この記事では、クラスサイズに関する教師のアンケートの回答を分析する方法についてのヒントを提供し、大量のデータに埋もれることなく実行可能なインサイトを簡単に特定できるようにします。
分析に適したツールの選択
教師のアンケート回答を分析する方法は、収集したデータの種類に依存します：
定量データ：数字を見ている場合—例えば、各クラスサイズを選んだ教師の数—ExcelやGoogle Sheetsなどのツールが役立ちます。これらは回答を合計し、素早くチャートを作成するのに最適です。
定性データ：自由回答や追加コメントはより複雑です。教師が何十人も、何百人もいる場合には、すべての回答を読むのは実用的とは言えません。ここでAIツールが登場し、テキストを処理して、通常は見逃すテーマを見つけ出します。
定性回答を扱う際には、ツールのアプローチが2つあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
アンケートデータをエクスポートして—教師のクラスサイズに関するコメント全てなど—ChatGPTまたは他のGPT搭載ツールにコピー＆ペーストすることができます。次にAIと「チャット」し、それに分析させ、要約し、その回答について質問に答えさせます。
便利さの代償です。事実機能しますが、大規模データセットの取り扱いはなめらかではないことが多く、コピー＆ペーストで一部を逃した場合、特に何百人もの教師の声を分類する際には文脈を失うリスクがあります。
すべてが揃ったツール「Specific」
Specificのような目的特化型ツールは、このワークフロー全体のために設計されています。このプラットフォームは、会話型アンケートデータを収集し、AIを使ってすべての教師の回答を分析します。
設計上、より良いデータ：アンケートデータを収集する際、SpecificのAIはコンテキストに基づくフォローアップの質問を行います。これはより豊かな回答とギャップの少ない回答を意味します。
瞬時のAI分析：スプレッドシートや手動での分類は不要。Specificは、主要な発見や主なテーマを自動的に要約し、定性データを本当にわかりやすいインサイトに変えます。教師がクラスサイズについてどう感じているかを素早く知りたいときに最適です。
結果に基づく会話型AIチャット：ChatGPTで行うのと同様に教師のアンケート結果についてAIとチャットできますが、フィードバックとアンケートチーム向けの追加機能が付属しています。常にどのデータがAIの文脈にあるか、どんな質問をしているのかを正確に把握し、将来の参照のためにすべてを整理できます。
クラスサイズに関する教師アンケートの回答を分析するための役立つプロンプト
データの深堀りをしたい場合（ChatGPTでもSpecificのようなツールでも）、適切なプロンプトが戦いの半分です。以下は、クラスサイズについての教師アンケート分析に適した私のお気に入りのプロンプトです：
主要なアイデアを引き出すプロンプト—大量の定性データがある場合に、AIに主要な懸念や提案を特定させるときに使う一般的で強力なプロンプトです。Specificがテーマを報告するのに使用する手法と同じです：
あなたのタスクは、太字のコアアイデアを抽出することです（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挙げた人数を指定（数字で、単語ではなく）、最も多く言及されたものを上に
- 提案無し
- 指標無し
出力例：
1. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
より良い出力のためにコンテキストを追加：AIは、アンケートについて具体的に説明すると効果が上がります—学校の種類、教師の人口、分析の目標をAIに伝えてみてください。AIに次のように伝えます：
地元の公立中学校の教師からのクラスサイズに関する回答を分析してください。教師が直面する主要な課題やクラスサイズが生徒の学習や教師の労働負荷に与える影響を把握したいです。
フォローアップのプロンプト：AIがテーマ（例えば、「個別指導の欠如」）を見つけた場合、次のように質問します：「『個別指導の欠如』についてもっと教えてください。」その追加のプロンプトで、引用や例、サブテーマを得ることができます。
特定のトピックのプロンプト：
誰かが生徒の規律について話しましたか？引用を含めてください。
これは任意のキーワードや懸念に対して機能します—「生徒の規律」を「教師の消耗」に代えてチェックできます。
痛点と課題のプロンプト：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、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、パターンや発生頻度を記録します。
提案とアイデアのプロンプト：
アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。トピックや頻度別に整理し、関連する直接の引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：
アンケートの回答に基づいて、クラスサイズに関する教師の異なるペルソナを特定し、記述します。各ペルソナについて、その主な特徴、動機、目標、および回答で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
もし、最初から始めて次の教師アンケートで何を聞くべきかを知りたい場合、クラスサイズに関する教師アンケートの最良の質問に関するガイドをご覧ください。
さまざまな質問タイプからの定性データをSpecificがどのように分析するか
SpecificのAIは、各質問の構造に基づいて回答を分解するため、手作業なしでより意味のある要約を得ることができます：
自由回答形式（フォローアップありまたはなし）：AIはすべての回答に対して簡潔な要約を提供し、最初の質問に関連するフォローアップの回答も含みます。
選択問題とフォローアップ：各選択肢は、それぞれのフォローアップの回答の独自の要約を得て、例えば、小さいクラスを好む教師と大きなクラスを好む教師がどのように異なるかを確認できます。
NPS：アンケートの回答者の中から、反対派、中立派、推進派それぞれの回答を分け、簡潔に要約します。これにより、ファンの動機や不満を把握しやすくなります。
この種の分析をChatGPTで再現することは可能ですが、データの整理、コピー＆ペースト、どの質問タイプから来た回答であるかの追跡に多くの時間を費やすことになります—Specificではこれが完全に自動化されています。
AIのコンテキスト制限の課題を克服する方法
大規模な教師アンケートは、AIモデルの「文脈サイズ制限」にぶつかることがよくあります—データが一度に多すぎるとAIがすべての回答を処理できないという意味です。
これを打破する2つの実用的な方法（Specificで提供）：
フィルタリング：教師が主要な質問に答えた会話や自由回答を含むだけにします。こうすることで、AIに送る前にデータセットを絞り込むことができます。
クロッピング：最も関心のある質問だけを選択—生徒の学習への影響が重要であれば、その回答だけをAIに送り、（文脈制限内に）焦点を絞った分析を維持できます。
これらのオプションを組み合わせることで、データの深さをデータのサイズのために犠牲にする必要がありません—特に、幅広い教師スタッフや複数の学校のアンケートを扱う場合に重要です。
教師アンケートの回答を分析するための共同機能
複数の人がクラスサイズの傾向について類似の質問をしたり回答を分析する際、アンケートの結果を同僚と一緒に作業することは混乱することがあります。
組み込みのチームコラボレーション：Specificでは、自分一人でAIとチャットするだけでなく、複数の関係者（管理者、研究仲間、または教師自身）が参加し、それぞれがトピック、人口統計、NPSスコアでフィルターされた独自のチャットを作成できます。
明確な所有権と透明性：すべてのAIチャットで会話を誰が開始したかが表示されるので、チームが論理を確認したり、インサイトを見直したりするのが簡単です—重複作業はありません。
コンテキストのあるアバター：AIチャット内でコラボレーションするとき、各メッセージには送信者のアバターが表示されるため、誰のアイデアを基にしているのか常に把握でき、チームベースの分析がスムーズで迅速、そしてミスが少なくなります—分散したスタッフやリモート研究チームにとっては命綱です。
最初の共同調査を開始したい場合は、AI駆動のクラスサイズ調査ジェネレーターに直接アクセスできます。または、カスタム調査を作成することもできますAIサーベイビルダーを使用して。
今すぐクラスサイズについての教師アンケートを作成
教師向けに特化されたアンケートで実際の教室インサイトを収集し始めましょう—AIを使用して回答を即座に分析し、より良いフォローアップを行い、シームレスにコラボレーションしましょう。質問に答えを得て、次の意思決定を自信を持って行うことができます。
