この記事では、多様性に関する学生調査からの回答をどのように分析するかについてのヒントを紹介します。単なるデータの混乱ではなく、意味のある洞察を引き出したい場合、適切なツールとプロンプトを使用してアプローチする方法をお伝えします。
分析に適したツールを選ぶ
最初に考慮するのは調査データの形式と構造です。回答の収集方法が、どのツールが実際に役立つか、どれが単に遅れを招くかを決定します。
定量データ: ここでは数値データが有利です。特定の答えを選んだ学生がどれくらいいるのか知りたい場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなシンプルなツールを使用すれば迅速に対応可能です。
質的データ: テキスト回答—自由記入式の質問や詳細なフォローアップを考慮してください—は異なる対処が必要です。ページを読み込むのは疲れるし非効率的です。ここでは、AIを活用したツールがパターンを見つけてテーマを合成します。データがどれほど混沌としていても大丈夫です。実際、質的データ分析は教育機関にとって大きな課題であり、79%の教育リーダーが、オープンエンドの調査回答を迅速に分析することは「非常に難しい」と述べています。 [1]
質的回答を扱うときに知っておくべき主要なツーリングアプローチは2つあります。
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: データをエクスポートし、それをChatGPT（または他のGPT-4スタイルツール）に投入して分析します。これはインタラクティブで、回答について「チャット」することができます。
欠点: 全体のデータエクスポートを扱うのは面倒です。コンテキストの限界に達するかもしれないし、特に調査が大規模になるにつれてすべてを1つの会話で整理するのはイライラすることもあります。
Specificなどのオールインワンツール
調査対応に特化: SpecificのようなAIプラットフォームは調査からの質的データの収集と分析の両方に特化しています。私はその理由で使用しています：
優れたデータ収集: Specificの会話形式は、スマートなフォローアップを自動的に質問することで学生をさらに具体的に話させます。これにより、より豊かで実用的な回答が得られます—詳細はここで確認: 自動AIフォローアップ質問機能。
瞬時のAI分析: 回答が入ればすぐに、Specificが回答を要約し、主要なテーマを提示し、洞察を整理します。スプレッドシートを管理したり、無秩序なトランスクリプトを整理する必要はありません。
分析用AIチャット: ChatGPTのようにAIとチャットできますが、それは特に調査データに調整されており、分析される内容を管理またはフィルタリングできます。詳細はこちら: AI調査応答分析。
この方法では、コピー＆ペーストやエクスポートの操作ではなく、解釈に集中できます。
学生の多様性調査回答を分析するために使用できる便利なプロンプト
ツールを選択したら、適切なプロンプトが分析を大幅に向上させることができます。私は常にこれらのタイプのクエリーに依存して、最も混沌とした回答でも理解できるようにしています。
核心アイデアのプロンプト:
これは大きなテーマを見つけるために役立ち、Specific独自のAI駆動型分析の基盤となっています。これを使えば（ChatGPTでも機能します）：
あなたのタスクは太字の核心アイデアを抽出することです（各アイデアは4-5語で説明）+ 2文までの長さの解説。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイデアを指摘した人数を指定する（言葉でなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案をしない
- 示唆をしない
例の出力:
1. **核心アイデアのテキスト:** 解説のテキスト
2. **核心アイデアのテキスト:** 解説のテキスト
3. **核心アイデアのテキスト:** 解説のテキスト
AIにコンテキストを与える:
AIは、調査についてスマートにすることで最も効果を発揮します。回答者が誰であったか、何を求めているのかを伝えてください。例えば：
大学生の多様性と包括性イニシアチブに関する経験についての調査回答を分析して、最も議論されたテーマと主要な感情を特定してください。
フォローアッププロンプト:
特定のテーマについてより深い洞察を得たい場合、次のように質問します：
多様な背景に対するサポート（核心アイデア）についてもっと教えてください
特定のトピックについてのプロンプト:
調査で特定の問題（例えば、代表性の欠如）について誰かが言及したか知りたい場合：
キャンパスで孤立していると感じたことについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト:
多様性プログラムのために学生をタイプ別に分けたい場合：
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た独自のペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナの主要な特徴、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まとめてください。
課題点とチャレンジについてのプロンプト:
キャンパス多様性についての学生の不満を知りたい場合：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な課題点、フラストレーション、またはチャレンジのリストを作成してください。各課題を要約し、パターンまたは発生頻度を記録してください。
モチベーションと推進力についてのプロンプト:
学生が特定の行動や選択に対してどのような理由や動機を持っているのかを知りたい場合：
調査会話から、参加者が多様性に関連する行動や選択を表現する主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似する動機をグループ化し、データの裏付けを提供してください。
満たされていないニーズと機会についてのプロンプト:
アクションに結びつけるためのギャップやプログラムアイデアを探るため：
調査回答を調べて、回答者が強調し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見つけ出してください。
自分の学生多様性調査を設計する人には、この AI調査生成機 があり、今すぐに学生多様性のために使えるプリセットがあります。また、 学生調査についての最良の質問 を読むことをお勧めします—適切な質問を持つことでプロンプトと分析がはるかに簡単になります。
Specificの異なる質問タイプに対する質的分析の処理方法
Specificの分析は、調査内の各質問の構造に適応します。私はこれを2つの理由で非常に価値があると感じています：本当に関連する要約が得られ、セグメントごとのフィードバックを簡単に比較できることです。
自由記入式の質問（フォローアップありまたはなしで）: Specificはすべての関連回答をまとめ、コンパクトなAIが書いた要約を提供します。フォローアップの回答は元の質問のコンテキストで要約されるため、深さとニュアンスを見るための鍵になります。
フォローアップつきの選択質問: 各回答選択は独自のフォローアップ回答要約のバッチで分解されます。これにより、手動でフィードバックを統合または分離する必要がありません。
NPS (ネットプロモータースコア): 多様性についてのクラシックなNPS調査の場合、Specificは自動的に反対者、消極的評価者、推奨者をセグメント化し、それぞれのグループフィードバックのフォローアップ質問に対して調整された要約を提供します。
ChatGPTでデータを準備してフィルタリングして手動で管理してきましたが、一体型のツールでやるよりも手間がかかります。
学生向けの多様性に関するこの NPS調査ビルダー を使って、NPSスタイルの分析を構築できます。
AIのコンテキストサイズ制限に対処する
ChatGPTやその他のツールのAIモデルは、一度に処理できるテキストの量が制限されています。何百もの調査応答がある場合、この制限は現実的なボトルネックになります。私は次のように対処しています：
フィルタリング: 最も関連性の高いデータに焦点を当てるために、会話をフィルタリングします。例えば、「キャンパスインクルージョン」にコメントした学生の調査回答だけを分析します。Specificではこれが簡単にできますが、データをChatGPTのようなツールに投入する前にフィルタリングするプロセスを実装できます。
クロップ: AIに分析させるのは選択された調査質問のみ（全体の回答ログではなく）にします。これにより、コンテキストウィンドウ内に収まり、分析がターゲットに合致し、適切な時間に収まります。
ここに簡単な比較があります。
アプローチ | 助けになる方法 |
|---|---|
フィルタリング | 最も関連性の高い会話だけを含むように絞り込みます |
クロップ | AIの負荷を特定の質問に限定して、より深い分析を行います |
Specificはこうした機能をそのまま備えているため、手動でデータを分割する必要がありません—大規模に回答を集める人にとって大きな勝利です。
学生調査回答の分析における共同作業機能
調査分析での共同作業が混乱を招くことがあります: どの洞察がどのチームメンバーから来たのか追跡するのは困難で、それに続くフォローアップ質問や大規模な学生多様性データセットへのフィルタ適用を同期するのは困難です。
Specificのマルチチャット分析: 私はAIと調査結果についてチャットし、複数のチャット「スレッド」を開くことができます。各スレッドは独自のフィルターを持てます—例えば、1つは1年生を対象としたもの、もう1つは特定の多様性イニシアティブに焦点を当てたものです。各チャット作成者を確認できることで、チーム内のコラボレーションがはるかに混乱せずに済みます。
入力の明確化: AIチャットインターフェースでは、各メッセージが送信者のアバターを表示するため、誰が何を貢献しているのかを常に把握し、重複した作業や見逃された洞察を避けることができます。
このような共同作業ツールは、学生調査での高度に複雑な質的フィードバックの分析に秩序を与え、特にキャンパスでの多様性向上に向けた高い目標のある場合に役立ちます。編集とチャットを通じた共同作業についての詳細は、AI調査エディターを参照してください。
今すぐ学生多様性調査を作成しましょう
AI対応の会話ツールを使用して、学生の多様性調査からより高品質なデータを収集し、即座に分析を開始し、キャンパスでのインクルージョンを促進する行動可能な洞察に変えましょう。