アンケートを作成する

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職業学校の学生に対する学業指導の質に関するアンケート結果をAIで分析する方法

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/30

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この記事では、職業学校の学生に対する学業指導の質に関するアンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。AIを活用した優れたアンケート分析を行うための適切なツールとプロンプトも紹介しています。

職業学校の学生アンケート分析に適したツールの選択

アンケートの回答を分析する方法は、手元にあるデータの種類によって異なります。アンケートが数値評価や選択ベースの回答でいっぱいの場合、分析の方向性は異なりますし、自由記述の回答やフォローアップを分析する場合は全く異なるプロセスになります。

  • 定量データ:数値(評価や、特定の答えを選んだ学生の数など)を扱う場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールは最適です。これらはカウント、パーセンテージ、基本的なビジュアライゼーションを簡単に処理します。

  • 定性データ:学生が学業指導について、フラストレーションやストーリーを共有するような意見を書く場合、手作業での読み取りや分類はスケールしません。50人(ましてや500人分)のオープンエンドの回答をスキャンして何かを見逃さないことは困難です。AI駆動のツールは、主要なポイント、テーマ、トレンドを要約して、複雑なフィードバックを扱いやすくします。

質的回答を扱う際には、2つのアプローチがあります:

AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール

素早い分析のためのコピー&ペースト:アンケートの自由記述回答をエクスポートして、それらをChatGPTや他のGPTベースのツールに貼り付けることができます。これにより、人と会話するようにデータについてチャットできます:

欠点:小さなデータセットには便利ですが、多くの回答があると手に負えません。フォーマットとコンテキストの管理には苦労します。重要なフォローアップのコンテキストを失うことが多く、分析が深まらないことがあります。

Specificのようなオールインワンツール

アンケート専用に設計:Specificは、AIを用いて定量および定性の両方の回答を収集・分析するために設計されています。これは、リアルタイムで賢いフォローアップを行い、職業学校の学生からより完全で質の高いデータを取得することで、基本的なツールを超えています。実際、研究によれば、AI調査は通常のオンラインフォームよりも豊かで有益なフィードバックを収集することが確認されています。[2]

即時サマリーとテーマ:SpecificのAIアンケート分析機能は、全ての回答から共通のテーマやハイライトを即座に抽出し、手動の読み取りやデータの格闘を不要にします。

生データではなく、結果と対話:チャットベースのインターフェースを提供しており、(ChatGPTのような)完全にアンケートを認識した形で会話ができます。質問や回答をどれをチャットコンテキストに流し込むかをクリック一つで管理でき、フォーカスをより絞ることができます。

一つのプラットフォームですべて実行:アンケートの作成(職業学校のトピックのためのアンケートジェネレーターのおかげで)、自動フォローアップ質問によるより豊かな回答の収集、そしてAI駆動の分析まで、手動作業をほぼゼロにまで減らします。

職業学校の学生学業指導の質に関するアンケート分析に使用する有効なプロンプト

アンケートデータから本当にアクションにつながる結論を得たいときは、スマートなAIプロンプトに頼ります。それらは、私がアナリストに手渡す研究質問のようなものです。学業指導に関する職業学校の学生アンケートに非常に効果的なものを紹介します:

コアアイデアのプロンプト:自由記述の大量の回答から主なトピックや懸念事項を抽出するために使います。ほとんどのAIチャットツールで機能します:

あなたの課題は、コアアイデアを太字で書き出すこと(コアアイデアごとに4-5語)+最大2文の説明文。

出力要件:

- 不要な詳細を避ける

- 具体的なコアアイデアを何人が言及したか指定する(言葉ではなく数字を用いる)、もっとも言及されたものをトップに

- 提案なし

- 指示なし

例の出力:

1. **コアアイデアのテキスト:**説明文

2. **コアアイデアのテキスト:**説明文

3. **コアアイデアのテキスト:**説明文

AIは、コンテキストを与えると常に良い結果を出します:回答者が誰であるか、アンケートの目標、または背景情報などです。例えば:

アンケートの回答者は職業学校の学生です。アンケートは、彼らの学校での学業指導の質に関するものです。彼らの主な懸念、何を評価しているか、改善の余地を知ることが私の目的です。このことを念頭に置いて回答を分析してください。

「教えてください」のプロンプト:特定のテーマに焦点を当てるために使用します:

アドバイザーのフィードバックの品質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:特定のトピック(例えば「キャリアカウンセラーへのアクセス」)について誰かが言及したかどうかを確認するためには:

キャリアカウンセラーの利用可能性について誰かが話しましたか?引用を含めてください。

痛点と課題のプロンプト:学生が直面するフラストレーションを浮き彫りにするために:

アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を一覧にし、それぞれを要約し、パターンまたは発生頻度を記述してください。

動機と推進力のプロンプト:学生が学業指導を求める理由を理解するために:

アンケートの会話内容から、参加者がその行動や選択をするために表明した主な動機、願望、理由を抽出してください。類似する動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。

提案とアイデアのプロンプト:学生からの改善提案を直接浮き彫りにするために:

アンケートの参加者が提供した全ての提案、アイデア、要求を特定し、トピックまたは頻度で整理し、関連する引用を含めてください。

満たされていないニーズとチャンスのプロンプト:指導サービスのギャップを見つけるために:

回答者が指摘した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするためにアンケートの回答を検討してください。

質問の作成に関してどのようなものが効果的か知りたい場合は、職業学生の指導アドバイスアンケートで尋ねるべき最良の質問をご覧ください。

Specificが質問と回答を分析する方法

Specificを使用して質的なアンケートデータを分析する場合、アンケートの質問に分析の種類を合わせます:

  • オープンエンドの質問(フォローアップの有無に関わらず): 質問に対する全ての回答をカバーする要約と、フォローアップの回答の内訳が得られます。これにより、学生にとって本当に重要なものが明らかになります。

  • フォローアップ付きの選択質問:選択肢ごとに、その選択をした学生からのフォローアップ回答に基づいて独自の要約が得られます。「アドバイザーにめったに会わない」という選択肢を選んだ人の場合、その選択に特有のテーマが見られます。

  • NPSスタイルの質問:ネットプロモータースコアの質問に対して、各グループ(批判者、中間層、推奨者)がフォローアップの回答の内訳を持っており、各セグメントを区別するものを簡単に見極めることができます。

ChatGPTを使ってこれらの分析を再現することもできます(プロンプトのセクション参照)、ただし手作業が多く時間がかかります。Specificはそれを自動で行います。

大きな職業学校の学生アンケートのAIコンテキスト制限への対応

AI分析の大きな問題はコンテキストサイズです。何百もの学生の回答があると、すぐに制限に達します。これに対処する簡単な方法が2つあります(Specificはこれら両方を提供します):

  • フィルタリング:AIチャットに流れる会話をフィルタリングします。例えば:「予定の調整についてコメントした学生」や「低いNPSスコアを与えた学生」の回答のみを探索します。このようにするとAIはより鋭いデータのサブセットで動作し、細かい質問が可能になります。

  • AI用の質問の切り出し:AIコンテキストに含めるアンケートの質問(およびその回答)を選びます。これによりデータサイズが縮小され、「最初の指導面談に関するフィードバック」に集中することができ、他の質問からのノイズを排除します。

このワークフローは、スケールしても分析を関連性のあるものに保ちます。

職業学校の学生アンケートの回答分析のための共同機能

学業指導のアンケート結果を複数人で作業する際、さまざまなファイルや失われる洞察、不明確な所有権などで物事が混乱することがあります。

共有されるコンテキストとチャット:Specificでは、データについてのチャットを開始するだけです。新しいチャットは、独自のコンテキストフィルタやフォーカスエリアを持つことができます。例えば、1年生の回答のみを見る、または留学生が直面する課題を掘り下げるなどです。

明確な著者権とコラボレーション:各チャットは誰が作成したかを示し、各メッセージは送信者のアバターを表示します。NPSデータを覗いているのが誰か、アンケートの質問を変更しようとしているのが誰かについての混乱はなくなります。過去の分析を見直すことや再訪することも簡単です。

複数の並行分析—重複なし:私たちのチームは複数のチャットを同時に実行し、それぞれが異なる洞察の流れを追います(例えば、アドバイザーに対する学生の信頼、コースマッチングの痛点、改善のための最良のアイデア)。コンテキストとクレジットは決して失われません。

調査分析を有益で協力的なものにする準備ができましたか?Specificのアプローチは、どこで働いていても研究室をより身近に感じさせます。

今すぐ職業学校の学生のための学業指導の質に関するアンケートを作成しましょう

AIパワーによるアンケート分析、深いフォローアップ、学生の本当のフィードバックに合わせた共同ツールで、より豊かな学業指導の洞察を、より早く得られます。学生のニーズや体験についてより良い理解を得るために、今すぐアンケートを作成しましょう。

最高の質問でアンケートを作成する方法を確認する

最適な質問でアンケートを作成しましょう。

情報源

  1. axios.com. ジョージア州立大学では、AIを活用したチャットボットと予測分析が卒業率を向上させました。

  2. arxiv.org. 研究によると、AIチャットボットはより質の高いアンケート回答を引き出します。

  3. joinadvisorai.com. Advisor.AIのケーススタディでは、学術アドバイジングによる学生の関与を増やす方法について取り上げています。

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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。

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。