설문조사 만들기

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고등학교 신입생의 소속감 설문조사 응답을 분석하기 위해 AI를 사용하는 방법

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아담 사블라

·

2025. 8. 29.

설문조사 만들기

이 기사는 고등학교 신입생 학생 설문조사에서 소속감에 대한 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공하며, AI 기반 설문 응답 분석과 실질적인 통찰력을 얻기 위한 실행 가능한 전략에 중점을 둡니다.

설문 응답 데이터를 분석하기 위한 적절한 도구 선택

어떤 접근 방식과 도구를 선택할지는 데이터가 주로 숫자인지, 개방형 답변인지, 후속 질문인지를 포함한 데이터 구조에 따라 다릅니다. 설문 결과를 분석하는데 실제로 중요한 점은 다음과 같습니다:

  • 정량 데이터: 특정 옵션을 선택한 학생 수를 단순히 세고 있다면, Excel이나 Google Sheets 같은 도구가 이 작업을 수행하는 데 유용합니다. 이 도구들은 응답을 간단히 집계하고 쉽게 시각화할 수 있도록 해줍니다.

  • 정성 데이터: 개방형 답변이나 후속 응답이 쌓여 있을 때, 이를 수동으로 읽고 정렬하는 것은 불가능에 가깝습니다. 이때 AI 도구가 빛을 발합니다—답변을 요약하고, 공통 주제를 식별하며, 학생들이 실제로 생각하는 내용을 명확히 파악합니다. 이는 인간이 합리적인 시간 내에 대규모로 할 수 없는 일입니다.

정성적인 응답을 다룰 때 사용할 수 있는 두 가지 접근 방법이 있습니다:

AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구

내보낸 설문 데이터를 ChatGPT(또는 다른 GPT 기반 AI)로 복사하여 대화를 시작할 수 있습니다. 이를 통해 빠르고 기본적인 AI 기반 요약을 얻거나 응답의 주요 주제를 요청할 수 있습니다.

그러나 이렇게 비구조적인 대량의 응답을 처리하는 것은 매우 불편합니다. 복사 및 붙여넣기, 대규모 데이터셋을 수동으로 분할, 효과적인 프롬프트 생성이 필요하며, 특히 많은 응답이 있을 때 문맥 크기 제한이 작용하기 시작합니다.

그럼에도 불구하고 정성적 통찰이 절실하고 전문 도구가 없는 경우, 이는 실행 가능한 출발점입니다.

Specific과 같은 올인원 도구

Specific은 대화형 또는 개방형 설문 데이터를 분석하기 위해 특별히 구축된 AI 플랫폼입니다. 단순히 정성 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라(풍부한 응답을 위한 내장 후속 질문이 포함된 대화형 설문 사용), AI가 즉시 요약, 클러스터링, 패턴 찾기를 수행하여 분석을 간편하고 실행 가능하게 만들어 줍니다.

Specific의 AI 설문 응답 분석 기능은 복잡한 에세이를 명확하고 구조화된 통찰력으로 변환하여, 스프레드시트 정리 필요 없이 분석을 가능하게 해줍니다. 설문 조사 결과에 대해 AI와 직접 대화하며(“대다수의 학생들이 언급하는 도전 과제는 무엇인가요?”) 내장된 필터와 문맥 제어 기능을 사용하여 포함할 응답을 정확하게 관리할 수 있습니다.

컬렉션과 분석 모두를 자동화함으로써, 수동 내보내기를 피하고 통찰력에 더 빨리 도달할 수 있습니다. 주목할 만한 점은 정부 기관들도 대규모 상담 분석을 위해 유사한 AI 도구를 사용하기 시작했다는 점입니다—영국 정부의 ‘Humphrey’ 프로젝트처럼, 이는 엄청난 규모의 대중 입력 검토를 자동화하여 매년 수백만을 절감합니다 [2].

이러한 대화형 AI 설문을 자신이 직접 만들고 싶다면, 고등학교 소속감 AI 설문 생성기 프리셋을 확인해보거나 일반 AI 설문 제작기로 새로 시작해보세요.

고등학교 신입생 소속감 설문 조사 분석에 사용할 수 있는 유용한 프롬프트

정성적 데이터나 대화형 설문 결과를 최대한 활용하려면? 프롬프트의 품질이 모든 차이를 만듭니다. 제가 사용하고(그리고 함께 작업한 팀들에게 추천하는) 검증된 AI 프롬프트는 다음과 같습니다:

핵심 아이디어를 위한 프롬프트 (주요 설문 주제 요약용): 이 프롬프트는 많은 개방형 응답에서 주요 주제와 통찰을 추출하는 데 ChatGPT나 Specific과 같은 도구에서 매우 효과적입니다:

당신의 임무는 핵심 아이디어를 굵게 표시하고(핵심 아이디어당 4-5단어) 최대 2문장으로 설명하는 것입니다.

출력 요구사항:

- 불필요한 세부사항 피하기

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

- 제안 없음

- 표지 없음

예시 출력:

1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

팁: AI는 설문 조사, 목표, 또는 알고 싶은 내용을 더 많이 제공할수록 더 잘 수행됩니다. 다음과 같이 할 수 있습니다:

우리는 학기 초 고등학교 신입생들과 함께 소속감에 대해 설문 조사를 진행했습니다. 주요 목표는 학교에서의 소속감을 돕거나 방해하는 요소를 이해하는 것입니다. 학생들이 가장 많이 언급한 주제에 집중하고, 놀라움을 주는 내용을 강조하세요.

핵심 아이디어나 주제를 파악한 후, 다음과 같이 깊이 들어가 보세요: “XYZ(핵심 아이디어)에 대해 더 말해 주세요”

특정 주제를 위한 프롬프트: 주제가 언급되었는지 확인하려면, 다음을 사용하세요:

[XYZ 주제]에 대해 누군가 언급했나요? 인용문을 포함하세요.

페르소나를 위한 프롬프트: 답변을 기반으로 서로 다른 학생 유형을 이해하는 데 좋습니다:

설문 응답을 기반으로 고유한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요 — 제품 관리에서 사용되는

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사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. 시간. 교사는 학생 소속감의 열쇠입니다
    학생들에게 소속감을 주는 데 있어 교사의 중요한 역할에 대한 교사의 이야기

  2. TechRadar. 험프리 구조하러? 영국 정부, 수천 건의 상담 입력을 분석하기 위해 AI 도구를 사용하여 수백만 파운드를 절약하려고 시도

  3. Looppanel. AI로 개방형 설문 응답을 분석하는 방법

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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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