この記事では、AIを使用して教室のエンゲージメントに関する学生調査の回答を分析する方法に関するヒントをお届けします。調査データを素早く理解したいなら、ここがぴったりです。
調査回答分析に適したツールの選択
教室のエンゲージメント調査を分析する最良の方法は、持っているデータ次第です。あるツールは数値に対して素晴らしい効果を発揮し、他のツールは長文やオープンエンドの回答に優れています。
定量データ—「あなたのエンゲージメントを1〜10で評価する」や選択式回答などが考えられます。これらの回答はカウントしやすく、Microsoft ExcelやGoogle Sheetsのような通常のツールを使用して視覚化可能です。Google Forms などは、多くの教育者が手軽に調査を作成し基礎的な分析を行うための頼れるツールです。学生フィードバックの収集を効率的に行い、教室のエンゲージメント向上の基盤を築きます。[4]
定性データ—オープンエンドの回答やフォローアップの会話スレッドは、数が多ければ目視では確認できません。これらの豊かなニュアンスのある回答は、AI駆動のツールで主要なテーマや実行可能なポイントを要約する必要があります。さもなければ、果てしない文章の壁に苦しむことに—楽しい（または洞察的な）ことはありません。
定性応答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ツールを用いたAI分析
コピペ法: 学生調査データをエクスポートして、ChatGPTや他の大規模言語モデルに貼り付けることができます。そして、質問をするだけです—例えば「学生が言及する教室のエンゲージメントの一番の課題は何ですか？」
しかし、それは面倒です。 この方法ではスプレッドシートの管理が必要で、コンテキストの制限にすぐに達し、どの質問がどの回答に関連しているかを見失いました。それでも、小さな調査であるか、AI分析を簡単に試したい場合、この方法は有効です。
Specificのような統合ツール
このために設計された: Specificのようなツールは、AIを使用して調査データの収集と分析を一つの場所で行うために設計されています。プラットフォーム間の移動は不要です。
スマートなフォローアップ: Specificの調査では、AIを使用して自動的に賢明なフォローアップ質問を行います。これにより、データがより豊かになり、学生が特定の感情を持つ理由に近づくことができます（AIフォローアップについての詳細はこちら）。
即時AI分析: 学生が回答した後、Specificは定性的データを瞬時に要約し、重要なアイデアやパターンを発見し、結果についてAIと対話できるようにします—ChatGPTのようですが、コンテキストとフィルタリングのための追加機能が付いています。データをエクスポートしたりクリーンアップしたりする必要はありません。AI調査応答分析ワークフローをご覧ください。
ボーナス機能: 結果と直接チャットし、回答のグループ用にカスタムフィルターを作成し、異なる「チャット」を保存して同僚と協力できます。送信するAIを制御し、機密コンテキストを管理します。
学生の教室エンゲージメント調査データを分析するための有用なプロンプト
AIは与えられるプロンプトの賢さにしかなりません。ChatGPTまたはSpecificのようなツールを使用して、学生の教室エンゲージメントに関する調査を分析する最も効果的な方法の一部をご紹介します。
中核的なアイデアのプロンプト: これは私の定番です。一気に大量の学生回答から「ここで重要なのは何か？」を引き出します:
あなたのタスクは中核的なアイデアを太字（中核的なアイデアあたり4〜5単語）+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
- 特定の中核的なアイデアを述べた人数を指定（言葉ではなく数字を使用）し、最も言及されたものを上に表示
- 提案なし
- 表示なし
例出力:
1. **中核的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **中核的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **中核的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
AIは背景を追加するとさらに効果的になります:「以下の回答は、大学レベルの統計クラスにおける学生エンゲージメントに関する調査結果です。私の目的は、積極的な参加とモチベーションに影響を与える主要因を特定することです」
以下の回答は、大学レベルの統計クラスにおける学生エンゲージメントに関する調査結果です。私の目的は、積極的な参加とモチベーションに影響を与える主要因を特定することです。
深掘りするために: 「XYZ（中核的なアイデア）についてもっと教えてください」と初回の分析結果を得た後に言ってみてください。これにより、AIは大きなテーマに焦点を当て、詳細を解き明かします。
特定のトピックのプロンプト:「誰かがXYZについて話しましたか？」を使って、学生が特定のトピックや教育方法を言及したかどうかを確認します。ボーナス:「引用を含める」を追加すると、より豊かなコンテキストが得られます。
課題とチャレンジのプロンプト: 共通のフラストレーションや教室内の障害となる回答を表面化させるのにぴったりです:「この調査の回答を分析し、最も共通する課題や問題、フラストレーションをリストアップし、それぞれを要約し、パターンや出現頻度を示してください。」
学生ペルソナのプロンプト:「調査回答に基づいて、製品管理で使用される‘ペルソナ’に似た特徴的なペルソナを識別し、リストアップしてください。各ペルソナについて、キーチュな特徴、モチベーション、目標、および会話で観察された引用やパターンをまとめてください。」
モチベーションとドライバーのプロンプト:「調査会話から、学生が示す行動や選択の主なモチベーション、願望、理由を抽出してください。類似のモチベーションをグループ分けし、データからの支援証拠を提供してください。」
感情分析のプロンプト:「授業内で表現された調査応答の全体的な感情（例えばポジティブ、ネガティブ、中立）を評価して、各感情カテゴリーに寄与する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。」実際ところ、ブレンド型イーラーニング手法が従来の教室と比べて、エンゲージした学生の評価スコアを大幅に引き上げたという調査も存在します。[1]
未満ニーズと機会のプロンプト:「学生が指摘した未満ニーズ、ギャップ、改善の機会を調査回答から発掘してください。」
調査をゼロから作成する場合は、教室エンゲージメントの学生調査に最適な質問およびAI調査メーカーを使用して学生エンゲージメント調査を簡単に作成する方法を参照してください。
Specific が質問タイプ別に定性データをどのように分析するか
オープンエンド質問（フォローアップあり/なし）: 学生がオープンな質問に回答すると、SpecificのAIはその質問に対して与えられたすべての回答と、それに付随するフォローアップの概要を作成します。概要と主要な詳細の両方を確認できます。
フォローアップ付きの選択質問: 複数の選択肢から選ぶ（出席、好ましい活動など）、その後フォローアップに答える質問の場合、Specificは各選択肢に合わせた概要を生成します。ですから、例えばグループ作業を好む学生がどれくらいエンゲージしているか、そしてフォローアップで何を言ったのかを直ちに把握できます。
NPS質問: ネット・プロモーター・スコア（NPS）の回答は、批判者、消極派、推進者ごとにグループ化されます。各カテゴリーは、学生が共有した独自の視点を反映したAIによる要約を受け取ります。
これをChatGPTでも再現できますが、データをタイプごとに分けてコピペする必要があります。特に複雑な調査の場合、これは手動で面倒です。
大規模な調査を分析する際のAIコンテキストサイズ制限の克服方法
ほとんどの現代のAI（ChatGPTおよびGPT-4を基にしたツールを含む）は、一度に無制限のデータを「参照」することはできません。学生調査の回答が多すぎると、モデルのコンテキストウィンドウ制限にすぐ到達します。これを回避する賢い方法が2つあります（Specificはこれら両方の機能をすぐに提供します）：
フィルタリング: 調査を分割して特定の部分のみに焦点を合わせて分析します。例えば、特定のエンゲージメント質問に回答した学生のみの回答や、特定のオプションを選んだ学生のみの回答などです。これによって、一度にAIに送るデータが減少し、重要なパターンを見逃すことがなくなります。
クロップ: AI分析に含めたい質問（および対応する回答）を選択します。見直す部分が少ないことで、AIが速く働き、より焦点を絞った洞察を提供します。
これらの戦術は、回答から貴重な情報を引き出しながら、AIを過負荷にしないようにすることができます。
学生調査の回答を分析するためのコラボレーション機能
コラボレーションの課題: 学生エンゲージメントの調査データを分析するのは、メールでスプレッドシートを送ったり、Slackに調査結果を貼り付けたりするのでは楽しいことではありません。チームと一緒に掘り下げ、異なる視点を集め、全員の認識を一致させたいですね。
マルチチャット設定: Specificでは、必要なだけAI分析チャットを立ち上げることができます。各チャットを異なる方法でフィルタリングすることができるので、一人のチームメイトは関与した学生に、もう一人はフラストレーションを表明した学生に焦点を当てることができます。それぞれのチャットには誰が始めたかが表示されて、お互いの進捗や担当を追跡しやすくなります。
すべてのスレッドでの明確なコンテキスト: 調査についてAIと話す際に、各メッセージにアバターや名前が表示されます。これにより、関与するすべての人が、誰がどの問い合わせを行い、誰が洞察を得たのか、そしてどこでフォローアップすべきかを常に理解できます。複数のチーム（教師、管理者、研究者など）で協力する場合、このプロセスは調整をスムーズにします。
エクスポート不要: すべてのデータ、チャット履歴、および要約がシステム内に保存されます。メール、Google Docs、またはスプレッドシートへのコピペは不要です。すべてがライブで、常に最新で、安全に管理されています。
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