설문조사 만들기

설문조사 만들기

설문조사 만들기

커뮤니티 칼리지 학생 설문조사의 전환 준비 및 지원에 대한 응답을 분석하기 위해 AI를 사용하는 방법

Adam Sabla - Image Avatar

아담 사블라

·

2025. 8. 30.

설문조사 만들기

이 기사에서는 AI와 현대적인 설문조사 분석 도구를 사용하여 커뮤니티 칼리지 학생들의 전학 준비도와 지원에 관한 설문 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.

설문 응답 분석에 적합한 도구 선택하기

커뮤니티 칼리지 학생들의 전학 준비도와 지원에 관한 설문 데이터를 분석할 때 접근 방법과 도구는 데이터의 구조(원시 숫자 데이터인지 풍부한 개방형 피드백인지)에 따라 달라집니다. 이를 정확히 하는 것은 학생 응답에서 귀중한 인사이트를 얻는 데 시간을 절약할 수 있습니다.

  • 정량 데이터: 설문조사가 예/아니오 대답, 객관식, 또는 척도 평가와 같은 정량 데이터를 수집하는 경우, 이러한 숫자는 전통적인 분석 도구에 적합합니다. Excel이나 Google Sheets 같은 프로그램을 사용하면 얼마나 많은 학생들이 전학을 계획하고 있는지 또는 캠퍼스 코호트 간의 응답을 비교할 수 있습니다.

  • 정성 데이터: 설문조사가 개방형 질문이나 AI 기반의 후속 질문을 포함하고 있다면, 이는 정성 데이터로 실제 학생들의 이야기, 의견, 그리고 그들의 말로 표현된 도전 과제를 다루는 것입니다. 수백 개의 댓글을 읽는 것은 실용적이지 않으며, 전통적인 도구는 의미 있는 테마나 트렌드를 추출하는 데 도움이 되지 않습니다. 여기서 AI가 강점을 발휘하여 규모에 맞춰 패턴과 공통된 문제점을 드러낼 수 있습니다.

정성 설문 응답을 분석할 때 도구의 접근 방식은 두 가지가 있습니다:

AI 분석용 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구

학생 응답을 스프레드시트나 텍스트 파일로 내보냈다면, ChatGPT나 다른 GPT 기반 도구에 이 데이터를 일괄적으로 붙여넣어 분석을 시작할 수 있습니다. 프롬프트를 실험하고 형식을 맞추어야 하며, 대화가 커지고 상황 유지를 하거나 다른 코호트를 비교하기가 항상 쉽지 않습니다. 이 방법은 괜찮은 스냅샷을 제공할 수 있지만, 특히 대규모 설문조사에서는 많은 수작업이 필요합니다.

Specific 같은 종합 도구

Specific와 같은 종합 솔루션은 이 정확한 워크플로를 위해 구축되었습니다. 여기서 하나의 플랫폼이 데이터 수집(대화형 설문조사 자체)과 데이터 수집 후 AI 기반 분석을 처리합니다. 데이터를 수집할 때 Specific는 AI가 생성한 후속 질문을 자동으로 물어, 더 풍부하고 실행 가능한 학생 답변—한 줄짜리 답변만이 아닌—을 확보할 수 있습니다. 특히 커뮤니티 칼리지 학생 중 약 33%만이 실제로 전학하기 때문에 지속적이고 자세한 데이터가 왜 이탈이 발생하는지 강조하는 데 도움이 됩니다.

Specific의 AI 설문 응답 분석 기능을 사용하면 즉시 AI가 생성한 요약을 받고, 주요 테마를 보고, AI와 직접 설문 조사 결과에 대해 대화할 수 있습니다. 스프레드시트에서 보낼 시간을 줄이고 정말 중요한 것에 행동할 시간을 더 많이 가질 수 있습니다—예를 들어, 전학을 목표로 하는 80%의 학생들이 일반적인 장애물을 극복하도록 돕는 것입니다. 필터링, 후속 질문에 대한 즉각적인 분석 및 AI와 대화할 때 어떤 것이 관련 있는지를 관리하는 기능과 같은 추가 기능은 중요한 하위 그룹이나 주제를 심화하기 쉽게 만듭니다.

커뮤니티 칼리지 학생 설문 조사 응답 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 유용한 프롬프트

AI로부터 실제 가치를 얻으려면 올바른 질문을하는 것이 중요합니다. Specific 또는 ChatGPT와 같은 도구를 사용하는지에 관계없이 설문조사 응답 분석에 유용한 검증된 프롬프트가 있습니다.

핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 이 프롬프트를 사용하여 전학 준비 및 지원에 대해 학생들이 무엇을 말하고 있는지를 주요 주제로 추출하세요. 이는 Specific의 AI 분석의 기초가 되지만, 모든 GPT 도구에서 작동합니다:

당신의 작업은 핵심 아이디어를 굵게 표시된 (핵심 아이디어당 4-5 단어) + 최대 2문장 길이의 설명자로 추출하는 것입니다.

출력 요구사항:

- 불필요한 세부사항 피하기

- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 명시(단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것부터

- 제안 없음

- 시사점 없음

예시 출력:

1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트

2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트

3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트

AI는 더 많은 세부정보를 제공할 때 더 나은 성능을 발휘합니다. 설문조사, 학생 본체, 목표에 대한 추가 컨텍스트를 제공하면, 분석이 더 명확해집니다. 예를 들어:

캘리포니아 커뮤니티 칼리지 학생들을 대상으로 전학에 대한 장벽을 조사하는 설문조사 답변을 분석하세요. 학생들이 어디에서 가장 지원이 부족하다고 느끼는지 이해하는 것이 목표입니다. 주요 테마를 요약해 주세요.

주제를 더 깊이 파고들기:

설문조사 만들기

사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. 커뮤니티 칼리지 연구 센터. 전국 편입 의도 및 완료율

  2. Axios. 캘리포니아 커뮤니티 칼리지 편입 감사 데이터

  3. Axios. 오리건 주 편입 학생들의 학사 학위 비율

  4. 대학 완성을 위한 파트너십. 일리노이주 편입 및 졸업 데이터

  5. 커뮤니티 칼리지 연구 센터. 2+2 편입 패턴 통계

  6. 잭 켄트 쿡 재단. 편입 학생들의 학점 손실 및 졸업 가능성

  7. CalMatters. 시골 캘리포니아 학생들의 편입 성과에 관한 불평등

Adam Sabla - Image Avatar

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.

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.

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.