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教科書の費用に関する学生アンケートの回答をAIで分析する方法

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/18

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この記事では、教科書の費用に関する学生アンケートの回答をAIを活用した調査分析でどのように分析するかについてのヒントを提供します。

アンケート回答を分析するための適切なツールを選ぶ

分析に最適なツールとアプローチは、データの種類によります—構造化された数値データがある場合や学生からの自由回答がある場合です。以下が私のオプションの分解方法です:

  • 定量データ: 学生が選択肢(「はい」や「いいえ」など)を選んだり、数値を提供した場合、ExcelやGoogle Sheetsが便利です。このタイプのデータは数えたり、チャート化したり、セグメント化するのが容易です。

  • 質的データ: 自由回答や学生の物語、フォローアップの回答がある場合、手作業で確認するのは非現実的です。AIツールは質的なアンケート分析を可能にし、時間を大幅に節約します。コアアイデアを抽出し、主要テーマを発見し、学生の本当の意見をまとめることができます。

質的な回答を扱う際のツーリングには2つのアプローチがあります:

AI分析のためのChatGPTまたは同様のGPTツール

アンケートのエクスポートをコピー&ペースト: 通常スプレッドシートやプレーンテキストとしてエクスポートしたアンケートデータをChatGPTまたは他のGPTベースのツールにコピーできます。その後、AIに回答を要約したり、コアアイデアを抽出したり、感情を見つけるように指示します。

利便性が重要: 軽いデータセットではこれが機能しますが、すぐに面倒になります。コンテキストサイズの管理、乱雑なエクスポートの処理、プロンプトの繰り返しにより時間がかかるようになります—特に回答数が増えると。

Specificのようなオールインワンツール

質的分析に特化: Specificのようなツールはプロセス全体を処理します。アンケートを設計し、プラットフォームが回答を集めます—常にスマートなAI駆動のフォローアップオプションがあり、これにより従来のアンケート形式に比べてより深く豊かな学生の洞察が得られます。

自動AI要約とテーマ: 回答が入ってくると同時に、Specificはすべてを即座に要約します。スプレッドシートや手動のコピー&ペーストを必要とせずに、主要なテーマ、実用的な洞察、およびセグメントによる分解を得ることができます。

AIと結果に関するチャット: データについてAIと直接チャットできます。さらに、AIに送信するものを絞り込むことができるため、関連する回答のみを確認し、一度に大量のデータを苦にすることはありません。

AIはアンケートの分析方法を変えており、すでに政府や研究機関が大規模な公共相談に同様のアプローチを使用しています。英国政府のAIツール『Consult』が2,000以上の回答を分析したとき、AIは人間のアナリストと同様に信頼性のあるキーとなるテーマを迅速に発見しました[2]。これは、スマートなツールが労力を節約するだけでなく、学生が関心を持つ内容を理解する上で競争上の優位性を提供する現実の証拠です。

教科書の費用に関する学生アンケート回答を分析するための役立つプロンプト

適切なプロンプトを使えば、未整理のフィードバックを明確にすることができます。これらのプロンプトは、ChatGPTタイプのツールとSpecificのようなプラットフォームの両方で機能します。

コアアイデアのプロンプト: 教科書の費用について学生が共有する主な問題点、懸念、ストーリーを迅速に特定したい場合、このプロンプトを試してください。これはChatGPTで機能しますが、SpecificのAI駆動の要約の基盤でもあります。

あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することです(各コアアイデア4-5語)+最大2文の説明文。

出力要件:

- 不要な詳細を避ける

- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定(数字で、単語ではなく)

- 提案なし

- 指示なし

出力例:

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

AIはより多くのコンテキストを持つことで、常に性能が向上します。私は常に、アンケート、状況、目標、さらには結果の意図する使用についてAIに詳細を提供することをお勧めします。以下はその例です:

あなたは、大規模な公立大学での教科書費用に関する学生アンケートの回答を分析しています。このアンケートは2024年春に実施され、学生が必要な教材にアクセスできない理由を特定することに焦点を当てていました。この結果は、キャンパスリーダーが資金を求めて活動するのに役立ちます。研究ブリーフィングとして主要なテーマをまとめてください。

テーマや問題点を特定したら、「教科書の手頃な価格の障壁についてもっと教えてください」と尋ねてください。AIにさらに深く掘り下げさせてください。

特定のトピックに対するプロンプト: 学生たちが何かについて言及したかどうかを知りたい場合—例えば中古書籍の購入について—以下のように尋ねます:

誰かが中古教科書の購入について話しましたか?引用を含めてください。

教科書コストに関する学生アンケートに特化した他のプロンプトには、以下の内容を含めるべきです:

ペルソナ: 学生の異なるタイプを明らかにするために(例えば、「財政援助に頼る学生」 vs. 「留学生」)、以下のようにプロンプトを設定します:

アンケート回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」のように、独自のペルソナのリストを特定し、記述してください。各ペルソナについて、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てください。

苦痛点と課題:

アンケートの回答を分析し、多くの学生が最も頻繁に言及する苦痛点、フラストレーション、または課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。

動機と駆因:

アンケートの会話から参加者の行動や選択に対する主な動機や欲求、理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの支援証拠を提供してください。

提案とアイデア:

アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、リストアップしてください。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。

プロンプトのアイデアが浮かばない場合やアンケートの構造についてもっと知りたい場合は、教科書費用について学生に尋ねるべき最良の質問に関するSpecificのガイドを確認してください。

Specificが異なる質問タイプへの回答をどのように分析するか

自由回答(フォローアップの有無にかかわらず): プラットフォームは各質問とAIが生成したフォローアップ質問に対するすべての回答を要約します。これにより、「メイン」の回答と補足的な詳細の両方を理解できます。

選択肢でのフォローアップ: 学生がオプションから選んだ時(「私は新しいものを購入する/私はレンタルする/私は借りる」)、Specificは各選択に関連するフォローアップ回答の要約を作成します。これは、レンタルする人々と購入する人々のようにグループを比較するのに非常に有用です。

NPS(ネットプロモータースコア): 各グループ(批判者、中立者、推奨者)には、教科書費用に関する満足度やフラストレーションの動機を容易に見ることができるフォローアップ回答の要約があります。

ChatGPTでの手動アプローチでも可能ですが、アンケートが深い場合や多くのロジックを使う場合、非常に反復的になります。

AIのコンテキストサイズの課題を克服する

AI駆動のツールは、単一の分析で送信できるデータの量に制限があります—これを「コンテキストリミット」と呼びます。何百、または何千もの学生の回答がある場合、これを管理することが重要です。

私は分析をシャープに保つための2つの証明された方法を使用しています(これらはSpecificに組み込まれています):

フィルタリング: 学生が特定の質問に回答したり、特定の選択をした会話だけを見ることです。これは、関連するグループまたはテーマにフォーカスするのに強力です。

クロッピング: すべてを分析するのではなく、最も重要な質問だけを選択してください。AIはそれらにフォーカスし、制限を超えずに最大限の洞察を得ることができます。

NVivoやMAXQDAのようなAIツールも、定性アンケート分析を大規模で処理するためにフィルターとフォーカスを可能にすることで同様のアプローチを採用しています[3]。

学生アンケート回答を分析するための共同機能

コラボレーションは難しい。 特に教科書の費用に関する学生アンケートデータは通常、一人にとっての負担であり、しかしその結果は学生支援、財政援助、学術部門、アドボカシーチームで共有されます。誰が何を見つけたか、誰が洞察を得たか、どの角度がすでに探られたかを見失いやすいです。

チャットを利用した分析: Specificでは、AIとチャットするだけでデータを分析します。しかし、ここでそれを協力的にするのは:各チャットには独自のフィルタ、フォーカス、または調査ラインがあります。誰がどのチャットセッションを開始したか、その見解を求めていることが常にわかりますので、財政援助にいる同僚が手頃な価格の問題を掘り下げることができ、別のチームがデジタルリソースに注目することができます。

チームの透明性: 各AIチャットメッセージには、その誰が何を言ったかが示され、アバターも表示されます。この明確さにより、重複作業を避け、アンケートデータを明確な推奨事項に変えることで全員が同じ方向を向けます。

これはテクノロジーに精通している人やパワーユーザーに限りません—学生の課題を理解したいと思っている人なら誰でも会話に参加し、洞察を提供できます。始めるためのさらなるアイデアが欲しい場合は、教科書費用に関する会話のためのカスタム構築されたこのアンケートジェネレーターを試してみてください。

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すべての手動作業をなくした実用的な洞察を得る—インスタントAI駆動のフォローアップと深い質的分析で教科書の費用についての学生のフィードバックを収集し、分析を開始します。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. Axios. COVID-19、大学、教科書の手頃な価格:パンデミック中にコストがどのように上昇したか

  2. TechRadar Pro. 英国政府、AIツールを使用して公的諮問を効率的に分析

  3. Jean Twizeyimana. アンケートデータを分析するためのベストAIツール:NVivo、MAXQDAなど

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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