설문조사 만들기

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인터랙티브 요소 품질에 대한 온라인 강좌 학생 설문조사의 최적 질문

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아담 사블라

·

2025. 8. 21.

설문조사 만들기

다음은 온라인 강좌 학생 설문조사에서 대화형 요소의 품질에 대한 최고의 질문과 더 강력한 설문조사를 작성하기 위한 빠른 팁입니다. Specific을 사용하여 몇 초 만에 자체 맞춤형 설문조사를 생성할 수 있습니다.

대화형 요소의 품질 피드백을 위한 최고의 주관식 질문

주관식 질문은 학생들이 자신의 경험을 자신의 말로 설명하도록 합니다. 때때로 폐쇄형 질문보다 응답률이 낮을 수 있지만, 풍부한 이야기를 담고 실행 가능한 통찰력을 자주 포착합니다—특히 대화형 활동이 당신의 코스에서 어떻게 전달되는지를 이해하는 데 매우 가치가 있습니다.예를 들어 구조화된 주관식 피드백은 엄격한 설문조사 형식에 비해 정보 제공, 관련성, 명확성을 증가시키는 것으로 입증되었습니다 [2].

  1. 이 강좌에서 학습에 가장 도움이 되었던 구체적인 대화형 기능은 무엇입니까? 그들이 어떻게 작용했는지 설명해주십시오.

  2. 혼란스럽거나 도움이 되지 않는다고 느꼈던 대화형 요소를 설명할 수 있습니까?

  3. 퀴즈, 설문조사 또는 활동이 수업 중 참여에 어떤 영향을 미쳤습니까?

  4. 더 많은 상호작용을 원했던 순간이 있었습니까? 언제와 왜 그렇게 생각했습니까?

  5. 가장 덜 유용했던 대화형 콘텐츠 유형(예: 비디오, 퀴즈, 포럼 또는 라이브 연습)은 무엇이며, 무엇을 변경하고 싶습니까?

  6. 대화형 콘텐츠가 학습을 계속하도록 동기를 부여했던 순간을 공유하십시오.

  7. 이 과정의 대화형 부분을 개선하기 위한 제안 사항이 있습니까?

  8. 다른 온라인 강좌에서 포함했으면 하는 대화형 기능이 있습니까?

  9. 어떤 대화형 요소에서 기술적 문제를 발견했습니까? 그렇다면 설명해주십시오.

  10. 그룹 활동 또는 토론에 참여하는 데 얼마나 편안했습니까? 이것에 영향을 미쳤던 것은 무엇입니까?

주관식 질문의 높은 비응답률에도 불구하고(일부는 평균 18% 이상의 비응답 [1]), 응답한 학생들로부터 얻은 세부 사항과 통찰력은 기본 평정 척도에서 얻는 것보다 훨씬 가치가 있습니다.

대화형 요소의 품질을 위한 최고의 단일 선택형 객관식 질문

단일 선택형 객관식 질문은 트렌드를 파악하거나 빠르게 의견을 수량화해야 할 때 효과적입니다. 이 질문들은 구조를 추가해, 학생들이 대답하기 쉽고 결과를 분석하기 쉽습니다. 때때로, 간단한 선택으로 시작하는 것은 학생들이 편안하게 접근하도록 도와주며, 이어지는 주관식 질문 또는 후속 질문이 더 깊은 구체성을 밝힐 수 있습니다.

질문: 이 강좌의 대화형 요소의 전반적인 품질을 어떻게 평가하시겠습니까?

  • 훌륭함

  • 좋음

  • 보통

  • 나쁨

질문: 가장 참여도가 높았던 대화형 요소는 무엇입니까?

  • 퀴즈

  • 토론 포럼

  • 라이브 연습

  • 기타

질문: 강좌에 대화형 활동이 충분하다고 느꼈습니까?

  • 네, 적절합니다

  • 아니요, 너무 적습니다

  • 아니요, 너무 많습니다

"왜?"로 후속 조치를 할 때 "보통" 또는 "나쁨"과 같은 잠재적으로 모호하거나 감정적으로 부담이 되는 응답을 발견했을 때, "왜 이 평가를 선택했습니까?"와 같은 자연스러운 후속 질문은 선택의 진상을 드러낼 수 있습니다. 이 맥락은 간단한 집계를 실행 가능한 피드백으로 바꾸고, 자동화된 AI 후속 질문은 즉각적으로 더 깊은 이해를 돕습니다.

"기타" 옵션을 추가할 시기와 이유 "기타"는 옵션 목록이 모든 관점을 커버하지 못할 수 있을 때 유용합니다. 후속 질문은 예상치 못한 통찰력을 밝힐 수 있으며, 때로는 이것들이 다음 기능이나 교육 혁신이 될 수 있습니다.

코스 대화형 요소에 대한 NPS 설문 질문

NPS, 즉 순추천지수는 학생들에게 대화형 요소를 기반으로 강좌를 추천할 가능성이 얼마나 되는지를 묻는 단일 질문입니다. 빠르고 친숙하며 전반적인 만족도를 벤치마킹하는 데 매우 효과적입니다. 온라인 학습에서 NPS는 활동이 예상에 비해 학생들을 얼마나 잘 참여시키고 권한을 부여하는지에 대한 맥을 잡을 수 있습니다. 시작하려면 지금 NPS 설문조사를 생성하세요.

NPS는 상세한 질문과 함께 잘 작동하며, 목적을 가진 후속 조사를 위해 프로모터, 수동적인 사람, 부정적인 사람을 각자 목표로 분류합니다. 이를 통해 포커스된 피드백을 수집할 수 있습니다.

후속 질문의 힘

온라인 강좌 학생들로부터 더 많은 맥락과 명확한 통찰력을 원한다면, 후속 질문이 큰 차이를 만듭니다. 연구에 따르면 AI 지원 회화형 인터뷰를 사용한 동적 탐침이 정적 설문보다 더 풍부하고 구체적인 응답을 생성합니다 [3]. 그 때문에 Specific의 AI 기반 후속 질문은 전문가가 실제 대화에 있는 것처럼 느껴지고, 저희의 자동화된 후속 기능이 피드백 수집에 이렇게 변혁적인 이유입니다.

  • 학생: "퀴즈가 도움이 되었습니다."

  • AI 후속 질문: "어떤 퀴즈가 가장 도움이 되었고, 그것이 왜 눈에 띄었는지 공유해주실 수 있습니까?"

그 후속 작업 없이, 당신에게는 몇몇 퀴즈가 도움이 되었다는 것만 알게 됩니다. 이것과 함께, 어떤 상호작용이 작동하는지 정확히 식별하고, 무엇이 그것을 효과적으로 만드는지 알 수 있습니다.

후속 질문을 몇 개나 해야 하나요? 일반적으로 두세 개의 목표 후속 질문을 묻는 것이 충분합니다. 필요한 세부 사항을 수집했다면, 설문 로직은 자연스럽게 다음 주제로 건너뛸 수 있습니다. Specific은 맞춤형 강도 설정으로 이 흐름을 세밀하게 조정할 수 있게 함으로써 응답자를 압도하지 않으면서도 귀중한 통찰력을 놓치지 않습니다.

이것이 회화형 설문조사를 만드는 이유: 정적 문양이 아닌 대화에 맞춰 설문이 적응하며, 학생들을 더 풍부한 답변으로 인도하면서도 자연스럽고 스트레스가 낮게 느껴집니다.

AI 설문 응답 분석: 많은 오픈 텍스트가 있는 경우에도, AI 설문 응답 분석 같은 도구를 사용하면 구조화되지 않은 피드백에 빠지지 않고 키 테마를 요약하고 추출하기가 쉽습니다.

이러한 최신 자동화된 후속 질문은 설문 문화에 변화를 주고 있습니다. 한 번의 대화식 설문조사를 생성하고 얼마나 많은 것을 배울 수 있는지 확인하세요.

설문 질문 아이디어를 위한 ChatGPT 프롬프트 방법

AI를 사용하여 대화형 요소 설문조사 질문을 더욱 생성하고자 한다면, ChatGPT에 직접 프롬프트를 시작하세요:

대화형 요소 품질에 관한 온라인 강좌 학생 설문조사를 위한 10개의 주관식 질문을 제안하세요.

구체적인 예시를 제공하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 교육 스타일, 강좌 주제, 바꾸고자 하는 부분을 함께 제공하세요:

실시간과 녹화된 강의를 포함한 온라인 비즈니스 강좌를 가르칩니다. 학생들은 비즈니스 스케줄에 맞춰 강의를 봅니다. 참여를 높이기 위해 퀴즈와 그룹 토론 같은 대화형 활동을 개선하고 싶습니다. 학생들에게 물어봐야 할 10개의 주관식 질문을 제안하세요.

리스트가 완성되면, 다음 단계로:

질문을 보고 카테고리화 하세요. 카테고리를 생성 한 뒤, 그 아래에 질문을 정리하세요.

그런 다음 더 깊은 포커스를 맞추세요:

"그룹 작업" 및 "퀴즈 활동" 범주에 대해 10개의 질문을 생성하세요.

각 사이클을 통해 AI는 더 구체적이고 맞춤화되며, Specific의 AI 설문조사 빌더 및 편집기를 사용하는 맞춤형 흐름과 유사합니다.

회화형 설문조사는 무엇인가요?

회화형 설문조사는 대화를 모방하여 실시간으로 질문하고, 후속 질문을 하고, 각 대답에 따라 적응합니다. 이런 적극적인 경청은 실제 대화처럼 느껴지며, 정적 체크리스트가 아닙니다. AI 설문 생성을 사용하면 수동으로 폼을 만드는 데 시간을 들이지 않고 몇 분 만에 피드백을 경험할 수 있으며, 응답자는 더 참여감을 느낍니다 [2].

수동 설문조사

AI 생성 설문조사

어려운 폼, 업데이트 힘듦

실시간으로 편집 가능하고 동적임

응답이 개인적이지 않게 느껴짐

인간 대화처럼 느껴짐

주관식 응답 분석 어려움

자동 AI 인사이트 및 요약

낮은 참여, 높은 중도 포기

높은 참여 및 완료율 [2]

온라인 강좌 학생 설문조사에 AI를 사용하는 이유는? 전통적인 설문조사 생성 도구와 달리, AI 기반 도구는 각 응답자에 맞게 적응하며, 후속 질문을 통해 숨겨진 인사이트를 발굴하고 피드백을 즉시 분석하여 실행 가능한 향상을 제공합니다. Specific의 회화형 설문조사 도구를 사용하면 최고 수준의 사용자 경험을 제공할 수 있습니다—모두에게 매끄럽고 참신합니다.

단계별 가이드를 원한다면, 온라인 강좌 학생을 위한 대화형 요소 설문조사 생성하는 방법 개요를 읽어보세요.

지금 이 대화형 요소 품질 설문조사 예제를 확인하세요

몇 분 만에 얼마나 더 풍부한 피드백을 수집할 수 있는지 확인하세요—저희의 회화형 설문조사는 학생들을 참여시키고, 더 깊이 들어가고, 분석을 쉽게 만들어줍니다. 지금 시도해보고 의미 있는 실행 가능한 통찰력으로 강좌를 변혁하세요.

설문조사 만들기

사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. 퓨 리서치 센터. 왜 어떤 개방형 설문 조사 질문은 다른 질문보다 더 높은 항목 무응답률을 초래할까요?

  2. arxiv.org. AI 기반 대화형 설문조사로의 발전: 사용자 피드백을 위한 더 높은 품질의 데이터 이끌어내기

  3. arxiv.org. AI를 활용한 대화형 인터뷰에서의 동적 탐사가 데이터 품질과 응답자 경험에 미치는 영향

  4. JOE. 시간이 지남에 따라 데이터 수집 노력에 응답할 가능성이 더 높은 연장 고객은 누구입니까?

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아담 사블라

아담 사블라는 디즈니, 넷플릭스, BBC를 포함해 100만 명 이상의 고객을 대상으로 하는 스타트업을 구축한 경험이 있는 기업가로, 자동화에 대한 강한 열정을 가지고 있습니다.

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