다음은 커뮤니티 칼리지 학생들이 온라인 학습 경험에 대해 알아보기 위한 최고의 질문들과 영향력 있는 피드백을 설계하기 위한 주요 팁들입니다. Specific은 이러한 대화형 설문조사를 몇 초 만에 만들 수 있도록 도와줍니다.
커뮤니티 칼리지 학생들을 위한 온라인 학습 경험에 대한 최고의 개방형 질문
개방형 질문은 학생들이 깊이 있는 통찰력을 공유할 수 있도록 하여, 자세한 피드백이나 맥락이 필요할 때 필수적입니다. 무엇이 잘 진행되고 있는지, 무엇이 잘 안 되는지, 생각지도 못했던 아이디어를 드러내는 데 완벽합니다. 커뮤니티 칼리지 학생들의 온라인 학습 경험에 대해 사용할 수 있는 최고의 10개 개방형 질문은 다음과 같습니다:
온라인 강좌의 어떤 부분이 전체적인 학습에 가장 이익이 되었습니까?
온라인 수업을 듣는 동안 겪은 어려운 점이 있다면 설명해 주시겠습니까?
온라인 형식의 학습은 대면 수업에서의 경험과 어떻게 비교되나요?
강사가 온라인 강좌의 전달 방식이나 상호작용을 어떻게 개선할 수 있을까요?
온라인 수업 중 동료들과 연결되었다고 느끼나요? 그렇거나 그렇지 않다면 그 이유는 무엇인가요?
온라인 강좌 성공에 도움이 된 도구나 지원 서비스가 있나요?
온라인 학습 중 기술적 어려움을 겪은 적이 있나요? 있다면 어떻게 해결했습니까?
온라인 학습이 과정 자료에 대한 동기나 참여에 어떤 영향을 미쳤나요?
신입생들에게 온라인 수업에서 성공하기 위해 어떤 조언을 주시겠습니까?
온라인 학습 경험을 향상시키기 위해 학교에 바라는 점이 있나요?
더 많은 커뮤니티 칼리지 학생들이 온라인 수업을 선택하여—76%가 미래에 일부 수업을 완전히 온라인으로 듣기를 원한다 [1]— 이 개방형 질문들은 그들에게 진정으로 중요한 것들을 드러냅니다.
커뮤니티 칼리지 학생 온라인 학습 조사에서의 최고의 단일 선택 다중 선택 질문
단일 선택 다중 선택 질문은 피드백을 정량화하거나 빠른 답변을 유도할 때 이상적입니다. 특히 서막이자 명확하고 구조화된 데이터를 추적해야 할 때 유용합니다. 온라인 학습을 탐색하는 커뮤니티 칼리지 학생들을 위해, 이러한 질문들은 추적할 넓은 패턴을 식별하면서도 추가 심화를 위한 부분을 드러낼 수 있습니다.
질문: 온라인 학습 경험에 대한 전반적인 만족도를 어떻게 평가하시겠습니까?
매우 만족
만족
보통
불만족
매우 불만족
질문: 온라인 수업이 아닌 시간에 강사와 얼마나 자주 교류하십니까?
절대 없음
가끔
때때로
자주
항상
질문: 온라인 수업에서 가장 큰 어려움은 무엇입니까?
동기 유지
기술적 문제
동료/강사와의 연결
과정 자료의 이해
기타
“왜?”로 후속 질문할 시기학생이 선택한 답이 다양한 의미를 가질 수 있을 때 “왜?”라는 후속 질문이 적합합니다. 예를 들어, 학생이 만족도에서 “불만족”을 선택했을 경우, “왜 온라인 학습에 대해 불만족하십니까?”라고 단순하게 묻는 것만으로도 개선해야 할 중요한 영역을 드러낼 수 있습니다.
“기타” 선택 항목을 추가할 시기와 이유 미리 정의된 목록에 맞지 않는 독특하거나 흔치 않은 문제들을 예상할 때 항상 “기타” 옵션을 포함하세요. 이는 학생들이 예상치 못한 문제를 제기할 수 있게 하며, 여기서의 후속 질문은 놓쳤을 통찰을 종종 발굴합니다.
넷 프로모터 스코어(NPS): 커뮤니티 칼리지 학생들 사이의 추천 측정
NPS(넷 프로모터 스코어)는 전반적인 충성도와 만족도를 측정하는 간단한 방법입니다. 커뮤니티 칼리지 컨텍스트에서, 학생들이 얼마나 당신의 온라인 프로그램을 다른 이들에게 추천할 가능성이 있는지를 빠르게 알 수 있습니다. 증가하는 관심을 감안할 때—62%의 학생들이 2022년에 그들의 온라인 경험에 “A”등급을 주었습니다 [1]— NPS는 지원자와 반대자를 드러내어 어떤 것들이 옹호나 불만을 유발하는지 집중할 수 있게 해줍니다.
미리 준비된 템플릿이 필요하시면, 이 질문으로 설문조사를 즉시 생성할 수 있습니다: 커뮤니티 칼리지 학생들을 위한 NPS 조사.
후속 질문의 힘
후속 질문은 대화형 설문조사가 진정으로 통찰력 있게 되는 지점입니다. 지루한 일회성 답변 대신, 역동적인 탐구가 각각의 응답을 명확화하고, 깊이 있게 하며, 맥락을 제공합니다. Specific의 AI 기반 후속 질문은 숙련된 연구자처럼 실시간으로 스마트하고 관련성 있는 질문을 던집니다. 이는 더 풍부한 이야기와 실행 가능한 아이디어를 열어줍니다.
학생: “때때로 온라인 강의에서 길을 잃은 것 같아요.”
AI 후속: “길을 잃었다고 느낀 이유를 설명해 주시겠어요? 불분명한 지시인지, 기술 문제인지, 아니면 다른 것인지?”
얼마나 많은 후속 질문을 해야 할까요? 일반적으로 2-3개의 후속 질문이 전체 그림을 잡기에 충분하지만, Specific과 함께라면 AI가 필요한 정보를 수집하면 자동으로 진행합니다. 깊이와 응답자가 과부하되지 않도록 하는 균형입니다.
이것이 대화형 설문조사가 되는 이유: 고정된 양식 대신, 응답자에게 맞춰지는 설문조사가 됩니다.
AI로 쉽고 빠른 분석: 모든 응답이 장문 텍스트라 하더라도, AI 기반 응답 분석은 학생들이 가장 중요하게 여기는 것을 추출하고, 트렌드를 파악하며 요약하는 것을 간단하게 합니다.
이러한 자동화되고 맥락에 맞는 후속 질문은 모든 것을 바꿉니다—자신만의 대화형 설문조사 생성을 시도해보세요, 직접 경험하세요.
ChatGPT (또는 기타 GPT)로 훌륭한 질문을 만드는 프롬프트 작성법
AI 도구로 설문조사를 구축하는 것을 좋아하신다면, 이러한 프롬프트 접근 방식을 시도해보세요. 첫 번째, 가장 간단한 방법은:
커뮤니티 칼리지 학생들을 위한 온라인 학습 경험에 대한 10개의 개방형 질문을 제안하십시오.
하지만 AI는 더 많은 맥락을 제공할 때 더 나은 성능을 보입니다: 당신이 누구인지, 목표가 무엇인지, 이미 알고 있는 것 그리고 원하는 결과입니다. 예를 들어:
저는 작년에 최소 한 과목의 온라인 강좌를 들은 커뮤니티 칼리지 학생들을 위한 설문을 설계하고 있습니다. 목표는 그들의 고충점과 온라인 학습을 더 좋게 만들 수 있는 방법을 이해하는 것입니다. 우리의 프로그램을 개선하는 데 도움이 될 10개의 개방형 질문을 제안해 주세요.
일단 몇 개의 초안 질문이 있다면, 더 정리해보세요:
질문을 보고 범주로 분류하세요. 질문 아래에 범주를 출력하세요.
그런 다음 가장 중요하거나 실행 가능하다고 느껴지는 범주를 기준으로, 더 깊이 파고드세요:
“동기와 참여” 및 “동료 상호작용” 범주에 대한 질문 10개 생성.
이런 반복적인 접근 방식은 몇 분안에 더 날카롭고 관련성 있는 설문을 작성할 수 있도록 도와줍니다.
대화형 설문조사란 무엇인가—그리고 왜 온라인 학습 피드백에 중요한가
대화형 설문조사는 정적 형식을 초월합니다. 설문지보다 채팅에 가까워서 AI가 맞춤 후속 질문을 통해 심층적으로 탐구할 수 있게 합니다. 전통적인 설문 조사 방법과 비교하면—모든 질문을 작성하여 구체적인 답변을 기대하는—AI 설문 조사는 자동으로 적응하여, 시간을 절약하고 실제 통찰을 발굴합니다.
수동 설문조사 | AI 생성 설문조사 |
|---|---|
고정되고 적응되지 않는 질문 | 응답에 따라 동적 후속 |
작성 및 분석에 시간 소모 | AI로 빠른 생성, 즉시 분석 |
응답자들은 종종 무시됨을 느낌 | 자연스럽고 매력적인 대화처럼 느껴짐 |
커뮤니티 칼리지 학생들을 위한 AI 사용 이유? AI 설문조사 빌더인 Specific을 통해 설문조사를 만들고 반복하여 학생들과 그들의 수준에서 접근할 수 있으며, 후속 질문이 항상 일관되게 맞도록 할 수 있습니다. 게다가, 분석이 더 쉽습니다—AI 설문 응답 분석 도구는 심지어 대규모 데이터 세트에서도 모든 응답의 “이유”를 밝혀냅니다.
Specific은 최상의 대화형 설문 UX를 제공하여 학생 피드백을 쉽게, 매력적이고, 실행 가능하게 만듭니다—당신과 학생 응답자 모두에게.
온라인 학습 경험 조사 예시를 지금 확인하세요
학생들을 참여시키고 모든 통찰이 중요한 AI 기반 대화형 설문조사를 통해 진정성 있고 실용적인 피드백을 수집하기 시작하세요. 자신의 설문조사를 작성하고 온라인 학습 프로그램을 쉽게 개선하는 방법을 발견하세요.