調査例：多様性と包括性に関する高校1年生向けアンケート

これは、高校1年生の学生が多様性と包摂についての調査をAIサーベイビルダーで作成した例です。これらの調査がどのように機能するのか興味がある方は、今すぐ例を見て試してみてください。

高校1年生から誠実で豊かな回答を集める、本当に魅力的な多様性と包摂の調査を作成するのがどれほど難しいか、私たちは皆知っています。伝統的な方法ではしばしば不十分です。

Specificでは、これらの課題を過去のものにするための会話型AI駆動型調査ツールを専門としています。ここで紹介されるすべてのツールは、迅速に深く信頼性のあるフィードバックを必要とする人のために設計されたSpecificプラットフォームの一部です。

会話型調査とは何か、そしてなぜAIが高校1年生の学生にとってそれを改善するのか

高校1年生から多様性と包摂についての有意義なフィードバックを得るときの真の課題は、調査を招待的かつ洞察に満ちたものにすることです。静的でフォームベースの調査は威圧的か退屈に感じることがあり、このために特に包摂のようなデリケートなトピックでは不完全で表面的な回答になりがちです。

ここでAIの調査生成が本当に輝くのです。伝統的な手動の調査作成とは異なり、AI駆動の会話型調査はリアルタイムで適応します。これにより、生徒は自然なチャットで関わり、心地よく本音を共有できるようになります。

なぜ高校1年生の学生調査にAIを使用するのか

• より歓迎的で、より多くの学生が参加し、心を開くからです。

• AIはすべての生徒に、バックグラウンドに関係なく、明確なフォローアップを出すので、翻訳で何も失われません。

• 多様性と包摂に最適な質問が既に「分かっている」システムと連携できます。（結果を導く質問へのリンクを確認してください。）

Specificでは、クリエイターと若手回答者の両方にとってプロセスをスムーズで魅力的にする、最高のユーザーエクスペリエンスを提供しています。加えて、文化的に多様な教室が学生の高いレベルの共感、創造性、理解を促進することが証明されているため、質の高い洞察を収集することが学校の成功にとって重要です[1]。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

多くの学生フィードバック調査は、曖昧な回答を明確にしたり、興味深いリードに掘り下げないために失敗しています。それらはただ進み、ニュアンスは失われます。Specificでは、私たちのAIは、熟練したインタビューアのようにリアルタイムで各回答に基づいて自動フォローアップの質問をします。このアプローチにより、学生が尋ねられないと共有しないかもしれない詳細や物語を引き出します。例えば、誰かが短い回答をしたり不確かな様子を示した場合、私たちのAIはそれを拾い上げて、もう少しコンテキストを求めますが、調査を尋問のように感じさせません。

フォローアップをスキップするとどうなるのでしょうか？ここに親しみのあるシナリオがあります：

• 1年生の学生: 「ここではあまり多くの人と話しません。」

• AIフォローアップ: 「クラスや活動の何かが他の人とつながるのを難しくしているのでしょうか？」

フォローアップがなければ、これは学校の力学、課外活動の機会、個人的な問題に関連しているかどうか理解することを逃してしまいます。これらの明確にする質問は大きな違いを生むのです—それらはやり取りを省き、生徒に本当に重要なことを明らかにします。自動AIフォローアップ質問機能が詳細にどのように動作するかを確認したり、自分の調査を生成してその経験がどれほど独特なのかを確認してください—クリエイターと回答者の両方にとってのものです。

フォローアップがあることで、すべての調査は本当の会話型調査になり、静的なフォームにはなりません。

魔法のように簡単な編集

SpecificのAIサーベイエディタでの調査編集は、少し魔法のように感じます。無限の設定やテンプレートをクリックする代わりに、AIに何を変更したいかを簡単なチャットで伝えるだけです。質問を調整したい時や、トーンを変えたい時や、多様性と包摂に関連する新しいトピックを追加したい時、言うだけでAIが瞬時に調査を更新します。必要なことを専門レベルの知識で、秒単位で完了します。煩わしい手動編集や手戻りは不要です。AIサーベイエディタの詳細をご覧ください。

柔軟な配信：ランディングページまたはインプロダクト調査

高校の1年生に多様性と包摂の調査を届けるのは、Specificを使えばシームレスです。どんなシナリオにも合う2つの簡単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：新入生に電子メールで調査を送ったり、学校のニュースレターや学生ポータルに投稿するのに最適です。この方法は、標準のデジタルプラットフォーム外で学生にリーチすることを望む学校に特に役立ちます—スケールで誠実でプライベートな回答を得ることが望まれる多様性と包摂のトピックには理想的です。

• インプロダクト調査：学校管理プラットフォームや仮想学習環境でのフィードバックに最適ですので、新入生がデジタル学校体験中にフィードバックを提供できるようになります。クラブに参加した直後やグループプロジェクトを終えた後など、重要な瞬間につかむのに役立ちます。

ランディングページ配信は、プライバシーと柔軟性を望む初年度の学生に特に効果的です—多様性と包摂に敏感な調査にとって重要です。しかし、コミュニティが内部アプリを使用している場合、インプロダクト調査も同様に効果的です。

AI駆動の調査分析：即座の洞察

回答が入ってきたら仕事は終わりではありません—それらを実行可能な洞察に変える必要があります。私たちのAI調査分析は重労働を軽減します：自動的に回答を要約し、主要なトピックを検出し、トレンドを瞬時に見出します。高校1年生が学校文化や包摂をどう感じているかを発見し、機能しているものを特定し、課題を特定することができます—データを手で分類することなく。自動化された調査洞察の利点を探り、高校1年生の学生による多様性と包摂の調査応答をAIで分析する方法に関するハンズオンのウォークスルーをご覧ください。

そして、結果についてAIと直接チャットすることもできます—細かなコメントを分解し、新しい仮説をテストし、次の多様性または保持イニシアチブのサポートクォートを素早く引き出すことができます。AIでの調査応答の分析はこれまでになくアクセスしやすくなりました。

この多様性と包摂調査の例を今すぐご覧ください

会話型AI調査が高校生の多様性と包摂に関するフィードバックをどのように変容させることができるかを体験してください—例を見てご自身で試してみてください。洞察を明らかにし、学生を自然に引き込んで、調査が実際に会話をしているときに何が可能になるかを発見してください。