サーベイ例：高校1年生の出席障壁に関する調査

これは、高校1年生生徒向けのAI調査の例であり、出席の障壁に焦点を当てたものです—この例を見てみてください。

出席の障壁について効果的な調査を作成することは難しいです。多くの新入生が、学校を欠席する本当の理由を開示したり説明したりすることに苦労するため、クラシックな形式では表面的なことしか掘り下げられません。

SpecificはAIで作られたスマートで対話形式の調査を専門とし、これらの難しいトピックを探求し、生徒の視点を真に理解するためのツールを提供します。

対話型調査とは何か、そして高校1年生向けにAIがどのようにそれを改善するか

高校1年生の出席の障壁を理解する必要があるとき、従来の調査は不十分です—学生はしばしば短いまたはあいまいな回答をしたり、関連性がないと感じる質問をスキップしたりします。そこで活躍するのがAIを活用した対話型調査です。つまらないフォームではなく、これらの調査はチャットのように感じられ、各回答に基づいて質問を調整し、学生が自分の言葉で詳細を共有することを奨励します。

AI調査生成は手動の調査ツールとは一線を画しています。面倒な質問の設計や論理の設定なしで、すぐに豊かで魅力的なインタビューを作成できます。以下はその経験の比較です:

なぜ高校1年生向けの調査にAIを使うのか？

• AI生成された調査は、学生が実際に何が起きているのかを話し、標準的なフォームでは見逃しがちなメンタルヘルスや学校の雰囲気、仕事の責任などの課題を明らかにします。

• 2022-2023年度にD.C.で60%の高校生が慢性的に欠席していたとき、彼らにアクセスし理解するためのより良い方法が明らかに必要であることが分かりました [1]。

• Specificを使うことで、教育者も学生も最高クラスの対話型調査体験を楽しみ、フィードバックを誠実で関連性のあるものにし、それを行動に移しやすくします。

優れた学生調査を作るための詳しい情報が欲しい場合は、高校1年生の出席障壁調査のための最良の質問ガイドをご覧ください。または、ゼロから始めるなら、AI調査ジェネレーターを使うと、あらゆるオーディエンスやトピックに対するエキスパートレベルの調査を作成できます。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

不明確な調査回答の苛立ちは誰もが知っています—「学校に行かなかった」は何を意味するのでしょうか。SpecificのAIはこれに対処し、優れたインタビュアーのようにリアルタイムで賢い、個人化されたフォローアップ質問を行います。この対話型フォローアップにより、より豊かなストーリーを引き出し、明確化にかける時間を節約し、メールのやり取りや推測では得られないコンテキストを提供します。これは次のように展開します:

• 新入生: 「家でやることがあった」

• AIフォローアップ: 「あなたが家でやらなければならなかったことについてもう少し教えてくれますか？それは家族の責任でしたか、それとも他のことでしたか？」

• 新入生: 「行きたくなかった」

• AIフォローアップ: 「その日に行きたくなかった理由は何ですか？学校や外で何か特定のことがあったのでしょうか？」

これらのフォローアップがなければ、見出ししか得られません—本当の話は伝わりません。この機能により、実際のコンテキストが得られ、学んだことに基づいて行動が取れます。独自の調査を生成してどれだけ対話的に感じるかを確認するか、AIフォローアップ質問についてさらに学ぶことができます。

これこそが真の対話型調査を作るものです—単なるQ&Aではなく、すべての段階で誠実さと詳細を促す本当のバックアンドフォースチャットです。

魔法のように簡単な編集

Specificでの調査編集は、チャットをするのと同じくらい簡単です—AIに変更したい内容を伝えると、重い作業をすべて代行します。家族の仕事について質問したいですか？成績に関する質問を省きたいですか？数秒でできます。AIは専門知識を組み込み、トーンを微調整して、即座に調査を更新します。フォームなし、苦労なし—ニーズの変化に合わせてシームレスにアップデートできます。詳しく知りたい場合は、AI調査エディターがすべての編集を担当します。

高校1年生の出席研究における調査の配信オプション

学生に対してこれらの調査を提供する2つのユーザーフレンドリーなオプションがあります:

• 共有可能なランディングページ調査—メール、学生ポータルを介してまたはニュースレターに追加してAI調査リンクを配布するのに最適です。出席の障壁においては、学校のプラットフォームを積極的に使用していない学生にも全員へのアプローチが叶います。

• インプロダクト調査—学校が新入生向けのアプリやデジタルツールを使用している場合、対話型の調査をプラットフォームに直接埋め込むことができ、欠席後やクラスチェックイン時にフィードバックを促進します。

ほとんどの学校では、ランディングページを共有するのが広範なリーチに最適ですが、アプリ内調査は学校管理のポータルを使用している学生に最適です。複雑な設定は不要で、適したものを選ぶだけです。

AIを駆使した分析: 生データからインサイトへ

回答を収集した後は、AIを駆使した調査回答の分析が瞬時に行われます。終わりのないスプレッドシートはもう終わりです—Specificでは、AIによる分析がすべての回答を要約し、主要なテーマを把握し、行動可能なトレンドを提供します。例えば、家族の仕事やメンタルヘルス問題で学校を欠席する学生の数などです。結果に関するフォローアップ質問をAIとチャットして尋ねることもできます。支援が必要ですか？こちらをご覧ください: AIによる高校1年生の出席障壁調査の回答の分析方法。

これは手動レビューからの大きな進歩です—AI調査のインサイトにより、実際の障壁に迅速に対処し成果を改善するための実際の答えが得られます。

この出席障壁調査の例を今すぐ見てみましょう

対話型AI調査が欠席の背後にある本当のストーリーをどのように明かし、フィードバックを本当に行動可能にするかを見たい場合、この調査例をご自分でお試しください。