって最も重要なことをまとめることに注力してください。
テーマを掘り下げるプロンプト: 大きなテーマがわかったら、「XYZ（核心アイデア）についてもっと詳しく教えて」と尋ねます。詳細や例、しばしば直接の学生の引用を得ることができます。
特定のコメントに対するプロンプト: 「[メンターシップ、差別、施設など]について誰かが話しましたか？引用を含めて。」これは関連するフィードバックを浮上させたり、問題が全く発生したかどうかを確認するための強力な近道です。
ペルソナのプロンプト: あなたのキャンパス気候調査が自由な反映を含む場合、典型的な学生の視点のプロファイルを得たいかもしれません:
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントにおける「ペルソナ」の使用と同様、異なるペルソナのリストを特定し記述してください。各ペルソナについて、主要な特性、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。
痛点と課題に対するプロンプト: 学生が何に最も悩まされているか知りたいですか？
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してください。各課題を要約し、その出現頻度やパターンを注記してください。
感情分析のプロンプト: 調査データの感情的なトーンを確認したいときに:
調査回答で表現された全体的な感情（例えば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与した主要なフレーズまたはフィードバックを強調してください。
提案やリクエストに対するプロンプト: 改善アイデアを収集したい場合:
調査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化してください。トピックまたは頻度でそれらを整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。
これらのAIプロンプトにより、分析が焦点を当てられ、繰り返し可能で、同僚と簡単にコミュニケーションをとることができます。
なぜこの戦略や実用的なヒントについてさらに詳しく知るには、学生キャンパス気候調査の作成に関するガイドと適切な質問の選択を参照してください。
Specificが質問タイプごとに定性的な調査回答を分析する方法
あなたの調査をAIツールがどのように処理するかは、使用する質問形式に大きく依存します。Specificがキャンパス気候に関する学生調査の各タイプにどのようにアプローチするかを下記に示します:
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）： Specificは最初の回答とフォローアップすべてに対するまとめを提供します。学生が提起した主要なトピックの簡潔なダイジェストと、より深い説明の傾向を得ることができます。
フォローアップ付きの選択式質問: 各選択(例えば「安全だと感じる」対「時々安全ではないと感じる」)について、その選択に関連付けられた回答にだけは独立したまとめを提供します。これは、ジェンダーやバックグラウンドといった異なるグループ間の独自の課題を特定するのに完璧です。 例えばネブラスカ大学の最近の調査では、学生の84％が非常にまたは非常に安全だと感じていましたが、女性とマイノリティの学生は安全ではないと感じていました。このパターンはAI分析によって表面化するのに役立ちます。 [3]
NPS（ネットプロモータースコア）： プロモーター、パッシブ、デトラクターの各カテゴリーで回答が分割され、それぞれのグループに対して別々のAIサマリーがあり、何が最高の評価につながっており（そしてデトラクターに何が響いていないか）が正確にわかります。
ChatGPTでも同様の広範なアプローチを使用できますが、より多くの時間と手動の作業、精神労力が必要です。
このワークフローを実際に見てみたい場合は、自分自身でNPSキャンパス気候調査をワンクリックで生成してみてください。
大規模な調査回答分析時のAIコンテキスト制限への対処方法
AIモデルは一度に処理できるテキスト量に制限があります。この「コンテキストサイズ」と言います。学生キャンパス気候調査の回答が数百に達した場合、これらの制限に達する可能性があります。分析を焦点化させ、効率的にする方法は以下の通りです:
フィルタリング: 特定のトピック、学生グループ、又は特定の質問に対する回答でデータセットをスライスします。結果として得られる会話のみをAIに送信し、焦点を絞りつつコンテキストサイズへの対応を図ります。
質問の切り取り: AIで分析する最も重要な質問とその回答だけを送ります。それ以外はモデルのコンテキストウィンドウ内のスペースを節約するために無視します。
これらの機能はSpecificに組み込まれているため、面倒な操作をする必要はなく、過小評価されがちな学生グループの重要なフィードバックを見落とすリスクもありません。
このアプローチを詳しく理解するには、SpecificでのAI調査回答分析を参照してください。
学生調査の回答分析における協力的な機能
チームが大型の定性的調査データセットを解釈しようとする際、協力は難しいです。 皆が同じデータを見たいと思っていますが、各個人が持ち込む視点は異なります—多様性、安全、帰属など。時折、情報は終わりのないスプレッドシートやメールスレッドで迷子になります。
Specificでは、AIとのリアルタイムチャット内で調査回答が分析されます。 すべてのチームメンバーが個別のチャットウィンドウを開始でき、個別のフィルターを適用したり、サマリーを求めたり、単一のセグメントを深堀りすることができます。
各メッセージの横に送信者のアバターが表示されるため、誰がどのチャットを作成し、誰がどのコメントをしたかが正確にわかります。 これにより、本当のチームワークが可能になります—分析を分割して協力し、誰が何を貢献したのかを見失うことがありません。特に困難なキャンパス環境問題について議論する際は、とても有意義です。
Specificの協力的なAI分析機能により、DEIリーダーや学術アドバイザーなどの各ステークホルダーが自分にとって重要なことに焦点を当てつつ、結果と重要なインサイトを即座に共有できます。
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