설문조사 만들기

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대학 박사 과정 학생들의 경력 준비에 대한 설문 응답을 분석하기 위한 AI 사용 방법

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아담 사블라

·

2025. 8. 30.

설문조사 만들기

이 기사에서는 대학 박사 과정 학생에 대한 설문 조사에서 진로 준비에 대해 AI 설문조사 분석을 활용하여 어떻게 응답을 분석할 수 있는지에 대한 팁을 제공합니다.

설문 조사 데이터를 분석하기 위한 적절한 도구 선택

접근 방식과 선택한 도구는 설문 조사 응답의 유형과 구조에 크게 좌우됩니다. 다음과 같은 방식으로 나누어 보겠습니다:

  • 양적 데이터: 설문 조사 데이터가 “얼마나 많은 사람들이 특정 옵션을 선택했는가”와 같은 형식이라면, Excel 또는 Google Sheets와 같은 기존 도구를 사용하여 많은 도움을 받을 수 있습니다. 필터링, 피벗 테이블 및 그래프를 통해 빠르고 쉽게 계산할 수 있습니다.

  • 질적 데이터: 자유 응답이나 추가 질문이 포함된 경우, 즉 방대한 텍스트 더미라면 “모두 읽고” 주요 주제를 효율적으로 찾을 수 없습니다. 이 경우, AI 도구가 중요한 아이디어를 표면화하여 놓친 것을 발견하도록 도울 수 있습니다.

질적 응답을 처리할 때 사용할 도구에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다:

AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구

AI를 통해 설문 조사 분석을 시도하는 가장 빠른 방법입니다. 대학 박사 과정 학생 설문조사 응답을 ChatGPT나 다른 GPT 모델에 직접 복사하고 붙여넣고 데이터에 대해 대화를 시작할 수 있습니다.

하지만 여기에는 함정이 있습니다: 응답이 많아지면 빠르게 관리하기 어려워집니다. 서식 지정, 텍스트 분할 및 정렬을 유지하는 데 노력이 필요합니다. 큰 설문 조사에서는 맥락 제한(얼마나 많은 데이터를 붙여 넣을 수 있는가)도 문제가 될 수 있습니다.

실용적인 사용: 단회 분석, 작은 설문조사 또는 답변 점검에 적합합니다. 작동할 때는 마치 마법 같지만, 복잡성 또는 팀원을 포함해야 할 때는 불편해집니다.

올인원 도구인 Specific

Specific는 이를 위해 구축되었습니다: 풍부하고 대화형 설문조사 응답을 수집하고 AI를 사용하여 피드백을 분석할 수 있습니다. 데이터를 수집하는 순간 Specific은 AI를 사용하여 실시간으로 후속 질문을 던지며, 기존의 설문조사 양식을 통해서는 드물게 얻게 되는 깊고 상세한 답변을 얻을 수 있습니다. (AI 기반 후속 질문에 대해 자세히 알아보세요.)

Specific의 AI 분석을 통해 스프레드시트나 수동 작업이 필요 없습니다: 모든 대학 박사 과정 학생의 응답을 즉시 요약하고, 주요 주제를 찾아내며, 피드백을 실행 가능한 인사이트로 조직합니다. 데이터와 마치 ChatGPT에서 대화하듯 “대화”하며, 질문별, 사용자 그룹별, 답변 유형별 필터링과 같은 특정 설문조사 분석 컨트롤도 추가로 사용할 수 있습니다. AI 설문조사 분석 기능을 여기서 더 탐색하세요.

보너스: 데이터를 설문조사에서 직접 흐르게 하기 때문에 복사, 서식 지정, 또는 데이터 처리 과정이 필요 없습니다. 작업에 딱 맞는 AI의 힘과 편리함을 제공합니다.

대학 박사 과정 학생의 진로 준비 설문조사 분석에 사용할 수 있는 유용한 프롬프트

AI 설문조사 분석의 마법은 좋은 질문을 던지는 것에 있습니다. Specific 또는 ChatGPT를 사용하여 데이터를 분석할 때, 고품질의 프롬프트는 더 날카롭고 유용한 인사이트를 얻도록 돕습니다. 대학 박사 과정 학생의 진로 준비 설문조사에 맞춰진 몇 가지 프롬프트 아이디어를 소개합니다:

핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 많은 자유 응답에서 주제를 즉각 요약하고 싶다면, Specific에서도 사용되는 이 프롬프트가 아주 잘 작동합니다.

당신의 과제는 핵심 아이디어를 진하게 강조(핵심 아이디어당 4-5단어)하고, 최대 두 문장 길이로 설명을 제공합니다.

출력 요구사항:

- 불필요한 세부사항 피하기

- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 명시(단어 대신 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것을 상단에 배치

- 제안 없음

- 암시 없음

예시 출력:

1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

팁: AI는 설문조사, 상황, 목표 또는 참가자에 대한 맥락을 제공하면 항상 더 잘 수행합니다. 다음은 프롬프트에 사용할 수 있는 예시입니다:

저는 현재 대학 박사 과정 학생에게 진로 준비 프로그램의 질에 대해 설문조사를 수행했습니다. 박사 과정 학생들이 비학문적 역할을 준비하는 데 있어 장애물과 모범 사례를 이해하는 것이 목표입니다. 이에 따라 응답을 분석하세요.

핵심 주제에 대한 후속 질문 프롬프트: 주요 핵심 아이디어 프롬프트를 실행한 후에는 다음과 같은 질문으로 분석을 지속하십시오:

[핵심 아이디어]에 대해 더 자세히 알려주세요

특정 주제에 대한 프롬프트: “인턴십”이나 “멘토링”과 같은 특정 문제를 언급한 사람이 있는지 궁금할 때 시도하세요:

[특정 주제]에 대해 언급한 사람이 있나요? 인용문을 포함하세요.

고통점과 도전과제를 위한 프롬프트: 대학 박사 과정 학생들이 진로 준비에 있어 말하는 어려움이나 좌절을 파고들고 싶다면, 다음을 사용하세요:

설문 응답을 분석하여 언급된 가장 흔한 고통점, 좌절감 또는 도전과제를 나열하세요. 각각을 요약하고, 패턴이나 발생 빈도를 기록하세요.

페르소나를 위한 프롬프트: 이 프롬프트는 박사{

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사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. 위스콘신 대학교–매디슨. 박사 과정에서 경력 준비 부족, 연구에 따르면

  2. 스프링거. 박사 교육 및 비학문적 경력 경로

  3. 인사이드 하이어 에드. 대학생들이 경력 센터에 원하는 것

  4. 국립 의학 도서관. STEM 박사 졸업생의 경력 결과 통계

  5. MDPI. 박사 고용 동향

  6. 엑시오스. AI에 대한 Z세대 태도 조사

  7. 파이낸셜 타임스. 생성형 AI가 구직을 혁신하다

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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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