온라인 강좌 학생 설문 조사에서 경력 관련성을 위한 최고의 질문 몇 가지와 설계 팁을 소개합니다. Specific을 사용하여 몇 초 만에 이러한 설문 조사를 생성할 수 있습니다.
온라인 강좌 학생 설문 조사에서 경력 관련성을 위한 최고의 개방형 질문
개방형 질문은 정직하고 심도 있는 통찰이 필요할 때 항상 선택하는 방법입니다. 응답자는 미리 설정된 옵션에 제한되지 않으며, 독특한 관점을 공유하고 그들에게 정말 중요한 것을 드러낼 수 있습니다. 특히 경력 관련성을 이해하기 위해 이러한 질문은 의미 있는 방식으로 강의를 개선하는 데 도움이 되는 맥락과 경험을 드러냅니다.
학생들은 학문적 주제가 해당 기술이 경력 경로나 일상 생활에 전이되는 경우 유용하다고 종종 느낍니다[1]. 우리는 우리의 온라인 강좌가 이 목표에 얼마나 잘 맞는지 배우기를 원합니다. 온라인 강좌 학생 설문 조사에서 경력 관련성을 위한 10가지 최고의 개방형 질문을 추천합니다:
이 강좌가 당신의 경력 계획이나 목표에 어떻게 도움이 되었나요?
강좌에서 배운 구체적인 주제나 기술 중 현재 또는 미래 직업에 가장 적용 가능하다고 느끼는 것은 무엇인가요?
이 강좌에서 배운 것을 실제 직장 상황에서 사용한 예를 공유해 주시겠어요?
강좌의 어떤 부분이 당신의 의도된 경력 경로와 덜 관련이 있다고 느꼈는지, 그리고 그 이유는 무엇인가요?
경력 준비성을 향상시키기 위해 확장하거나 업데이트할 것을 추천하고 싶은 강좌의 부분은 무엇인가요?
당신의 경력 개발을 더 잘 지원하기 위해 포함하고 싶었던 추가 주제는 무엇인가요?
강좌가 당신이 선택한 분야에 진입하거나 발전하는 데 대한 자신감에 어떻게 영향을 미쳤나요?
강좌가 경력 관련성에 미친 영향과 기대치 사이에 어떤 격차가 있었나요?
이 강좌가 당신이 새로운 경력 기회를 찾거나 추구하는 데 어떻게 도움을 주었나요?
강좌 설계자에게 조언한다면, 경력 결과를 더 가치 있게 만들기 위해 프로그램을 어떻게 변경하시겠습니까?
온라인 강좌 학생 설문 조사에서 경력 관련성을 위한 최고의 단일 선택 객관식 질문
단일 선택 객관식 질문은 경험을 수량화하거나 대화를 시작할 때 완벽합니다. 때때로 학생은 신중히 답변을 작성하는 것보다 짧은 목록에서 빠르게 선택하는 것이 더 쉽습니다. 이로 인해 전체적인 경향을 봐낼 수 있습니다. 또한 더 세부적인 후속 질문의 디딤돌로 사용할 수 있습니다.
설문 조사를 구성할 때 주의하세요: Qualtrics 연구에 따르면, 약 70%의 응답자가 설문 조사에서 잘못된 또는 오해의 소지가 있는 답변을 했다고 합니다[2]. 질문을 명확히 구조화하고 신중하게 설계하면 신뢰성과 데이터 품질이 향상됩니다.
질문: 현재 직무나 예정된 직업에 비해 강좌 내용이 얼마나 관련성이 있다고 느끼십니까?
매우 관련 있음
다소 관련 있음
별로 관련 없음
전혀 관련 없음
질문: 전문 성장에 가장 도움이 된 강좌의 구성 요소는 무엇입니까?
실습 과제
강의 및 읽기 자료
참여형 토론 또는 그룹 작업
기타
질문: 이 강좌가 이전 교육이나 훈련에서 다루지 않았던 기술을 소개했습니까?
예, 여러 새로운 기술
예, 한두 가지 새로운 기술
새로운 기술 없음
"왜?"로 후속 조사를 할 경우 더 깊은 맥락이 필요할 때 언제든지 "왜?"로 후속 조사를 하세요. 예를 들어, 이전 질문에서 "별로 관련 없음"을 선택한 학생에게, 간단한 후속 질문, "왜 강좌가 귀하의 경력 계획과 관련이 없다고 느꼈나요?"는 행동 가능한 세부 정보를 파헤칠 수 있으며, 학생들이 그들의 독특한 입력이 진정으로 중요한 것을 느낌을 받을 수 있습니다.
"기타" 선택지를 추가할 때와 그 이유 "기타"는 미리 정의한 옵션이 중요한 것을 놓칠 수 있을 때 필수적입니다. 학생이 "기타"를 선택하고 새로운 요소를 설명한다면, 후속 질문("전문 성장에 도움이 된 것을 더 말씀해 주시겠습니까?")이 저희가 예상하지 못했던 요구나 통찰을 드러낼 수 있습니다.
온라인 강좌 학생 설문 조사에서 경력 관련성을 위한 NPS 유형의 질문
순추천지수(NPS)는 "이 강좌를 경력 발전을 위한 친구나 동료에게 얼마나 추천할 의향이 있습니까?"를 0–10의 척도로 묻습니다. NPS는 직관적이며—학생들이 즉시 이해하고, 만족도와 인식된 관련성에 대한 정량화 가능한 스냅샷을 얻을 수 있습니다. NPS를 사용하면 코호트 또는 프로그램 간에 벤치마킹하고, 시간 경과에 따른 개선을 추적할 수 있습니다.
경력 관련성을 위한 설문 조사에 NPS를 사용하는 것은 효율적이며, 그 중에서도 가장 만족하거나 불만족한 사람들을 즉시 강조합니다. 그러나 간결하게 유지하세요: 응답자의 60%가 "설문 피로"를 느끼고, 거의 절반이 너무 길거나 관련이 없는 설문 조사를 중단합니다[3]. 이상적으로는 "왜"라는 단일 후속 질문이나 개방형 텍스트 상자가 추가된 목표 NPS 질문이 잘 작동합니다. 즉시 시도하려면, 온라인 강좌 학생을 위한 NPS 설문 템플릿을 사용하십시오.
후속 질문의 힘
후속 질문은 설문 조사 품질의 판도를 바꿀 수 있습니다. 막연한 응답에 그치지 않고, 설문 조사를 통해 각 학생이 명확히 하고, 설명하고, 확장하도록 참여시켜—우리가 가장 필요로 하는 실행 가능한 통찰을 자주 발굴할 수 있습니다. 자동화된 후속 질문이 어떻게 작동하는지 보려면, 저희의 심층 분석 기능을 확인해보십시오.
Specific의 AI 기반 후속 질문은 올바른 시점에, 대화하는 방식으로 올바른 질문을 하여 풍부한 맥락을 드러내고, 수많은 시간을 절약하며(이메일을 통한 지루한 왕복 없이!), 피드백 과정을 자연스럽고—심지어는 즐겁게—만들어 줍니다. 중요한 것은 AI가 이전의 응답을 기반으로 상황에 맞는 후속 질문을 생성하므로, 학생들이 일반적인 질문에 답변한다고 느끼지 않도록 하는 것입니다.
학생: “일부 주제는 도움이 되었지만, 다른 주제들은 그다지 유용하지 않았습니다.”
AI 후속 질문: “경력에 유용하다고 느낀 주제와 덜 관련 있다고 느낀 주제를 공유해 주시겠어요?”
얼마나 많은 후속 질문을 해야 합니까? 일반적으로, 대상 특정 후속 질문을 2~3개가 심층과 피로 사이의 적절한 균형을 이룹니다. 이미 충분한 맥락을 제공한 경우라면 학생들이 다음 질문으로 건너뛰도록 허용하는 것이 스마트한데—Specific은 완벽한 흐름을 위한 이 설정을 사용자 정의할 수 있습니다.
이것이 대화형 설문조사를 만드는 이유입니다—설문 조사는 단순한 양식이 아닌, 2방향의 대화가 됩니다. 학생들이 답변을 명확히 하고 확장할 수 있을 때, 더 많은 것을 배울 수 있습니다.
AI 설문 응답 분석 및 개방형 피드백 분석은 저희 플랫폼으로 쉽게 할 수 있습니다. 많은 비정형 텍스트가 있어도 AI는 빠르게 주요 주제를 강조하거나 모든 것을 요약할 수 있으므로 데이터를 잃지 않습니다. 자세한 내용은 저희의 AI 설문 응답 분석 가이드 또는 이 단계별 튜토리얼 을 참조하십시오.
AI 기반 후속 질문은 일시적인 추세가 아닙니다—미래입니다. 설문 조사를 생성하고 피드백이 얼마나 "연구 급"이 될 수 있는지 직접 경험해 보십시오.
ChatGPT를 활용해 훌륭한 설문 질문을 작성하는 방법
직접 설문 조사를 제작하거나 대화를 통해 질문을 프로토타입하고자 한다면, 좋은 AI 프롬프트를 작성하는 것이 키포인트입니다. 다음과 같은 방법으로 시작할 수 있습니다:
기본적인 개방형 설문조사를 위해, 이러한 프롬프트를 사용해보세요:
온라인 강좌 학생 설문 조사에서 경력 관련성과 관련된 10개의 개방형 질문을 제안해 주세요.
더 나은 결과를 원한다면, 맥락과 목표를 포함하세요. 다음은 더 발전된 버전입니다:
저는 온라인 강좌를 완료한 학생을 대상으로 설문 조사를 설계하여 현재 또는 예정된 직업에 대해 내용이 얼마나 관련성 있는지 배우고자 합니다. 잘 작동한 것, 실수를 놓친 것, 강좌의 경력 준비성을 어떻게 개선할 수 있는지를 확인하는 데 도움이 되는 10개의 개방형 질문을 제안해 주세요.
질문 세트를 얻으면 다음과 같이 분류하세요:
질문을 보고 분{