アンケート例: 教師のパフォーマンスフィードバックに関する調査

これは教師のパフォーマンスに関するフィードバックを扱うAI調査の例です。例を見て試してみて、自分自身のフィードバックプロセスの可能性を探りましょう。

教師向けの調査から質の高い、実用的なインサイトを得るのは難しいことがあります。一般的な形式では、誠実でよく考えられた回答を引き出すことがなかなかできません。

ここSpecificはそのために作られました。この調査の全てには、教師との会話を促し、伝統的な調査では得られにくい深いフィードバックを引き出すための当社の専門ツールが使用されています。

会話型調査とは何か、そしてなぜAIが教師にとってより良いのか

私たちは皆、この課題を知っています。ほとんどの教師のパフォーマンスフィードバック調査は無視されるか急いで行われるかしています。参加の問題は独自のものではありません。大規模な公共調査でさえ、回答率に苦労しています（2020年アメリカ国勢調査では62.1％）[1]。フィードバックはしばしば表面的で、教師が改善するために必要な実際の文脈が欠けています。

ここで、AI調査の例が際立ちます。静的なフォームの代わりに、調査がインタラクティブでチャットのような会話になります。Specificの会話型調査は、単に回答を集めるだけでなく、教師が自然に関わり、あいまいな場合には明確な質問を行い、共有された内容に基づいてリアルタイムで適応します。それにより、より豊かで有用な回答が得られます。

なぜ教師の調査にAIを利用するのか？

• より高いエンゲージメントを促進する: チャットは親しみやすく、「また別のフォーム」とは違う感じです。

• コンテキストをキャプチャする: AIは重要なところで詳細を掘り下げて尋ねることができます。

• 時間を節約する: 教師は自分自身の言葉で答えることができ、AIがその後の作業を行います。

• 簡単に構築できる: 私たちがAIに依頼する内容を伝えるだけで、すぐに使えます。

教師にとってのメリットは体験が個人的なもので、フィードバックが双方向の対話のように感じることです。調査の作成者にとって、AI調査ビルダーは複雑な調査ロジックを簡単にし、プロセス全体をスムーズにします。別のタイプの調査を見たい場合は、カスタム調査を新規作成することもできます。

また、どの組織でも、エンジニアリングチーム（94％がAIを使用しているとTemporal Technologiesが述べています[2]）からパブリック・リレーションズに至るまで、AIを生産性向上のために活用している今、この利点をフィードバック収集にもたらすのは当然のことです。

Specificの会話型調査は、教師と学校のリーダーの両方を助ける魅力的でモバイルフレンドリーな体験でこの分野をリードしています。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

静的なフォームでは、教師が説明を加えたり文脈を補足したりすることがあまりありませんが、Specificの調査では可能です。AIは、まるで専門の研究者がインタビューで行うように、自然なフォローアップクエスチョンをその場で行います。これにより、すべての回答がより明確で実行可能なものになります。

不明瞭な回答が通常どうなるかをご想像ください：

• 教師: "リソースは役に立ちませんでした。"

• AIフォローアップ: "具体的にどのリソースが効果的でなかったのか、その理由を教えていただけますか？"

フォローアップがなければ、教師が何を意味しているのか推測することになり、確認のためにメールを送るか、価値あるインサイトを見逃す可能性があります。Specificを使用すれば、賢明なフォローアップによって時間を節約し、コンテキストを深めることができます—あなたに余分な労力は必要ありません。

自分自身の調査を生成して、フォローアップがどのように会話を続けるのかを確認してみてください。これらは自動化されており、思慮深く、常に前の回答に具体的です。この仕組みについてもっと知りたい方は、自動AIフォローアップクエスチョンをご覧ください。

これらのフォローアッププロンプトは、すべてのフィードバックセッションを実際の会話のように感じさせ、会話型調査の核心です。

魔法のような簡単な編集

面倒な調査編集の時代は終わりました。Specificを使えば、シンプルなチャットウィンドウで調査を調整できます—変更したいことを言うだけで、AIが専門家レベルの教師フィードバックのベストプラクティスを使って瞬時に更新します。

同僚にテキストメッセージを送るように簡単です。質問を言い換えたり、トーンを調整したりする必要がありますか？AI調査エディターが数秒で処理します。すべてが一か所で実行されます。あなたが指揮を取り続ける一方で、AIが面倒な作業を引き受け、調査の完璧さを保証します。

柔軟な調査配信: 製品内と共有可能なページ

パフォーマンスフィードバック調査をどのように配信するかは重要です。Specificは2つの強力な方法を提供します：

• 共有可能なランディングページ調査: 直接的なリンクを教師に送信して、スタンドアロンの調査ページに導きます。学校全体のフィードバック、内部レビューサイクル、または複数の場所からの匿名入力に最適です。教師はどのデバイスからでも自分の時間で調査を完了できます。

• 製品内調査: 調査を直接学校のポータルや教師用ツールに埋め込みます。教師がすでに作業している場所で迅速かつコンテクストに沿ったパフォーマンスフィードバックを受けるのに最適です—リンクやメールを整理する必要はありません。最大限のエンゲージメントを得るために、調査が表示される時間と場所を正確にターゲットできます。

どちらの方法も実証されていますが、教師のパフォーマンスフィードバックには、ランディングページが参加を簡単でプライベートにすることが多いです。リアルタイムかつコンテクストに合ったインサイトや教育セッション後の即時フォローアップには、製品内がより理にかなっています。自分のワークフローに合う選択をするか、必要に応じて両方を使用してください。

即時のインサイト: AIによる簡単な調査分析

Specificは調査回答の分析の痛みを取り除きます。AIの調査分析エンジンが回答を自動的に要約し、主要なトピックを検出し、実行可能なインサイトを抽出します—スプレッドシートや手動のコーディングは必要ありません。結果についてAIに直接「改善すべき最も一般的な分野は何か？」「どのフィードバックの傾向が際立っているか？」などと尋ねることができます。

AIで教師のパフォーマンスフィードバック調査の回答を分析する方法をさらに掘り下げて、努力せずに隠れたパターンを解き明かしましょう。この自動化された調査インサイトアプローチにより、教師と管理者が迅速に実際の行動を起こすことが可能になります。

このパフォーマンスフィードバック調査の例を今すぐご覧ください

AI調査の例を試してみてください—フォローアップ、迅速な編集、即時の分析が教師のパフォーマンスフィードバックをどれほど簡単かつ効果的にするかをご覧ください。より豊かなインサイトと会話型の体験で現代的なアプローチをアンロックしましょう。