この記事では、ピアメンタリングに関する学生アンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。核心的な洞察やパターンを見つけたい場合には、AIを活用して実際に重要な情報を見つけ出す効果的な方法について説明します。
アンケートの回答分析に適したツールを選ぶ
適切なアプローチは、学生のピアメンタリングアンケートのデータを理解することから始まります。使用するべきツールは、定量的データと定性的データによって異なります:
定量データ: 学生の何パーセントがピアメンタリングが役立ったと感じたかなど、数値、カウント、評価は、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に扱うことができます。回答を早く集計して、トレンドを見つけることができます。
定性データ: 追跡質問への回答や自由記述の回答は、手作業で数十から数百の詳細な回答を読むことが現実的ではありません。ここでは、テキストを処理し、主要なアイデアを抽出し、学生が伝えたいことを要約するAIツールが必要です。
定性的な回答を扱うためのツーリングには2つのアプローチがあります:
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
手動によるGPT活用分析: アンケートのデータをエクスポートして、ChatGPTまたは類似のツールに貼り付けることができます。これにより、AIとチャットし、「これらのピアメンタリングフィードバック回答の主要なテーマは何ですか？」のような質問をすることができます。
制限: 小規模なデータセットには便利ですが、大規模なアンケートでは煩わしくなります。組織化、フィルタリング、コンテクストの維持は主に手動です。回答が増えるにつれて、どの質問にフィードバックが関連しているのかを見失い、包括的な結果を得るためにプロンプトを適応させるのには手間がかかります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケートに特化: Specificなどのツールは、このユースケースのために設計されています。これらはAIを活用したコレクション（スマートな追跡質問をするアンケート）と組み込みの分析機能を組み合わせ、データを簡単にまとめ、並べ替え、対話できるようにしてくれます。
より質の高い回答: アンケートが適切でリアルタイムに追跡質問をすることができるため、収集するフィードバックは豊かになります—学生のピアメンタリングに対する見解が静的なフォームよりも深く探求されます。自動AI追跡質問により、コンテクストを逃さないようにしています。
インスタントの実用的インサイト: 分析は自動的に処理されます。AIがすべての回答を要約し、主要なアイデアを抽出します。また、アンケート結果についてチャットすることもできます（ChatGPTのようですが、コンテクストに基づいてアンケートのために設計されています）。AIに送信するものの管理、整頓、整理の機能があるため、一般的なツールよりも労力が少なくて済みます。
学生向けのピアメンタリングアンケートを作成したい場合は、Specificのアンケートジェネレーターが最初からサポートします。
ピアメンタリングに関する学生アンケートで使用できる有用なプロンプト
ピアメンタリングのアンケートから質の高い洞察を得るためには、AIに適切な質問をすることが重要です。以下は学生のフィードバックを分析するのに効果的なプロンプトです:
主要なアイデアに関するプロンプト:
中央テーマを迅速に表面化させるための定番です。あなたのデータ（またはそのセグメント）をペーストし、以下を使用してください:
タスクは核心のアイデアを太字（1アイデア4-5語）+最大2文の説明を抜き出すこと。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の主要アイデアを何人が言及したか（言葉ではなく数値）を指定し、最も多く言及されたものをトップに
- 提案しない
- 指示しない
出力例:
1. **核心のアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心のアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心のアイデアテキスト:** 説明テキスト
ヒント: AIはより多くのコンテクストを与えると常に良い結果を出します。例えば、大学での初年生に対してピアメンタリングがどのように支援するのかを知りたい場合は、AIに伝えてください:
このアンケートはピアメンタリングに参加した学部生を対象に行われました。彼らの学業成績や、大学コミュニティへの全体的な統合にピアメンタリングがどのように影響したかを理解したいと思っています。
詳細のプロンプト: テーマに気付いたら、以下を使用してさらに深く考察してください:“[核心のアイデア]についてもっと教えてください”
特定のテーマのプロンプト: ターゲットにしたフィードバックを探す場合は、次を試してください:
メンティー-メンター関係の質について誰かが話していますか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 異なる経験を持つグループを特定するのに最適です:
アンケート回答に基づいて、特徴的なペルソナのリストを特定し、説明してください…各ペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、関連する引用または対話から観察されたパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト: 学生がどのような困難を抱えていたかを知りたい場合は:
アンケート回答を分析し、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てください。各項目を要約し、発生頻度またはパターンに注意してください。
モチベーションとドライバーのプロンプト: 参加の動機を知りたい場合は、例えば:
アンケート対話から、ピアメンタリングへの参加に関する主要な動機、願望、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データから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のプロンプト: プログラムを改善したい場合は、次を質問してください:
学生が指摘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アンケート回答で探し出します。
アンケートの質問作成または改善についての詳細な情報は、ピアメンタリングに関する学生アンケートのベスト質問をご覧ください。
Specificが異なるタイプのアンケート質問をどのように分析するか
自由記述質問（追跡質問の有無にかかわらず）: Specificはすべての回答と関連する追跡回答を分析します。これにより、たとえばメンタリングプログラムで歓迎される感覚について学生が共有したことの全体的な要約が得られます。AIはコンテクストを結び付けるため、結果が孤立したスニペットではなく、完全な連続した見解を形成します。
選択肢と追跡質問: 多肢選択の質問に追跡プロンプトがある場合（「なぜこの選択肢を選んだのですか？」）、Specificは各選択肢の追跡フィードバックを別々に集約し、要約します。これによりたとえば、学生がプログラム満足度について「非常に同意」と「中立」を選んだ理由がわかります。
NPS（ネットプロモータースコア）: Specificは削除者、中立者、支持者からの回答を自動的に分類し、それぞれの自由記述フォローアップの要約を提供します。高評価の動機と低評価を妨げるものを正確に確認できます—一般的な痛点や際立った利点などです。
チャットを使用してこれらの種類のブレークダウンを処理できますが、通常はデータの構造化とプロンプトの作成に多くの手間がかかります。Specificは結果を自動的にアンケートの質問の流れに結び付けるため、整理が不要です。
NPSが主な指標である場合は、学生向けのNPSアンケートジェネレーターを試してみてください。
アンケート分析におけるAIのコンテクストサイズ制限を回避する方法
AIツールは一度に処理できるテキストの量が限られています—アンケートの回答が多すぎると、制限に達します。これを処理する方法を紹介します（これらのアプローチはSpecificに組み込まれていますが、手作業でこれらの戦略を採用することもできます):
フィルタリング: 分析したい質問に学生が回答した場合にのみ会話を含めることができます。これにより、AIが処理する内容をコントロールし、データセットをフォーカスできます。
クロッピング: 分析に最も関連する質問（および関連する返信）だけを選択します。こうすることで、AIは「注意」を最も重要な情報に費やすことができ、あまり重要でない会話スレッドにスペースを使わずに済みます。
大規模な学生データセットの有効活用には、AIツールを過負荷にせずに詳細な洞察を得ることができます。SpecificのAIアンケート回答分析がこれをボックス外で管理する方法を学んでください。
学生アンケート回答の分析における共同機能
分析を共同で行うことはすぐに混乱のもとになります—特に教育者やプログラムデザイナーなどが関与するピアメンタリングアンケートでは、データの見方が人によって異なります。
チャットベースの協力: Specificでは、AIチャット機能により、AIとチームメイトとただチャットすることでアンケート回答を分析できます。インサイトを共有し、質問をし、新しい視点をチャット内で直接見ることができます。個別にフィルタとフォーカスが設定された複数のチャットが並行して実行できます。誰がどの会話を開始したか常に見えるため、協力が整理整頓され透明性を維持します。
帰属とコンテクスト: 協力的なチャットのすべてのメッセージには、誰が何を言ったかをアバターで表示します。このちょっとした詳細は、他者を分析に招き入れ、意見を一致させ、アンケート結果から学んだことを更新して共有するのを容易にします。
簡単なセグメンテーション: 各分析チャットは役割、コホート、質問タイプでフィルタリングでき、例えば初年生のメンティーと上級のメンターからのフィードバックを比較することができます。スプレッドシートを駆使する必要はなく、ただの会話型のチーム学習です。
アンケート作成と分析をさらに簡単にしたいですか？AIアンケートエディタを使用すると、質問の構造、追跡ロジック、トーンを自然な言葉で更新でき、アンケートをリアルタイムで調整できます。
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