生徒のアンケートからチュータリングサービスについての回答を分析するためにAIを使用する方法

この記事では、チュータリングサービスに関する学生調査からの回答を分析するためのコツを紹介します。行動に移しやすいインサイトが欲しいなら、データの山だけではなく、この記事がぴったりです。

調査回答を分析するためのツール選び

調査分析に取り組む方法と必要なツールは、収集したデータの種類に完全に依存します。

• 定量データ: 調査で選択や評価、ランク付け（「1〜5のスケールで…」のような）を求める場合、それを分析するのは比較的簡単です。Excel、Googleシートで集計したり、調査ソフトで基本的な統計を行うことができます。グラフ？問題ありません。カウントして視覚化するだけです。

• 定性データ: 自由記述の質問（「あなたのチュータリング体験について説明してください」）をすると、すぐに厄介です。数十、数百のテキスト回答を読むのは悪夢のようです。だからAIツールが必要です。どんな人も答えをドキュメントにコピーペーストしてテーマを見つけるなんてことはしたくないはずです。

定性調査分析に取り組む主な方法は2つあります：

ChatGPTまたは類似のGPTツールを使ったAI分析

自由記述の回答をテキストとしてエクスポートする場合、 それをChatGPTまたは類似のツールに直接入力できます。そこで「テーマをまとめる」や「共通する痛点を探す」と依頼できます。

でも正直言って、使い勝手が悪いです。 巨大なテキストファイルを管理し、回答をAIの語数制限に収まるよう分割し、新しいデータを得るたびにコツコツと作業をし直すのは面倒です。異なるプロンプト、スプレッドシート、チャットを行き来するうちに、組織化は簡単に手に負えなくなります。

良い点として、 AIパワーを駆使した即席統合が得られ、好きなプロンプトを試すことができます。そして正確性も優れています。TechRadarによると、英国政府の「Consult」AIツールは2,000以上の自由記述コンセンサス反応を処理し、人間のアナリストと同じ核心テーマを浮かび上がらせ、何千時間もの時間と数百万ものコストを節約しました。 [2]

Specificのようなオールインワンツール

Specificはすべてを簡素化します：学生の回答を集め、賢明なAIフォローアップ質問で自動的に文脈を尋ね、学生の言葉をすぐに分析します。エクスポートや再フォーマット、ファイルを自分宛てにメールする必要はありません。

SpecificのAI分析は、人々の言うことを即座に要約し、核心的なアイデアを浮かび上がらせ、スプレッドシートを触ることなくフィードバックを整理します。AIについてのデータをチャットで問いかけることができ（ChatGPTと同様）、正しいフィルタリング、プロジェクトごとの複数のチャット、チーム内での活動の簡単な追跡も可能です。SpecificでのAI調査回答分析について詳細を知りたい方は、最初からフィードバックに対応したワークフローをご覧ください。

ボーナス: Specificの調査は会話形式で、AIが学生の回答に伴って賢いフォローアップを行うため、データの質と深みが向上します。自動フォローアップ質問機能で詳細を学べます。

初めて取り組むなら、学生チュータリングサービスのAI調査ジェネレーターを使って質の高い調査を作成するか、任意のトピックのAI調査メーカーを試してみてください。

異なるニーズに最適なアプローチの概要を見るには、こちらをチェックしてください：

学生調査データを分析するための役立つプロンプト

AIから高品質な分析を得るためには、正しい質問をする必要があります。私が学生フィードバックについてチュータリングサービスを理解するための主要なプロンプトをいくつか紹介します。ChatGPTかSpecificのような専門AI分析ツールで使用してください：

核心的なアイデアのためのプロンプト: これは主要テーマを抽出するための最高のプロンプトです。Specificの分析に組み込まれていますが、どこにでも調査回答を貼り付けることができる場所で機能します：

あなたの任務は、核心的なアイデアを4〜5語の太字で抽出し、それに続く1〜2文の説明をつけることです。

出力要件：

- 不必要な詳細を避ける

- 特定の核心的なアイデアが何人によって言及されたかを指定する（数値を使用し、最も多く言及されたものを上に表示）

- 提案なし

- 兆候なし

出力の例：

1. **核心的アイデアのテキスト:** 説明テキスト

2. **核心的アイデアのテキスト:** 説明テキスト

3. **核心的アイデアのテキスト:** 説明テキスト

ヒント： AIは常に文脈と共により良く機能します。AIにあなたの調査目標、回答者に関する情報、または解決しようとしている問題を伝えてください。例えば：

大学生の調査回答を分析し、我々のチュータリングサービスの利用体験に関するデータを解析します。参加率の向上を目標としており、特に学生が参加したりセッションをスキップしたりする決断に直接つながるテーマを抽出することに焦点を当てています。

テーマをさらに掘り下げるためのプロンプト: トピックを発見した後、質問します：「XYZ（それぞれの核心的アイデア）についてもっと教えてください」

特定のトピックに関するプロンプト: スケジュールや時間の競合について話した人はいましたか？「スケジュールや時間の競合について話した人はいましたか？」と聞きます。「引用を含む」と加えて直接の例を求めることもできます。

痛点や課題に関するプロンプト: 「調査回答を分析し、チュータリングサービスに関する最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を箇条書きで示してください。各々を要約し、繰り返しのパターンや頻度を明記してください。」

提案とアイデアに関するプロンプト: 「学生の回答者が提供したすべての提案または改善案を特定し、リストアップしてください。トピックに応じて組織化し、関連する場合は直接の引用を含めてください。」

感情分析に関するプロンプト: 「調査回答に表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価し、それぞれの感情カテゴリに貢献する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。」

満たされないニーズと機会に関するプロンプト: 「学生の回答者が強調した未解決のニーズ、ギャップ、または改善の機会を分析してください。」

学生チュータリングサービス調査の最適な質問を作成する方法についてのヒントが必要ですか？私たちにお任せください。

質問タイプに基づいて定性データを分析するSpecificの方法

自由記述の質問（フォローアップなしもしくはあり）: Specificはすべての学生回答とフォローアップ回答を一緒に要約し、一つずつ見落としてしまうテーマを浮かび上がらせます。

フォローアップ付きの選択肢: 複数選択式（「どのタイプのチュータリングに参加しましたか？」）の場合、フォローアップ回答を選択肢ごとにグループ化し要約することで、学生が異なるオプションを選ぶ理由や特定の形式がより人気である理由を比較できます。

NPS調査: 各ネット・プロモーター・スコアグループ（批判者、中立者、支持者）は、「なぜそう評価したのか？」に基づいた回答により独自の要約を受け取り、学生をファンに変える（または失望させる）要因を一目で確認できます。

これらをChatGPTで行うこともできますが、より多くの手作業が必要です：コピーペースト、プロンプト、出力フィルタリングを繰り返し、新しい調査データが得られるたびに一から行わなくてはなりません。より自動化されたワークフローを求めるなら、Specificまたはあらゆる専用AI調査プラットフォームを試してください。

このような調査を作成したい場合は、チュータリングサービスに関する学生調査のステップバイステップガイドを参照してください。

AIのコンテキストサイズ制限を克服する方法

すべての大規模言語モデル（ChatGPTなど）は「コンテキストウィンドウ」を持っています。あまりに多くの長い回答を読み込もうとすると、カットされてしまいます。分析を続けるための方法は次のとおりです：

• フィルタリング: 最も関連性の高い調査会話のみを送信します。「この質問に答えた学生のみ」や「否定的なスコアを付けた学生のみ」などの基準でフィルタリングします。Specificが自動的にこれを行うため、多くのデータ削減の煩わしさを省けます。

• クロッピング: 調査が多くのトピックを網羅していても、あるテーマだけを掘り下げたい場合、その質問/回答ペアのみをAIに送信します。これにより、より集中した管理可能な結果を得られ、AIのコンテキストウィンドウ内に収まります。

こちらのオプションはSpecificに組み込まれていますが、自分でCSVやテキストエクスポートを手作業で作成することもできます（ChatGPTや他のツールを使用する場合）。

Specificでこれがどのように機能するかの詳細については、AIによる調査回答分析を訪問してください。

学生調査回答の分析のための共同機能

コラボレーションは通常、頭痛の種です チュータリングサービスについての学生フィードバックを分析する際、特にチームが異なるファイル、メール、またはチャットスレッドで作業している場合。複数の「回答」のバージョンが出現し、見逃されることがあり、誰が何をしたか分からなくなります。

Specificでは、 学生調査データについてAIと直接チャットすることができ、チームのメンバー全員が並行してチャットを行うことができます。各チャットには独自のフィルター（例：「セッションに参加しなかった学生だけを見る」や「オンラインと対面式のチュータリングに関するフィードバックを表示」）を設定できます。

誰が何を質問しているか常に見えます。 共同プロジェクトでは、各AIチャットにチームメンバーのアバターと名前が表示されます。これにより、フォローアップの調査を整理し、インサイトワークフローの透明性を保つことが簡単になり、教育や研究チームにとっては画期的です。

異なる視点の管理は簡単です：複数のAIプロンプトを試したい場合（例：痛点のため、動機付けのため）、新しいチャットを開始するだけです。チームの探求が互いを上書きすることはなく、すべてプロジェクト内で追跡されます。

教育研究のための協力的AIパワード調査ツールの使用に興味がある場合は、この学生の調査質問をするためのガイドをご覧いただくか、私たちのAI調査エディターの使用方法を確認してください。

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