この記事では、パートタイム雇用支援に関する学生調査からの回答を、最新のAI技術とツールを使用して分析する方法についてのヒントを提供します。
学生調査回答を分析するための適切なツールの選び方
調査データの種類と構造によって、必要なアプローチとツールは大きく異なります。ここではその方法を説明します。
定量データ：もし複数選択質問や数値尺度（例：「週に何時間働いていますか？」）を扱う場合は、ExcelやGoogle Sheetsのような基本ツールで十分です。割合、平均、分布を素早く計算でき、特に学期中に働く英国の学生の数が、2021年の34%から2024年の56%に増え、平均週14.5時間になった[1]のを追跡するのに理想的です。
定性データ：もし調査に自由形式の質問やフォローアップ回答が含まれている場合、事態はより複雑になります。すべてのコメントや会話を手動で読むのは時間がかかり、特に学生のフィードバックのための大規模なデータセットでは現実的ではありません。ここでAIを駆使したツールが役立ちます。
定性調査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：
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
ChatGPTまたは他のGPTツールを使用するのはDIYのアプローチです。アンケートの回答をチャットウィンドウにコピーして、AIにテーマを要約や分析させることができます。小さなデータセットには適していますが、大規模なデータセットにはあまり便利ではありません。データのコピー、クリーンアップ、セグメント化、どの回答がどの質問に属するかの追跡、フォローアップの管理が多くの手作業を必要とします。
各会話を細かくコントロールしたい、または創造的なプロンプトを試したい場合は、これは実用的です。しかし、継続的で強力な調査分析にはやや不便です。
オールインワンのツール「Specific」
Specificはこの問題に特化して構築されています。定量および定性の調査回答をAIで収集、セグメントし、分析することができます。最初から正しい方法でデータを構築し、学生が自由回答の質問に答えると、「Specific」のAIがしばしば賢いフォローアップ質問を行い、洞察の質と深さを高めます—AIによる自動フォローアップ質問の概要で詳しく説明しています。
AI駆動の応答分析により、以下のことが可能になります：
任意の質問やフォローアップのAI生成要約を即座に確認
トレンド、主要な動機、共通の課題を学生全体で把握
コアアイdeアを深掘り、コホートを比較、またはデータについてAIとチャット—ChatGPTを使うように、調査分析に特化したもの
チーム向けに簡単に管理、フィルタリング、インサイトをエクスポート、スプレッドシートや手作業のグループ化は不要
もっと知りたいですか？AI調査回答分析機能の詳細をご覧ください。
パートタイム雇用支援に関する学生調査データを分析するために使用できる有用なプロンプト
調査回答を手に入れたら、プロンプトが実際に活用可能なインサイトを引き出す秘密兵器になります。私がよく使うのは以下のプロンプトです。
コアアイディアのプロンプト：これは、大量の自由形式の回答から大局的なテーマを要約するための私の定番です。Specific、ChatGPTまたは他のGPTツールに直接コピーして、数百人の学生が意見を共有した大量のデータセットで見事に機能します：
あなたのタスクは、太字でコアアイディアを抽出し（コアアイディアごとに4〜5語）+最大2文の説明を付けることです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 具体的なコ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）、最も言及されたものをトップに
- 提案なし
- 示唆なし
出力例：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
AIは、調査、状況、または目標についてより多くのコンテキストを提供すると、より良いパフォーマンスを発揮します。冒頭に文や二文を追加するだけです：
この調査は英国の大学生400人によって回答されました。彼らがどのように仕事と学業を両立させているか、支援を感じるかどうか、パートタイムの仕事の主な課題は何かを尋ねました。私の目標は、学生が学業と仕事を両立させることを助けたり妨げたりする要因を理解することです。
深い洞察を得るためのプロンプト：コアテーマ（例えば「不十分な経済支援」）を見つけた後は、「学生が経済支援や学生ローンについて何を言っているか教えてください。」と試してみてください。
特定のトピックのプロンプト：仮説を検証する際には（例：「学生はより柔軟な勤務オプションを望んでいますか？」）、「柔軟な勤務オプションについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。」を使ってください。
ペルソナのプロンプト：共感を構築するためにこのプロンプトが好きです。:「調査回答に基づいて、異なる学生ペルソナを特定して説明してください—主要な特徴、動機、関連する引用を要約してください。」
課題と問題点のプロンプト：最も大きな障害のAI生成リストを取得するには、「回答を分析し、言及された最も一般的な問題点、いらだち、または課題をリストアップしてください。パターンとその頻度を記録してください。」
動機とドライバーのプロンプト：学生がパートタイムで働く理由を探るには、「アンケートの会話から、学生が学業と仕事を両立させながら働く主な動機、欲望、または理由を抽出してください。証拠を含めて。」
感情分析のプロンプト：感情的なトーンを把握するために：「調査の全体的な感情を評価してください—ポジティブ、ネガティブ、中立。それぞれの感情を最もよく表している引用を特定してください。」
これらのようなプロンプト（および構造化データセット）をいくつか用意することで、学生にとって本当に重要なものを見抜くことができます。より良い調査質問を書くためのさらに多くのインスピレーションを得るには、このパートタイム雇用支援に関する学生調査のための最良の質問に関するガイドを参照してください。
質問の種類ごとにSpecificによる分析の取り扱い方
調査をどのように構築したかによって、Specificは分析ワークフローをカスタマイズします：
フォローアップの有無にかかわらず自由形式の質問：プラットフォームは各質問へのすべての回答をまとめた要約を作成し、自動または手動のフォローアップ質問からのインサイトを含めます。これにより、政府のローンの不備に対するいらだちなど、学生の微妙なフィードバック—約60%が基本的な生活費をカバーしていないと報告した—が本当によく際立ちます[2]。
フォローアップ付きの選択肢：学生が特定の回答を選択し説明を提供した場合、彼らのフィードバックは選択肢ごとに別々に要約されます。したがって、週>15時間働く学生がどのような課題について話しているのかを知りたいのであれば、それはクリックだけの距離です。
NPS（ネットプロモータースコア）：各セグメント（批判者、受動者、推奨者）はそれぞれのフィードバックの要約を受け取り、フォローアップの回答はAIによって最大限のインサイトを得るために集められ合成されます。
これをChatGPTで行うこともできます（コピー、整理、プロンプト）、しかし正直なところ、それはより重い手作業です。スピードと構造を重視する人には、Specificが即座の利点を与えます。初めから目的に合った調査を作成しようとする場合、パートタイム雇用支援の学生調査ジェネレーターを試してみてください。
調査分析におけるAIのコンテキスト制限の課題を解決
最良のAIでさえもコンテキストサイズの制限があります—一度に処理できるデータには限りがあります。もし調査が何百または何千もの学生の回答を得た場合、一回の分析で全てが収まるとは限りません。私がSpecificでこれを回避する方法（DIYプロジェクトにも適用可能）を以下に示します：
フィルタリング：分析実行前に、特定の質問に答えた学生や特定の回答を選んだ学生の会話だけを含むようにデータセットをフィルタリングします（「ローンが生活費をカバーしていないと言った学生のみ」）。これによりデータセットを鋭く集中させます。
クロッピング：分析したい質問のセットを選択し、AIを重要なフィードバックエリアに集中させます。これによりコンテキストの制限内に収まり、より具体的なインサイトを得ることがしばしば可能となります。
これらの戦略はSpecificのAI応答分析ツールで即座に利用可能です—手作業でのフィルタリングや再フォーマットに比べて数回のクリックです。
学生調査回答を分析するための共同作業機能
調査分析は一人で行うべきではありません。パートタイム雇用支援に関する学生調査を行う場合、プログラムマネージャー、研究者およびキャリアアドバイザーがすべて発見について意見を求めることが一般的であり、これが実際のコラボレーションに支障をきたすことがあります。
データをチャットで分析：Specificでは、AIと直接対話して発見について話したり、同僚が別の視点から同じ（またはフィルタリングされた）データを分析する並行チャットを起動することができます。それは、生の調査結果に対する対話型ブレインストーミングセッションを複数回実行するようなものです。
視点のための複数チャット：それぞれの分析チャットは独自のフィルタまたはフォーカスを持っており—一つは経済支援、もう一つはワークライフバランスなどです。各チャットは誰が作成したのかを明確に示し、分析をその作者に結びつけます。これにより、チームを異なる方向へ導くことによる重複や混乱を回避するのに役立ちます。
明確な帰属と透明性：共同AIチャットでは常に誰が何を言ったのかがわかります—すべてのメッセージは送信者のアバターで帰属されます。これにより、同僚と共同作業をしたり、広範なチームと知見を共有してレビューする際に容易に追跡できます。
これらの共同作業ワークフローは、学生のフィードバックを迅速かつ摩擦を減らして実際の支援プログラムに変えるのを容易にします。調査デザインに関するアドバイスが必要な場合はパートタイム雇用支援学生調査作成ガイドをご覧ください。
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