この記事では、教師のリモート教育に関するアンケートの回答を分析する方法について、AIアンケート応答分析の実用的なアプローチを用いて迅速に洞察を得るためのヒントを提供します。
アンケートの回答を分析するための適切なツールを選ぶ
分析ツールの選択、そしてアンケートデータのアプローチ方法は、数値データを扱うのか、より深いオープンエンドの回答を扱うのかによります。簡単に説明しましょう:
定量データ: 「何名の教師がリモート教育を効果的と評価したか」といったものは、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に処理できます。これらのツールはメトリクス、カウント、チャート、計算に優れています。基本的な統計では特別なAIは不要です。
定性データ: オープンエンドのアンケート質問（例えば、教師たちがリモート教育で直面した課題について訊ねる）は別物です。数百の段落を読み通すのは大変で、パターンを見逃し、微細なフィードバックが失われがちです。ここでは、AIツールが優秀で、大規模なテキストを読み取り理解してくれるので、あなたがそれをする必要はありません。
定性的な回答を扱う際には2つのアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似GPTツール
アンケートのオープンエンドの回答をエクスポートし、それをChatGPTまたは類似のGPT搭載チャットボットに貼り付けることができます。そして、AIに繰り返されるテーマを見つけたり、主要なポイントを要約させたりします。
長所: よく無料（または安価）で、少量単位で使える、「データと対話する」体験が得られます。
短所: アンケート分析用に設計されていません。大規模なデータセットを貼り付けるのは面倒で、フォーマットが乱れやすく、プロンプトの指示、コンテキストのサイズ、フィルタリングを自分で管理する必要があります。継続的またはチームベースの調査では、これはすぐに面倒になります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのタスクに最適化されています: リモート教育に関する教師アンケートをデザインし、瞬時に開始でき、そして—何よりも—結果をAIで即座に分析できます。
プラットフォームの対話形式は、より豊富な回答を収集します。その独自のAIフォローアップ機能により、リアルタイムで明確な質問がされるため、より高品質なフィードバックを得られます（詳細は当社のAIフォローアップ機能ガイドで確認できます）。
SpecificのAI駆動の分析は次のことができます:
全ての質問についての回答を要約
主要なテーマ、動機、痛みのポイント、または提案を特定
定性データを直ぐに実用的な洞察に変換—コピー/ペースト不要、スプレッドシート操作不要
結果についてAIと会話し、質問またはペルソナごとにデータをフィルタリングし、AIに送信する内容を管理（大規模データセットに有効）
気になる方は、こちらの深掘りをご覧ください: SpecificにおけるAIアンケート応答分析の作動方法。
ちなみに、多くの方々がこれらのツールを使用しています: 2024年には、60%のアメリカのK-12公立学校の教師が日常業務でAIツール（アンケート分析ツールなど）を使用しました。AIは未来ではなく、すでに教育現場で使用されています。[2]
リモート教育に関する教師アンケート結果を分析するために使える有用なプロンプト
AIアンケート分析、特にオープンエンデッドな教師のフィードバックにおいて魔法のプロンプトは、回答を分析する際の大切な部分です。
コアアイデアのプロンプト: Specificで使用しているこの一般的なプロンプトは、大量で雑多なアンケートの回答を、実用的なコアテーマに要約します。ChatGPTまたは専門のAIプラットフォームで利用します:
あなたのタスクは、太字でミセるコアイデア（各コアイデア毎に4-5語）＋2文以内の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアを述べた人物の数を指定する（言葉でなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に並べる
- 提案なし
- 指示なし
例:
1. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
より多くのコンテキストを提供してより良い結果を得る: AIはあなたが提供する情報のみに賢さを発揮します。教科、学年、研究目標といったコンテキストを与えることで、より微細な答えが得られます。例えば:
こちらはパンデミック時のリモート教育での課題に関するK-12教師のアンケート回答の抜粋です。私の目標は、プロフェッショナルディベロップメントが役立ちそうな実践的な領域を特定することです。これに基づいて分析してください。
詳細分析または明確化のためのプロンプト: テーマを見つけたら（例えば、「生徒のエンゲージメントに関する課題」）単にチャットしてください:
生徒のエンゲージメントの問題についてもっと教えてください。
特定のトピックのプロンプト: 教師が特定のツール、テクノロジ、またはチャレンジについて言及しているか確認したい場合:
誰かがZoom疲れについて話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 教師のタイプ（例：テクノロジーに精通している vs 伝統的、小学校 vs 高校）でフィードバックを分類したい場合:
アンケートの回答に基づいて、製品マネジメントで使用される「ペルソナ」のように、特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約して記述してください。
痛みのポイントと課題のプロンプト: リモート教育の障壁を明らかにする:
アンケートの回答を分析し、最も共通していた痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストし、それぞれを要約し、出現頻度のパターンを記録してください。
動機とドライバーのプロンプト: リモートコンテキストで教師を動機づけるまたは助けるものを把握する:
アンケートの会話から、行動や選択の背後にある主な動機、欲望、理由を抽出してください。似た動機をまとめ、データからの証拠を提供してください。
次の教師リモート教育アンケートの質問をより良くする方法をお探しですか？こちらの実用ガイドをご覧ください: リモート教育に関する教師アンケートのためのベストな質問。
質問形式ごとの特定の質的データ分析方法
リモート教育に関する教師のアンケートをSpecificで開始した場合、そのAIは自動的に各質問形式に合わせて分析を調整します。以下がその方法です:
オープンエンドの質問（フォローアップ有無問わず）: AIは全ての主要な質問回答に対してテーマに基づく要約を作成します。AI駆動のフォローアップを使用した場合、それらの詳細も提供し、驚くべきトレンドや明確な詳細を浮き彫りにします。
フォローアップ付きの選択肢: 「どのリモートプラットフォームを使用していますか？」（「なぜ？」というフォローアップあり）のような質問の場合、Specificは各回答選択肢に対して別々の要約を作成します。これにより、教師がGoogle Classroom、Zoomなどを選ぶ理由がわかります。
NPS質問: リモート教育ツールを推奨するか、一般的な経験についてのNPS質問でも、Specificはフォローアップの回答を、反対者、受動者、推奨者ごとにグループ化し要約します。質的フィードバックを分析者がまとめるような感じです。
同じことをChatGPTで行うこともできますが、各質問の後に手動でのソートとデータのコピー/リストラクチャリングに多くの時間を要します。
AIによるアンケート編集の詳細な説明、オープンテキスト質問を含む詳細な説明は、当社のAIアンケートエディタガイドで確認できます。
NPSアンケートで教師のフィードバックを試したいですか？すぐに使用できるビルダーはこちらです: リモート教育に関する教師向けNPSアンケート。
大規模な教師のリモート教育アンケートにおけるAIコンテキスト制限の処理
大量の教師アンケートを扱う際の最大の頭痛の種の一つは、リモート教育に関する長文のフィードバックを共有する教師が何百人もいるとき、特にAIのコンテキストサイズ制限です。ただすべての回答をChatGPTに貼り付けると、データの一部が切り取られたり見落とされたりします。
これを解決するための実用的な方法が2つあります（どちらもSpecificで標準装備されています）:
フィルタリング: AIに送る前に、会話や教師グループを絞り込みます。例えば、高校の教師全員の回答を取得するか、接続問題に直面した教師のみを対象とします。重要なものだけを分析し、それ以外は無視します。
質問の切り取り: 各分析パスでAIに送信する際に最も関連性のあるアンケート質問のみを送信（必要に応じて人口統計やイントロの質問はスキップ）。コンテキストスペースを節約し、AIが主要な会話のより多くを解析します。
これらの戦術とその効果については、AIアンケート応答分析の深掘りで詳しく説明しています。
ところで、教師や学校は単に時間を節約するためだけでなく、対応するためにAIに頼っています: デジタル教育評議会の報告によれば、86%の学生が現在、学習にAIを使用し、そのうち54%が少なくとも週に一度使用しています。[1] 現代の教室研究はAIに支えられています—あなたの分析もそうあるべきです。
教師アンケートの分析における共同作業機能
チームでアンケートのインサイトを分析するのは混沌としています。 メールチェーン、貼り付けられたトランスクリプト、分割されたサブレポート—特にリモート教育に関する詳細な教師アンケートでは、みなを悩ませます。
Specificでは、分析は最初から共同作業です: あなた、そして招待した誰もがAIと直接教師のアンケート応答について会話できます。教室の経験を比較したり、仮説をテストしたりするのは新しいAIチャットウィンドウを立ち上げるほど簡単です。
複数の分析チャットを並行して起動できます。 各チャットは異なるフィルターを持てます（教育レベル、教科、地域などによる）、また、各チャットは作成者のアバターで明確にラベル付けされています。チームメンバーは誰が何を探求しているのか瞬時に確認できます。
スレッド分析により、より豊かな洞察が可能となります。 例として、大規模な学区では、カリキュラムリーダーが小学校と高校の教師のフィードバックを比較できます。管理者はNPSの内訳に集中できます。別の人は技術的な痛みのポイントを掘り下げることができます。みなの作業が見えて整理されています。
役割、権限、チャットの属性により、誰がどの洞察を貢献したのか簡単に特定でき、他人のスプレッドシートからのコメントをコピーする必要もありません。
共同教師のリモート教育アンケートを設定する方法の例やテンプレートをお探しですか？ ステップバイステップガイドをお読みください: リモート教育に関する教師アンケートを作成する方法。
今すぐリモート教育に関する教師アンケートを作成しよう
自身のリモート教育に関する教師アンケートを開始し、AI駆動の分析で手作業を時間を節約し、数分で実用的な洞察を得てください。