이 기사는 AI 및 효율적인 설문 응답 분석을 위한 검증된 워크플로를 사용하여 중학생 설문 조사에서 독서 습관에 대한 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석에 적합한 도구 선택하기
선택하는 접근 방식과 도구는 데이터의 형식에 따라 달라집니다. 정량적 응답인지 질적 피드백인지에 따라 큰 차이를 만듭니다. 다음은 간단한 개요입니다:
정량적 데이터: 설문 조사가
출처
Time.com. 2014년에는 13세 청소년의 22%와 17세 청소년의 27%가 재미로 독서를 거의 또는 전혀 하지 않는다고 보고했으며, 이는 1984년의 8%와 9%에서 거의 세 배 증가한 수치입니다.
Financial Times. 2023년에는 미국 중학생의 14%와 영국 어린이의 44%만이 재미로 독서를 즐겼습니다.
AP News. 2023년에는 미국 8학년 학생들의 읽기 점수가 2022년과 비교해 두 점 하락했습니다.
Axios. 2023년 플로리다 8학년 학생들은 20년 만에 가장 낮은 읽기 점수를 기록했습니다.
TechRadar. 영국 정부는 'Humphrey'라는 AI 도구를 개발하여 공공 협의 응답을 분석하고 매년 약 2천만 파운드를 절약할 계획입니다.
Looppanel Blog. Looppanel과 같은 AI 도구는 오픈형 설문조사 응답을 자동으로 전사, 분석 및 요약할 수 있습니다.
iWeaver AI. iWeaver AI와 같은 플랫폼은 무료 AI 기반 설문 분석을 제공하여 사용자가 설문 데이터를 업로드하고 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.
Wikipedia - QDA Miner. QDA Miner와 같은 질적 데이터 분석 소프트웨어는 연구자들이 질적 데이터를 관리, 코딩 및 분석하는 데 도움을 줍니다.
