伝統的な学問的誠実性の調査で正直なフィードバックを集めるのに苦労していますか?SpecificのAI調査テンプレートは、学生が自身の経験をより簡単に共有できるようにすることで、信頼し、活用できる回答を得ることを可能にします。会話型調査リーダーであるSpecificのこのテンプレートをお試しいただき、どれだけ深い洞察が得られるかをご覧ください。
会話型調査とは何か、そしてなぜAIが学生のフィードバックにとって良いのか
学問的誠実性に関する学生調査は困難な課題に直面しています。学生は、固い長いフォームに詳細で率直な回答をすることはほとんどありません。伝統的な調査は無機質で退屈に感じられ、回答者は飽きて途中でやめてしまったり、曖昧なフィードバックを提供したりします。そこで、AIによって強化された会話型調査テンプレートがその状況を一変させます。
当社のAI調査ビルダーでは、静的な質問リストをスキップし、その代わりに学生がリアルタイムで変化するチャットに参加します。AIは個別にフォローアップを行い、意味を探り、会話の流れを維持します。その結果は、より自然な回答と、途中で放棄される調査が少なくなります。AIを活用した調査の完了率は70%から90%であり、従来の調査のわずか10%から30%に比べると大幅に高いです。[1]
以下は簡単な内訳です:
手動調査 | AI生成調査 |
---|---|
一律の質問 | 動的で個別化された質問 |
高い放棄率(40-55%) | 低い放棄率(15-25%)[2] |
遅い手動データ分析 | 瞬時のAIによる要約とテーマ |
時間のかかる編集 | チャットでの簡単な編集 |
なぜ学生調査にAIを使うのか?
高いエンゲージメント—学生がフォーム記入ではなくチャットしていると感じる
適応的な会話—AIが詳細を追求し、不適切な質問をスキップ
一歩で専門的な調査設計
結果が迅速に届き、より理解しやすくなる
Specificは、会話型調査において最高の経験を提供します。当社のテンプレートは、チェックボックスを収集するだけでなく、学生が学問的誠実性について本当に考えていることを明らかにします。テンプレートを使用するだけでなく、カスタム調査を一から作成したい場合は、私たちのAI調査ジェネレーターをお試しください。
最高の質問の作り方に興味がありますか?学問的誠実性に関する学生調査のための最良の質問ガイドをご覧ください。
前回の回答に基づいた自動フォローアップ質問
あなたも経験したことがあるでしょう:学生の調査回答を読んでも曖昧で不明瞭、そしてそれを明らかにするためにメールでのやり取りが続く。SpecificのAIがこの問題を解決します。調査の間に、AIは各回答をリアルタイムで分析し、熟練したインタビュアーのようにフォローアップを行います。詳細を探り、理解をチェックし、特定の情報を礼儀正しく尋ねる—それをすべて、フレンドリーで自然なトーンを保ちながら行います。
これにより、手動でのフォローアップにかかる時間が大幅に省け、短いまたは曖昧な答えを同じセッション内で明確で実行可能な洞察に変えます。実際にどのように見えるかは以下のとおりです:
学生:「誰も傷つかないならカンニングはOKだと思う人がいます。」
AIのフォローアップ:「なぜそう感じる学生がいると思いますか?この信念が現実に反映されている状況を見たことがありますか?」
学生:「技術が簡単にカンニングを可能にしていると思います。」
AIのフォローアップ:「あなたが観察した中で、技術が学問的不正行為をどのように可能にしているか具体例を挙げられますか?」
この種の探索的なフォローアップを行わないと、分析がほぼ不可能な曖昧な回答だけが残ります。Specificの自動フォローアップ機能は、その推測を排除します。
これらの反復フォローアップにより、調査は尋問ではなく本当の会話のように感じられ、学生はより長く参加します。
魔法のように簡単な編集
固いフォームや無限の質問リストに取り組む必要はありません。SpecificのAI調査エディターはチャットのように機能します。「オンライン不正行為に関する質問を追加」や「トーンをもっと励みのあるものにする」など、リクエストを伝えれば、専門的な表現、ロジック、構造を処理してくれます。イテレーションは数秒で完了し、質問の微調整、追加、削除がその場で可能です。AIが背後のすべての面倒な作業を担います。
学問的誠実性調査の配布方法
学問的誠実性調査を学生に届けるのは簡単です。あなたのワークフローに合った方法を選んでください:
共有可能なランディングページ調査:ユニークなリンクをメール、LMS、ソーシャルメディアで学生に送信します。アプリ外のグループにリーチしたい場合や、プライバシーと任意のフィードバックが重要な場合(例えば学期末の誠実性レビュー)に最適です。
インプロダクト調査:学生ポータル、プラットフォーム、LMSに直接埋め込まれます。コンテキストに基づいたフィードバックに最適で、評価後やオリエンテーションモジュール後の重要な瞬間に誠実性認識について尋ねます。
ほとんどの学問的誠実性トピックについては、ランディングページ配布が最適です:フィードバックを秘匿にし、アクセスしやすく保つ。しかし、特定の状況でコンテキストに基づいたフィードバックを求める場合(例えばクイズ直後)、インプロダクト調査が優位に立ちます。
すべての配布オプションをレビューし、事例を見るには、私たちのデモページをご覧ください。
AIで調査回答を瞬時に分析
ここがSpecificの際立つ部分です。あなたの学問的誠実性調査がライブになったら、私たちのAI調査分析エンジンが作業を開始します:あらゆる自由記述の回答を瞬時に要約し、「カンニングの誘惑」や「政策の明確さ」のような重要なトピックを浮かび上がらせ、実行可能なテーマを明確にします—スプレッドシートは必要ありません。AIによる調査分析により、生データではなく、自動化されたインサイトを手に入れることができます。チャットベースのインターフェースを使用して、特定の結果やトレンドについてAIに直接尋ねることもできます。
もっと深く掘り下げたいですか?段階的に調べる方法を学び、AIで学生の学問的誠実性調査回答を分析する方法を見て、それがいかに簡単であるかを確認してください。
今すぐこの学問的誠実性調査テンプレートを使用する
重要な学生フィードバックを手に入れましょう—私たちの学問的誠実性AI調査テンプレートを使用して、正直な意見、豊かなストーリー、見逃しがちなトレンドを明らかにします。真に耳を傾け、適応する調査の違いを体験してください。
関連リソース
情報源
Superagi.com. AI 対 従来の調査:自動化、正確性、ユーザーエンゲージメントの比較分析 (2025)
TheySaid.io. AI 対 従来の調査 – なぜあなたの調査プロセスはアップグレードが必要なのか
Metaforms.ai. AI調査の自動化:最大の効果を得るためにAI生成の調査インサイトを活用する方法
Weavely.ai. AI 対 人間が作成した調査:誰がより良い質問をしますか?