이 기사는 AI 기반 설문 분석을 사용하여 교재 비용에 관한 학생 설문조사의 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석을 위한 적절한 도구 선택하기
분석에 가장 적합한 도구와 접근 방식은 데이터의 종류에 따라 다릅니다—구조화된 수치 데이터인지, 아니면 학생들의 자유 답변인지에 따라 달라집니다. 여기에서 옵션들을 분류하는 방법을 알아볼 수 있습니다:
정량적 데이터: 학생들이 "예" 또는 "아니오" 같은 선택지를 선택했거나 숫자를 제공한 경우, Excel 또는 Google Sheets가 아주 유용합니다. 이러한 데이터는 카운트, 차트 작성 및 세그먼트화하기 쉽게 할 수 있습니다.
질적 데이터: 자유 답변이나 학생들의 이야기, 후속 응답이 있는 경우, 그것들을 손수 스크롤하는 것은 실용적이지 않습니다. AI 도구는 질적 설문 분석을 가능하게 하고 훨씬 더 시간을 절약해 줍니다. 핵심 아이디어를 추출하고, 주요 테마를 식별하며, 학생들이 실제로 무엇을 말하는지 요약할 수 있습니다.
질적 응답을 다루는 도구에는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
설문서 내보내기 복사 및 붙여넣기: 일반적으로 스프레드시트나 일반 텍스트로 내보낸 설문 데이터를 ChatGPT 또는 다른 GPT 기반 도구에 복사하여 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 AI에 응답을 요약하고 핵심 아이디어를 추출하거나 심리 분석을 하도록 요청합니다.
편리함이 중요합니다: 이것은 가벼운 데이터 세트에 효과적이지만 빠르게 짜증날 수 있습니다. 컨텍스트 크기 관리, 엉망인 내보내기 처리 및 프롬프트 반복 실행은 시간이 들며, 특히 응답 수가 늘어날수록 문제가 됩니다.
Specific과 같은 올인원 도구
질적 분석에 최적화됨: Specific와 같은 도구는 전체 과정을 처리합니다. 설문 조사를 설계하고 플랫폼이 응답을 수집하며, 항상 스마트한 AI 기반 후속 질문의 옵션이 있기 때문에 전통적인 설문 양식보다 깊고 풍부한 학생 통찰력을 제공합니다.
자동 AI 요약 및 테마: 응답이 수집됨에 따라 Specific은 즉시 모든 것을 요약합니다. 중요한 테마, 실용적인 통찰력 및 세그먼트별 분석을 제공하며, 스프레드시트나 수동 복사-붙여넣기 없이도 가능합니다.
결과에 대한 AI와의 대화: AI와 직접 데이터에 대해 대화할 수 있으며, ChatGPT와 유사하게 작동합니다. 게다가 AI에게 보내는 내용을 필터링할 수 있어, AI가 관련 응답만 검색하며 한 번에 너무 많은 데이터를 다루지 않도록 합니다.
AI는 설문조사가 분석되는 방식에 변화를 일으키고 있으며, 벌써 대규모 공공 협의를 위해 유사한 접근 방식을 사용하는 정부 및 연구 기관들도 있습니다. 영국 정부의 AI 도구 ‘Consult’가 2,000개 이상의 응답을 분석할 때, AI는 주요 테마를 사람의 분석가들처럼 신속하게 발견했습니다 [2]. 이는 스마트 도구가 여러분의 노력을 절감해줄 뿐만 아니라, 학생들이 관심을 갖는 것을 이해하는 데 있어 경쟁력을 제공한다는 실질적인 증거입니다.
교재 비용에 대한 학생 설문 응답을 분석하는 데 유용한 프롬프트
적절한 프롬프트를 사용하면 비구조화된 피드백을 명확하게 변환할 수 있습니다. 이러한 프롬프트는 ChatGPT 유형 도구와 Specific과 같은 플랫폼에서 모두 작동합니다.
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 교재 비용에 관한 학생들이 공유하는 주요 문제점, 우려 사항 또는 이야기를 빠르게 식별하려면 이 프롬프트를 사용해보세요. 이는 ChatGPT에서도 작동하지만, Specific의 AI 기반 요약의 중추 역할을 합니다.
핵심 아이디어를 굵게 표시하여 추출하는 작업을 수행하세요 (핵심 아이디어당 4-5 단어) + 최대 2문장 길이의 설명자.
출력 요구사항:
- 불필요한 자세한 내용을 피하세요
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수를 명확히 하세요 (단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것을 상단에
- 제안 없음
- 지시사항 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명자 텍스트
AI는 더 많은 컨텍스트가 있을 때 항상 더 좋은 성능을 발휘합니다. 저는 항상 설문, 상황 또는 목표에 대한 세부 정보—결과의 의도한 사용 포함—를 제공할 것을 권장합니다. 다음은 예시입니다:
대형 공립 대학의 교재 비용에 관한 학생 설문 조사의 응답을 분석하고 있습니다. 설문은 2024년 봄 학기에 진행되었으며, 학생들이 필수 교재를 접하기 어려운 이유를 파악하는 데 중점을 두었습니다. 결과는 캠퍼스 리더들이 자금 지원을 옹호하는 데 도움을 줄 것입니다. 연구 브리핑을 위해 주요 테마를 요약하세요.
테마나 문제점을 식별한 후, "교재의 경제성 장벽에 대해 더 이야기해 주세요."라고 AI에게 질문하며 더 깊게 탐구해 보세요.
특정 주제를 위한 프롬프트: 학생들이 무엇인가를 언급했는지를 알고 싶다면—예를 들어 중고 서적 구매—다음과 같이 물어보세요:
중고 교재 구매에 대해 언급한 사람이 있습니까? 인용구를 포함하세요.
학생 교재 비용 설문조사를 위해 조정된 다른 프롬프트는 다음을 다루어야 합니다:
페르소나: 특정 유형의 학생들(예: “재정 지원에 의존하는 학생들” 대 “국제 학생들”)을 파악하기 위해, 다음을 프롬프트합니다:
설문 응답을 기반으로, 제품 관리에서 사용되는