この記事では、苦情処理プロセス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提供します。調査分析を行う場合、ここで実用的な手順、プロンプト、おすすめのAIツールを見つけることができます。
調査回答を分析するための適切なツールを選ぶ
あなたが取るアプローチと使うツールは、学生から返ってくる苦情処理プロセスについてのデータの種類に依存します。
量的データ: あなたの調査が選択肢や評価尺度のようなものを収集する場合、それらは数値化しやすいです。Google SheetsやExcelのようなツールは、回答を集計し、パーセンテージを計算し、基本的なトレンドを視覚化するのに適しています。
質的データ: 自由回答、詳細なフィードバック、または説明は処理が難しいことがあります。何百ものナラティブを読み通すのは実用的ではありません。そこでAIツールが役立ちます。これらは大量のテキストを要約し、パターンを浮き彫りにし、見逃してしまうかもしれない問題や機会を発見するのを助けます。
学生調査からの質的回答を扱う場合のツール選択には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
貼り付けとチャット: 学生調査からの自由回答をエクスポートし、それを直接ChatGPTに貼り付けることができます。これにより、データについての対話が可能となります。洞察を求めたり、特定のトピックを掘り下げたい場合に便利です。
デメリット: 調査が長く、特定の学生グループや具体的な苦情問題でセグメント化したい場合、すぐに手に負えなくなります。コンテキストの管理、プロンプトの追跡、データのフィルタリングには手作業が必要で、多くのデータがある場合、細やかな分析に必要なコンテキストを保つのが難しくなります。
Specificのようなオールインワンツール
目的に特化したワークフロー: Specificのようなツールは、ちょうどこのような調査分析のために設計されています。会話型調査の作成、配布、および分析を一括して行うことができます。Specificは特に便利で、AI駆動のフォローアップ質問を自動的に設定し、学生のフィードバックの質を向上させることができます（AIフォローアップの動作の仕組みをご覧ください）。
少ない労力で素早く洞察を得る: データを選別したりコピー＆ペーストのワークフローを管理する代わりに、SpecificのAIは即座に要約を提供し、繰り返されるテーマを引き出し、学生にとって何が最も重要なのかを簡単に見つけ出せます。スプレッドシートは必要ありません。調査結果についてAIと会話することはChatGPTと同じですが、コンテキスト管理、チャットの追跡、サブグループのフィルタリング用の追加のコントロールがあります。
高度な分析と簡単な共有: これらの機能はチームが共同で作業し、検索を実行し、テーマを共同で明確化するのに役立ちます。多くの機関はこの方向に進んでおり、AI調査回答分析ツールを使用して時間を節約し、行動をより容易にしています。最近の業界概観によれば、AI駆動の調査ツールは教育におけるデータ収集と分析の両方を大幅に効率化し、機関のプロセスにおける応答性と公正さを高めています。[1]
苦情プロセスに関する学生調査データを分析するために使える便利なプロンプト
調査回答分析でAIにプロンプトを適切に与えることができるかどうかが重要です。苦情プロセスに関する学生のフィードバックについてテスト済みのプロンプトを以下に示します。これらは、求める洞察を得るのに役立ちます。
コアアイデアのプロンプト: 学生が言及した主なトピックを把握するために使います。詳細な解答の長いリストに最適です:
あなたのタスクはコアアイデアを太字（コアアイデアごとに4-5語）で抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを具体的な数字で示す（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案はしない
- 指示もなし
出力例:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
AIの性能を向上させる: AIはより多くのコンテキストを提供することでより良い、具体的な結果をもたらします。例えば、調査内容、所属機関、目標についての情報を最初に提示することが有効です。具体的には、次のメッセージで分析セッションを開始できます:
「大学生に対して苦情処理に関する調査を実施しました。主な関心は学生が混乱したり不公平に感じるプロセスのステップを特定し、解決までの時間における共通の痛点を浮き彫りにすることです。訴訟や不正行為の報告に関する学生の体験に関連する発見を強調してください。」
フォローアップ探索のプロンプト: コアアイデアを見つけた後、「[コアアイデア]についてもっと教えてください」と尋ねるだけで、AIが詳細を説明したり、サポートする引用を引き出したりします。
特定のトピックに対するプロンプト: 学生が報復の恐れや支援サービスなどについて話したかどうかをチェックしたい場合には、次のように使います:
[特定のトピック]について誰かが話しましたか? 引用を含めてください。
痛点と課題のプロンプト: 現在の苦情処理で学生が経験している問題に関するテーマを引き出すために使います。
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アップし、それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記します。
ペルソナのプロンプト: 同様の経験を持つ学生のタイプを理解したい場合には、次のように試してみてください:
調査回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た、独立したペルソナのリストを特定し、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やパターンを要約します。
感情分析のプロンプト: フィードバックが主にネガティブ、中立、またはポジティブであるかどうかを素早く確認できます。トレンドを迅速に報告するのに非常に役立ちます。
調査回答で表現された全体的な感情（例:ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。それぞれの感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調表示します。
この対象とトピックのための高品質の調査質問のアイデアがもっと欲しい場合は、苦情処理プロセスに関する学生調査の最適な質問に関するガイドをご覧ください。
Specificがどのように質問の種類に基づいて質的データを分析するか
Specificを使用すると、質的データの分析方法は質問の種類に依存します:
オープンエンドの質問: 各オープン質問と自動フォローアップに対するすべての回答の洞察に富んだ要約を取得でき、学生の見解の範囲を見ることができます。
フォローアップ付きの複数選択肢: 各選択肢について、フォローアップ回答の個別の要約があり、学生が選択の背後にある理由を理解するのに役立ちます。
NPSの質問: 各セグメント—賛成者、中立者、批判者—には独自の詳細な要約があります。これにより、苦情処理に対する強いまたは弱い満足をもたらす要因を把握できます。学生のための既定のNPS調査をこちらで試すことができます。
ChatGPTや他のGPTツールでこのプロセスを手動で再現したい場合、それは可能ですが、大量の対話をコピー、フィルター、要約するための追加の手作業が必要になります（コンテキストや選択に誰が返信したかを追跡することを含む）。
AIのコンテキスト制限による課題に取り組む
AIモデルにはコンテキストサイズの制限があります。もし学生調査が詳細なフィードバックの洪水を生む場合、すべての会話を単一のAIプロンプトに詰め込むことができないかもしれません。これは大規模なクラスや複数の部門による分析における実際の障害です。
この問題に対処するためには、次の方法があります:
返信に基づいてフィルタリングする: 特定の質問に返信したり、特定の選択肢を選んだ場合の会話のみを含めるようにします。これにより、AIが分析するデータセットを絞り込むことができます。
AIへの質問を切り取る: AIに送信する質問（および対応する回答）を制限します。これにより「コンテキストオーバーフロー」のリスクが軽減され、分析セッションに広範な調査結果を適用できるようになります。
Specificはこれらのオプションをワークフローに組み込みます。他のツールでは、より多くの手動の選別や場合によってはコードの介入が必要です。特に大量のデータの場合。自動化された調査コンテキスト管理の仕組みを詳しく知りたい場合は、AI調査回答分析に関する詳しいガイドをご覧ください。[2]
学生調査回答分析のための協力的機能
学生の苦情調査データを分析することは、個人で行うプロジェクトではないことが多く、しばしば管理、学生支援、教職員の間で共に関心事項、理論、行動ポイントを持っています。
協力的チャット: Specificでは、すべての分析セッションはAIとの「チャット」です。異なるテーマ、理論、部門目標に焦点を当てた複数のチャットを設定できます。各チャットでは、誰が開始したか、選択されたフィルターやコンテキストが表示されます。
チームの透明性: チームメンバーが分析に参加すると、アバターと名前が各メッセージまたはプロンプトに表示されます。グループのディスカッションや合意形成をより簡単かつ迅速に行うことができるようになります。
柔軟なコンテキストと共有: 各チャットは独自のコンテキスト、フィルター、フォーカスを保持します。1つのチャットで解決時間を、別のチャットで公平性のテーマを議論したい場合、それを見失うことはありません。これは、異なるキャンパスの観客に対する調査結果を発表する場合や学生会政府や学術リーダーシップのためのレポートを生成する場合に特に便利です。
苦情処理プロセスに関する学生調査をどのように作成するかおよびSpecific AI調査ジェネレータを使って洞察を最大化する方法についてもっと読むことができます。
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