この記事では、AIを活用した技術とツールを使用して、学習リソースに関する学生調査の回答/データを分析するためのヒントを提供します。
調査データ分析のための適切なツールの選択
学生調査のアプローチとツールは、収集するデータの種類と構造に大きく依存します。
定量データ：これは、シングルまたは複数選択回答のような、簡単で構造化されたデータを指します。ExcelやGoogleスプレッドシート、標準の調査ツール内の分析ダッシュボードで簡単に処理できます。各学習リソースを選んだ学生の数をまとめることは、数を数えたりチャートを作成したりするのと同じほど簡単です。
定性データ：オープンエンドの回答やフォローアップ質問の回答は、異なるチャレンジです。特定のリソースを学生がどのように使用しているかについて何十または何千ものコメントを手動で読むのは圧倒されるものであり、実質的には不可能です。本当の価値を得るには、自由形式のテキストを消化し、トレンド、テーマ、または特定の言及を迅速かつ文脈的に確認できるAIツールが必要です。
定性回答を扱う際のツールには二つのアプローチがあります:
AI分析用ChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートした調査データをChatGPTまたは他のLLMベースのチャットボットにコピー&ペーストして、要約やトレンドについて「チャット」することができます。非構造化フィードバックを分析する柔軟な方法ですが、いくつかの注意点があります。
データの処理が混乱する。大きなデータセットはすぐに文脈の限界に達する可能性があります。どのデータを送信したかを追跡し、プロンプトを繰り返し作成および洗練し、AIの可能な誤解や誤解を管理する必要があります。小規模なバッチや探索的分析には効果的ですが、大規模になるとすぐにややこしくなります。
オールインワンツール「スぺシフィック」
スペシフィックは、調査の立ち上げからAIによるフィードバック分析まで対応するように設計されています。学生調査を開始し、AIがフレンドリーなチャットを通して回答を収集し、独自にリアルタイムでフォローアップ質問を行うことで、フィードバックの深さと質を向上させます。このプロセスの詳細については、学生用AI調査ジェネレーターを参照してください。
回答が収集されると、AIによる分析がコアなインサイトを自動的に抽出し、一般的なテーマをクラスタ化し、強力なサマリーを生成します - スプレッドシートも手動のコピー貼り付けもコンテキスト管理も不要です。AIと直接対話して結果に関する質問をしたり、データをフィルタリングまたはセグメント化するための追加ツールを使用することができます。詳細については、スペシフィックのAI調査応答分析を参照してください。
多くの主要な調査ツールは今やAI機能を提供しています。たとえば、SurveyMonkeyは4000万人以上のユーザーと強固なAI統合を備えており、Qualtricsはオープンエンドフィードバックのスマートな分析を可能にしています[1][2]。ポイントは、AIがあらゆる規模での定性調査回答を処理するための基盤になっているということです。
学生の学習リソース調査結果を分析するために使える有用なプロンプト
AIは、質の高いプロンプトを提供することで常により良い洞察を提供します。学習リソース調査の回答を分析するために効果的なプロンプトを以下に示します:
コアアイデアのプロンプト: データ内の主要なトピックとテーマを特定するためにこのプロンプトを使用します。学生のフィードバックを左右する全体像を把握するのに最適です。
あなたのタスクは、太字のコアイデア（各コアイデア4〜5語）を抽出し、最大2文の説明文を提供することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアについて何人が言及したかを数値で示す（言葉ではなく数で），最も言及されたものを上位に
- 提案はない
- 指示はしない
例の出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
より正確なコンテキスト = より良い回答。 プロンプトのパフォーマンスを向上させるには、調査、目標、またはコンテキストに関する詳細を追加することができます。たとえば:
オンラインおよび物理的な学習リソースの有用性を評価し記述している学部生の調査回答を分析しています。特定の資源を選択した学生の動機、課題、改善案を中心にまとめてください。
探求する価値があるアイデアを見つけたときは、次を試してください:
深堀りのプロンプト: 「[コアアイデア]についてもっと教えてください」—これにより、詳細およびサポート引用が得られます。
特定のトピックのプロンプト: 学生が特定のツールやリソースを言及したかどうかを知りたいときは、次のように尋ねます: 「XYZについて誰か話しましたか？」 「引用を含める」を追加して直接例を引き出すことができます。
ペルソナのプロンプト: パーソナライズされた結果を得るためのペルソナの内訳を入手します:
調査回答に基づいて、特定の特徴を持つペルソナリストを特定し説明します - プロダクトマネジメントで使われる「ペルソナ」と同様に。各ペルソナについて、主な特徴、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。
課題とチャレンジのプロンプト: 学生が最も苦労している部分を把握します:
調査回答を分析し、最も一般的な課題、フラストレーション、またはチャレンジをリストします。各課題を要約し、パターンや発生頻度について記録してください。
提案とアイデアのプロンプト: 学生が生成した改善案をキャッチします:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定しリスト化します。トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めます。
学習リソースのフィードバックについての質問の設計に関する追加のヒントが欲しいですか？学習リソースフィードバックに最適な質問をチェックしてください。
スペシフィックが異なる種類の定性質問をどのように処理するか
スペシフィックの分析は、各質問タイプに基づいて関連するサマリーを提供するために構築されています:
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: すべての主要な回答と各質問に特化したフォローアップのAIによるサマリーを取得します。たとえば、学生がリソースを説明し、AIが理由を尋ねた場合、全体的なサマリーと深入りした理由が表示されます。
選択質問のフォローアップ: 各選択肢のために、その選択肢に紐付いたすべてのフォローアップ回答のサマリーがあります。たとえば、「最も使用するリソースは？」と尋ね、「なぜ？」とフォローアップした場合、選択された各リソースごとにグループ化されたサマリーが得られます。
NPSスタイルの質問: スペシフィックは推奨者、消極者、批判者のために応答サマリーを分けています。これにより、満足度レベルが学生のコメントや動機にどのように影響しているかをすばやく確認できます。
これらのインサイトはChatGPTまたは類似のAIを使用して手動で取得することも可能ですが、それは各グループのデータをエクスポート、セグメント化、貼り付けることを意味し、大量の調査では特に手間がかかります。
AIによるフォローアップの働き方の詳細については、スペシフィックでの自動AIフォローアップ質問を参照してください。
調査分析におけるAIのコンテキストサイズ制限に対処する方法
すべてのAI、ChatGPTも含めて、「コンテキスト」という制限があります。基本的に、1回のリクエストで処理できるテキストの量です。学習リソースに関する大規模な学生調査では、この制限にすぐに達することがよくあります。
これを回避するための確立された方法がいくつかあり、スペシフィックは自動的に両方を行います:
フィルタリング: AIに、学生が選択した質問にのみ回答した会話を分析するように指示できます。これにより分析が集中し、制限内に収まります。
質問のクロッピング: 分析したい特定の質問のみを選択します。AIには関連するチャンクのみが送信され、一度に処理できる会話の数を最大化します。
このプロセスをChatGPTで手動で行うには、多くのスライス、フィルタリング、プロンプトの調整が必要です。AI調査分析用に構築されたプラットフォームでは、クリック一つで実行できます。
ゼロから調査を作成するための総合的なアドバイスについては、学生の学習リソース調査を簡単に作成する方法を参照するか、AI調査ジェネレーターを試してください。
学生調査回答の分析のための共同機能
調査分析は通常、単独での作業ではありません。特に学習リソースを評価する時には、フィードバックが教育者、管理者、さらにはピア・チューターを含む複数の役割に影響します。しかしながら、メールやスプレッドシートでの生データや大規模なAIサマリーの共有は、フラストレーションがたまり、間違いが発生しやすいです。
AIと共同でチャット。 スペシフィックでは、AIとの対話を通じて調査結果をシンプルに分析します—ChatGPTに似ていますが、調査データに特化しています。対話を開始し、AIにトレンドを尋ね、より深く掘り下げ、新しい知見を得るに連れて焦点を変えてください。
複数のチャット、各チャットにはカスタマイズ可能なフィルターが適用可能。 チームの誰でも新しいチャットを開始できます—「1年生からの回答のみ」や「デジタルフラッシュカードのユーザーのみ」といった異なるフィルターが適用できます。これにより、チームは並行して作業を進め、機能的観点からの質問に取り組むことができます。
チームの可視性とオーナーシップ。 各チャットには誰が開始したかが明確に示されています。AIに何かを尋ねるたびに、そのメッセージの横にアバターが表示され、チームのコミュニケーションとナレッジ共有が透過的でスムーズになります。
共同的なAI初の調査回答分析について詳しく知るには、AI調査回答分析機能の詳細を参照してください。
今すぐあなたの学習リソースに関する学生調査を作成
充実した学生のインサイトを集め、定量・定性の回答をすべてAIによる調査分析で明確で実行可能なアドバイスに変えましょう。即時のサマリー、手間のない共同作業、学習リソースを向上させるための構造的インサイトが得られます。
