この記事では、AI駆動のアプローチを用いて、教師のアンケートからの計画時間に関する回答を分析する方法についてのヒントを提供します。定量的および定性的フィードバックの両方を理解するのに役立ちます。
アンケート回答を分析するための適切なツールを選択する
あなたが取るアプローチは、教師が提供するアンケートデータの種類と構造に依存します。複数の選択肢や評価型のデータを扱っている場合、プロセスは異なります。これは、学校間での計画時間に関する実際の課題を掘り下げるオープンエンドの回答の海と向き合っている場合とは異なります。
定量データ：「何人の教師が1日30、45、または60分の計画時間を受け取るか」というような、古典的に表形式のデータでは、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールがあれば十分です。これにより、数値を処理したり、平均を計算したり、摩擦なくクイックチャートを作成することができます。
定性データ：アンケートに「計画時間について何を変えたいか？」や「現在の準備期間の課題を説明してください」というオープンエンドの質問が含まれている場合、手動での回答の選別は苦痛であるだけでなく、サンプルが増えるとほぼ不可能です。この時点では、AI搭載ツールが不可欠です。これらは、情報を要約し、分類し、実行可能な形で整理するのに役立ちます。
定性回答を処理する際のツールには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
データのコピー＆ペーストに慣れている場合は、アンケート回答をエクスポートしてChatGPTに貼り付けるだけです。その後、AIにテーマを見つけたりトレンドを要約したりするよう促すことができます。
ただし、すぐに混乱します—特にデータが大きく、フォローアップの回答が含まれている場合や、単なる表面的な要約以上のものを求める場合は。そして、AIの制限に合わせてデータを分割する際には、文脈が失われるリスクもあります。
クイック＆ダーティーな分析としては十分ですが、深く掘り下げていくと、組織や正確さの欠如で頭痛が発生します。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのようなエンドツーエンドのツールは、このユースケースのためにゼロから作られています。それは単に<強>分析するだけでなく、収集し、豊かな、より考え抜かれた回答を促す会話型スタイルで行います。AI駆動のフォローアップを使用して回答者に適応します。
すべての回答が自動的に要約され、核心となるテーマが浮かび上がり、データについてAIに質問することがすぐにできます。しかし、一般的なGPTチャットにエクスポートをコピーペーストするのとは異なり、SpecificではAIが見る文脈をフィルタリングし、アンケートの構造を保ち、異なるタイプの質問に対する教師の回答に基づいて比較することもできます。
フォローアップの文脈がユニークな時間制約を理解するために必要な教師の計画時間アンケートでは、この種の構造化されたAI分析は画期的です。
さらに、スプレッドシートや手動のタグ付けを扱う必要がありません。すべては教師や研究者のために一か所に集められており、同等の視野を持って構築されています。
このようなアンケートを作成したいですか？それに合わせて設計されたAI駆動の教師計画時間アンケートビルダーを試してみてください。
計画時間に関する教師のアンケートデータを分析するのに役立つプロンプト
ChatGPTでもSpecificでも、分析を深めたい場合は、適切なプロンプトが必要です。特に計画時間の配分と関連する課題に関するアンケートでは、以下が利用をお薦めします。
コアアイデアのプロンプト：計画時間のアンケートに回答する教師にとって本当に重要なことを浮かび上がらせるための私のおすすめです。データセットからの主要なアイデアを最初に要約するものとして使用してください。
あなたの仕事はコアアイデアを太字で（コアアイデアごとに4-5語）と2文までの説明文に抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを述べる（単語ではなく数値を使用し、最も言及されたものが上位にくる）
- 提案なし
- 表示なし
例の出力：
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
AIに詳細な文脈を提供する：AIの回答は、アンケートがどの集団に、どのような状況で行われたか、何を学びたいかを知っていると改善されます。これを行う際の一例です：
私は教員を対象に週にどの程度の計画時間を得ているか、その時間が授業準備や生徒のニーズの対応にどう影響を与えているかを調査しています。私の主な目標はギャップと不満を理解することです。この文脈を考慮に入れて「コアアイデア」フォーマットで回答を分析してください。
分析を深める：
重要なアイデアを得たら、次のように尋ねます：
XYZ（コアアイデア）について詳しく教えてください
特定トピックのプロンプト：たとえば、計画時間について「協力」や「リソース不足」が言及されているかを迅速に確認するのに使用します：
計画時間に関して[同僚との協力]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
苦痛点と課題のプロンプト：
アンケートの回答を分析し、教師が計画時間に関して言及した最も一般的な苦痛点、不満、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録します。
ペルソナのプロンプト：異なるタイプの教師（例えば、小学校教師と中等教育教師）と彼らの特有の課題を理解したい場合に最適です：
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似たリストを特定し、記述します。それぞれのペルソナについて、その主な特徴、動機、目標、そして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。
感情分析のプロンプト：
アンケートの回答で表現された全体的な感情（例えば、肯定的、否定的、中立的）を評価します。それぞれの感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
関連する質問の設計ガイドやプロンプトの例については、教師計画時間アンケートに関する私たちの質問設計のガイド記事をご覧ください。
Specificが教師アンケートのさまざまな質問タイプを処理する方法
オープンエンドの質問（フォローアップの有無にかかわらず）はグループ化され、SpecificのAIが繰り返されるテーマやニュアンスを捉える高レベルの要約を提供します。これは、主要な質問とフォローアップ質問の両方に教師がどのように答えるかを含む。
フォローアップのある選択肢の質問は詳細に処理されます。各選択肢（例えば、「計画時間が60分以上」対「計画時間が15分{
