라는 질문에 탐색 질문을 추가한 경우 유용합니다.
후속 질문이 있는 다중선택 질문: 각 선택지(e.g., "FAFSA," "Pell Grant," "기타 지원")는 그 경로에 대한 후속 답변을 분석해 고유한 요약을 제공합니다. 이로 통해 다양한 지원 유형에 대한 경험을 간단히 비교할 수 있습니다.
NPS 질문: 만족도를 측정하는 설문조사("당신의 대학 지원 사무실을 추천할 가능성은 얼마나 됩니까?")에 대한 Specific는 악평자, 중립자 및 추천자로 나눈 인사이트를 제공하고, 각 그룹에 대한 후속 답변을 요약합니다. 악평자를 좌절시킨 것과 추천자를 기뻐케 한 트렌드를 빠르게 파악할 수 있습니다.
같은 작업을 ChatGPT로도 할 수 있지만, 각 세그먼트에 대해 데이터를 조직하고, 필터링하고, 붙여넣는 추가 단계가 필요합니다. Specific는 내장된 워크플로우를 통해 이를 간편하게 처리합니다.
이 청중을 위한 설문 질문 설계의 복잡함에 관심이 있다면, 커뮤니티 칼리지 학생을 위한 재정 지원 설문 설계 가이드를 참조하세요.
큰 커뮤니티 칼리지 학생 설문에서 AI 컨텍스트 한계 작업
GPT와 같은 AI 도구에는 한 번에 처리할 수 있는 데이터 양의 컨텍스트 윈도우—하드 리밋이 있습니다. 설문 조사에서 수백(또는 수천)의 응답을 생성할 때 문제가 됩니다. 여기에 대처하는 방법, Specific와 수동으로 모두 포함됩니다:
필터링: 수백 명의 학생 대화가 포함된 설문 분석 시 특정 질문에 응답한 대상이나 특정 옵션을 선택한 응답자를 필터링합니다. 이렇게 하면 AI 분석에 적합한 대화만 불러와 컨텍스트 한계를 지키면서도 초점을 맞춘 인사이트를 얻을 수 있습니다.
자르기: 각 분석의 라운드에 보내는 질문을 제한하세요. 예를 들어, 첫번째 차례에 FAFSA 기술적 도전에 관한 개방형 질문만 보내고, 다음 차례에 또 다른 질문 하위 집합을 분석하세요.
Specific는 상자 밖의 두 접근 방식을 자동화합니다, 따라서 스프레드시트를 짜 맞추거나 데이터를 반복해서 재포맷할 필요가 없습니다. 자세한 워크플로우가 궁금하다면, 컨텍스트 필터가 있는 AI 설문 분석 방법을 참조하세요.
빠르게 시작하려면, AI 설문 생성기가 처음부터 설문을 간결하고 집중력 있게 유지하는 데 도움이 될 것입니다.
커뮤니티 칼리지 학생 설문 응답 분석을 위한 협력 기능
협력이 복잡해질 수 있습니다 여러 사람이 재정 지원 설문을 깊이 파고들 때 제대로 된 도구 없이는 스프레드시트를 이메일로 주고받거나, 작업을 중복해서 하거나, 누가 어떤 인사이트를 표면화했는지에 대한 컨텍스트를 잃게 됩니다.
Specific에서는 분석 과정에 협업이 내재되어 있습니다. 팀원 중 누구나 AI와의 새로운 채팅을 시작할 수 있으며, 지원 유형, 설문 질문, 학생 세그먼트별로 필터링할 수 있으며, 이러한 채팅은 지속됩니다. 누가 어떤 채팅을 생성했는지 항상 확인할 수 있으며(공로가 인정받아야 할 사람은 인정받습니다), 협업 분석 채팅의 각 메시지에 누가 무슨 말을 했는지 아바타로 표시되어 명확하고 효율적인 팀워크가 가능합니다.
다중 스레드 분석: 서로 다른 문제점에 대한 병렬 분석을 실행할 자유가 있습니다(예: FAFSA 제출 vs. Pell Grant 접근). 각 채팅은 필요에 따라 필터링하거나 세그먼트로 나눌 수 있으며, 협력자들이 매끄럽게 참여할 수 있습니다.
투명성과 컨텍스트: 각 채팅과 해당 스레드가 모든 협력자에게 사용 가능하므로 누구도 작업을 다시 하지 않으며, 모든 분석 단계가 미래 참조를 위해 문서화됩니다. 조직적 변화나 정책 권고 사항을 보고할 필요가 있을 때 이게 중요합니다.
이것을 시도하는 것은 간단합니다: Specific 플랫폼을 사용하여 설문을 작성하면 이러한 협업 워크플로우를 처음부터 사용할 수 있습니다.
AI 주도로 협업 편집하는 것을 포함한 고급 설문 제작 팁을 찾고 있다면, AI 설문 편집기 기능을 탐색해 보세요.
지금 커뮤니티 칼리지 학생의 재정 지원 경험 설문을 만드세요
AI 주도 대화형 설문조사를 통해 더욱 풍부한 응답을 수집하고, 신속한 실행 가능 분석을 통해 재정 지원 연구를 가속화하세요.