이 기사는 AI를 사용하여 평가 과정에 관한 교사 설문 조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 도구, 프롬프트, 도전 과제 및 실행 가능한 인사이트를 추출하기 위한 가장 스마트한 접근 방법에 중점을 둡니다.
설문 조사 응답을 분석하기 위한 적절한 도구 선택
설문 조사 분석을 접근하는 방식은 전적으로 데이터의 구조(정량적 또는 정성적)에 달려 있습니다.
정량적 데이터: 평가 과정을 공정하다고 평가한 교사의 수와 같이 계산할 수 있는 것들을 다룰 때, Excel이나 Google 스프레드시트 같은 도구는 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
정성적 데이터: 개방형 피드백, 후속 세부 사항 및 미묘한 인사이트는 더 스마트한 접근이 필요합니다. 수십 또는 수백 개의 개방형 응답을 수동으로 읽는 것은 확장이 불가능합니다—여기서는 AI 기반 도구에 의존해야 합니다. GPT 기반 AI는 텍스트 피드백을 읽고, 요약하고, 정렬하여 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
정성적 설문 조사 응답을 다룰 때 두 가지 주요 도구 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 이와 유사한 GPT 도구
설문 조사를 내보낸 후 ChatGPT(또는 유사한 대형 언어 모델)에 복사하여 데이터를 기반으로 질문을 하거나 요약을 요청할 수 있습니다. 교사 피드백에 숨겨진 패턴과 주제를 발견하기 위한 강력한 방법입니다.
하지만 솔직히 말하자면: 이 작업 흐름은 그리 편리하지 않습니다. 지저분한 CSV 형식을 정리하고, 방대한 텍스트 덤프를 밀어넣고, 각 질문 또는 응답 배치를 위한 프롬프트 구조화를 신속하게 처리해야 합니다. 컨텍스트 제한(이 부분은 나중에 다룰 것입니다)이 있어 데이터를 불편한 조각으로 나누어야 합니다. 비록 작동하지만, 반복되는 설문 조사나 지속적인 팀 협업에는 이상적이지 않습니다.
Specific와 같은 올인원 도구
Specific은 이를 위해 만들어졌습니다. 개방형 답변, 풍부한 후속 조치 및