学生の教室での関与についてのAI調査の一例です—例を見て試してみて、会話型調査がフィードバックの質にどのような違いをもたらすか体感してください。
私たちは皆、教室で実際に何が起きているかを明らかにする学生の教室参加調査を作成するのがどれほど難しいか知っています。表面的な答えだけではありません。
Specificでは、高度な調査ツールをアクセスしやすくし、AI駆動の会話型調査を通じて意味のある学生のフィードバックをより深く収集できるようにしています。
会話型調査とは何か、そしてAIが学生にとってどのように役立つのか
多くの教育者や研究者は、関連性を感じられ、本音を引き出す学生の教室参加調査の設計に苦労しています。多くの従来のツールは、結果的に一般的なフォームを提供し、一言回答や最悪、無音になってしまうことがあります。そこにAIパワーを活用した会話型調査が登場します。
会話型調査はAIを使用して自然でチャットのような体験を作り出し、学生をリラックスさせて関与を高めます。学生がまた別の乾いた学校のフォームを埋めているのではなく、チャットをしていると感じると、彼らの回答はより豊かで本物になります。AIはリアルタイムで適応し、フォローアップを個別化し、静的なGoogleフォームや手動のアンケートでは得られない洞察を収集します。事実、学生がより参加していると、積極的な学習アプローチがコース材料の記憶保持を最大55%向上させることができ—それは調査の適切な質問とフォローアップから始まります。[1]
手動の調査  | AI生成の会話型調査  | 
|---|---|
静的で一律なフォーム  | 動的でチャットのような体験  | 
学生調査にAIを活用する理由
AIは専門レベルの教室参加調査を素早く生成します—文章能力は不要です。
それは各学生の回答に応じてフォローアップを適応させ、例を求めることや明確化を求めることが人間のように行えます。
この方法で作成された調査は尋問ではなく、親切な会話のように感じられます。
半数以上の学生が教室にほとんど関与していないと言っているとき、それが必要です。 [1]
Specificの会話型調査作成ツールは、学生や教師が調査作成や完了を嫌がることなくスムーズな体験を提供します。何が言いたいか分かりますか?このトピックに関する自分自身の調査を簡単に作成するためのガイドはこちらです。
または、最初からカスタム調査を作成したい場合は、このAI調査生成ツールを使用できます。
前の回答に基づく自動フォローアップの質問
Specificの会話型調査は、リアルタイムで専門レベルのフォローアップの質問でさらに進化します。AIは学生一人ひとりの回答を聞き、その文脈を理解し、適切なフォローアップを行って明確化やより深い理解を引き出します。これにより、無限に続くメールのやり取りで追求するしかなかった豊かな詳細が明らかになります。この調査は実際には会話のように感じられ、尋問ではありません。
スマートなフォローアップを省略した場合に何が起こるかをご覧ください:
学生: “時々数学の授業に集中できないことがあります。”
AIフォローアップ: “数学の授業であなたが集中できない理由は何ですか?”
フォローアップがなければ、その最初の回答では問題がどこにあるのかを教えてくれるわけではありません。AI主導の探求により、教材、指導スタイル、ペース、または他の何かかの理解がすぐにできます。調査を生成して、これらの考慮されたフォローアップの質問に気づくと、元には戻れないでしょう。
これらの会話型フォローアップは画期的です。それらはインタラクションを実際の会話のように感じさせ、まさにそれが会話型調査に期待されるものです。この仕組みについての詳細は、フォローアップの質問機能のページでご確認ください。
魔法のように簡単な編集
調整が難しい調査にはこだわらないでください。Specificを使うと、調査をシンプルな言葉で編集できます。AIとチャットして変更したいことを言えば、AIがすぐに教室参加調査を更新し、専門知識とベストプラクティスを駆使して実行します。あなたはわずかな作業でタイポの修正や質問の明確化、調査の構造の全面的な見直しが可能です。AIが面倒な作業をすべて行います。これにより、学生からの早期フィードバックやテストに基づいて調査を素早く改善することができ、新たに作り直す必要はありません。
詳細な説明を希望する場合は、AI調査エディタページをご確認ください。
柔軟な配信: 製品内 & 共有可能なランディングページ
学生が実際にいる場所で教室参加調査を配信することができます:
共有可能なランディングページ調査—学生にメールで送ったり、学習管理システムに掲示したり、クラスで共有したりするのに最適です。学生はリンクをクリックするだけで、親しみやすいチャットとして調査が始まります。バッチ教室フィードバックや宿題の議論に最適です。
製品内調査—学生がアプリや学校ポータルを通じて関与している場合には理想的です。調査は、授業や新機能についてのフィードバックが必要なときに、彼らのワークフローの中にポップアップ表示されます。リンクが失われたり、メールが忘れ去られる心配もなく、文脈的で無視しにくいものです。
教室参加において、どちらの方法も機能します。ランディングページは一度きりの世論調査や大規模なグループに適しており、製品内体験はアプリ内やデジタル教室環境内で学生が関与している間のリアルタイムフィードバックに最適です。
AI調査分析と即時学生洞察
結果が届くと、SpecificのAI駆動の調査分析は、学生の回答を要約し、重要な教室参加テーマを見つけ、手間いらずでアクション可能な洞察を提供します—スプレッドシートや何時間もの手動作業なしで。分析エンジンはトピックを自動的に検出し、結果についてAIと直接チャットできます。AIを使用した学生の教室参加調査の回答の分析方法についての詳細をご覧になりたいですか?お任せください。
AI調査分析が初めての方でも、面倒なく自動化された調査洞察を求める方にも、このアプローチはAIで調査回答を分析し、全ての自由回答コメントを理解するのに役立ちます。
今すぐこの教室参加調査の例を確認
教室調査を改善する最も簡単な方法を見逃さないでください—今すぐこの会話型調査の例を見て試し、AI駆動のフォローアップと即時フィードバック分析がどのようにして真の教室参加洞察を迅速に提供するのか発見してください。
関連リソース
情報源
グラデーション・ラーニング調査。 2023年の学生と教師の関与に関する調査。
ニコラ・ローザ。 アクティブラーニングの統計、事実とトレンド。
Gitnux。 学生のエンゲージメント統計と技術統合。
ZipDo。 技術と学生のエンゲージメントに関する統計。
Gitnux。 クラス管理の統計。

