Education & Academic

캠퍼스 분위기, 소속감, 포용성 설문

학생들의 소속감, 공정성과 안전에 대한 인식, 그리고 캠퍼스에서의 배제적이거나 차별적인 대우에 대한 직접적인 경험을 측정합니다. 기관 연구 및 DEI 부서를 위해 만들어졌으며, 학생의 소속감 점수를 추상적인 숫자로 남겨두는 대신 그 뒤에 숨은 특정 사건이나 맥락을 재구성하는 AI 후속 인터뷰가 포함됩니다.

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샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 14개 · 약 7분

Q01

메시지

캠퍼스가 귀하께 어떻게 느껴지는지 몇 분 시간을 내어 공유해 주셔서 감사합니다. 귀하의 답변은 포용, 안전, 지원 서비스에 관한 결정을 형성하는 데 도움이 됩니다 — 이곳의 모든 내용은 비밀이 보장됩니다. 약 6~7분 정도 소요됩니다.

Q02

의견 척도필수

전반적으로, (기관 이름으로 교체)에 얼마나 강하게 소속감을 느끼십니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 느끼지 않음최대:극히 강하게

Q03

매트릭스필수

캠퍼스 분위기에 관한 각 진술에 얼마나 동의하거나 동의하지 않으십니까?

5개 행 × 5개 열

이곳에서는 서로 다른 배경의 학생들이 존중받으며 대우받는다
교수진과 교직원이 내 수업에서 포용적인 학습 환경을 조성한다
야간을 포함해 캠퍼스에서 신체적으로 안전하다고 느낀다
캠퍼스 정책과 징계가 학생의 배경과 무관하게 공정하게 적용된다
나와 비슷한 예비 학생에게 이 캠퍼스의 환경을 추천하겠다

열: 전혀 동의하지 않음 · 동의하지 않음 · 보통 · 동의함 · 매우 동의함

Q04

객관식필수

지난 12개월 동안, 캠퍼스에서 배제적이거나 무례하거나 차별적인 대우를 직접 경험한 적이 얼마나 자주 있었습니까?

전혀 없음
한 번
몇 번
정기적으로

Q05

객관식

지난 12개월 동안, 캠퍼스에서 다른 사람이 이런 대우를 겪는 것을 목격한 적이 얼마나 자주 있었습니까?

전혀 없음
한 번
몇 번
정기적으로
잘 모르겠음

Q06

의견 척도필수

분위기와 관련한 우려를 경험하거나 목격했다면, 이를 대학에 신고하는 것이 얼마나 편안하겠습니까?

척도: 1 – 5

최소:매우 불편함최대:매우 편안함

Q07

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

다음 중 대학이 가장 먼저 개선을 우선시해야 할 것은 무엇입니까? 각 라운드마다 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것을 선택해 주십시오.

더 다양한 교수진과 교직원
사건을 신고하기 위한 더 명확하고 쉬운 절차
의무적인 방관자/연대 교육
더 포용적인 강의 내용과 과제
캠퍼스 전역의 더 나은 조명과 보안
정체성 기반 학생 단체에 대한 더 많은 지원금
우려 신고 후 더 빠르고 눈에 띄는 후속 조치

세트별 최선·최악 선택최선:가장 먼저 개선최악:가장 나중에 개선

Q08

객관식

지난 한 해 동안 다음 캠퍼스 자원 중 이용하신 것은 무엇입니까?

상담 또는 정신건강 서비스
다양성 & 포용 사무실
학생 권익 옹호 또는 옴부즈 사무실
편견 사건 신고 시스템
또래 지원 또는 소속 단체

Q09

AI 인터뷰

응답자의 소속감 점수와 신고 편안함 답변을 실제의 구체적인 상황에 근거하여 파고드십시오: 무슨 일이 있었는지, 누가 관련되었는지, 그리고 무엇이 그들이 얼마나 포용되거나 배제되었다고 느끼게 만들었는지. 배제적인 대우를 경험하거나 목격했다고 신고했다면, 무슨 일이 있었는지, 신고했는지, 그리고 신고했거나 하지 않은 이유를 조심스럽게 파고드십시오. 소속감 점수가 높았다면, 구체적으로 무엇이 캠퍼스를 그렇게 느끼게 하는지 파고들어 다른 곳에서도 재현할 수 있도록 하십시오.

Q10

메시지

거의 다 왔습니다 — 학생 그룹별 패턴을 파악하는 데 도움이 될 간단한 배경 질문 몇 가지만 드립니다. 원하지 않으시면 건너뛰셔도 됩니다.

Q11

객관식

귀하의 현재 학업 수준은 어떻게 되십니까?

학부 1학년
학부 2학년
학부 3학년
학부 4학년
대학원생 또는 전문 과정 학생
기타
응답하지 않음

Q12

객관식

귀하의 성 정체성을 어떻게 설명하시겠습니까?

여성
남성
논바이너리
직접 기술하겠음
응답하지 않음

Q13

객관식

귀하의 인종 또는 민족을 어떻게 설명하시겠습니까? 해당하는 것을 모두 선택해 주십시오.

아메리카 원주민 또는 알래스카 원주민
아시아계
흑인 또는 아프리카계 미국인
히스패닉 또는 라티노
중동계 또는 북아프리카계
하와이 원주민 또는 태평양 섬 주민
백인
응답하지 않음

Q14

메시지

솔직하게 답해 주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 캠퍼스 전역의 다른 응답과 결합되어 소속감, 안전, 포용 이니셔티브에 반영됩니다 — 개별 답변은 교수나 지도교수와 공유되지 않습니다.

포함된 기능

AI 후속 질문
정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.
주의력 확인 장치
성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.
AI가 작성한 문안
문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.
자동 리포트
응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

Goes beyond a belonging score with an AI follow-up interview that asks respondents to reconstruct the actual incident or context behind a low belonging or reporting-comfort answer, giving DEI offices a real narrative instead of a number
Pairs quantitative measures (opinion-scale belonging score, climate agreement matrix, frequency-of-experience and witnessing questions, MaxDiff prioritization, resource-usage checklist) with qualitative depth in one flow
Uses transparent, reviewable AI prompts and automated per-response quality scoring, so IR and DEI teams can audit exactly what was asked and how responses were graded
Auto-generates a report from combined structured and interview data, with a free tier available and a $50/mo Business plan for full institutional use — no separate academic tier is offered

Jotform

Campus Climate Survey Form Template

A ready-to-field, drag-and-drop form covering standard campus climate questions. It's built on Jotform's general form platform, so customization and distribution are easy, but the questionnaire itself is static and generic rather than purpose-built for DEI/IR incident analysis.

잘하는 점

Quick to deploy and customize via a familiar drag-and-drop form builder
Benefits from Jotform's broad integration and distribution ecosystem

아쉬운 점

Static question set with no adaptive follow-up to probe individual responses further
No mechanism to reconstruct the specific incident behind a low score — respondents choose from fixed options only

QuestionPro

Campus Climate Survey Questions + Sample Questionnaire Template

This page reads more as a question bank and sample questionnaire guide than a single fielding-ready survey, offering example items researchers can copy into their own instrument. It's a useful reference for question design but leaves assembly and logic-building to the user.

잘하는 점

Broad library of sample question wording researchers can borrow from
Backed by an established enterprise survey platform with analytics tools

아쉬운 점

Presented as a sample/guide rather than a ready-to-send template, requiring manual assembly
No adaptive or voice AI interview component to follow up on individual open-ended answers

SurveyMonkey

Belonging And Inclusion Survey Template

A polished, ready-to-send template focused specifically on belonging and inclusion, backed by a well-known survey platform with strong distribution and reporting tools. Like most SurveyMonkey templates, it relies on fixed-choice and rating items without any conversational follow-up.

잘하는 점

Purpose-built belonging/inclusion focus with clean, tested question flow
Reliable distribution, panel, and basic analytics tools from an established platform

아쉬운 점

No adaptive AI or voice interview to dig into the context behind a belonging score
No published methodology for how underlying question logic or scoring works

SurveySparrow

Free School Climate Survey Template | For Students

A free, conversational-style template covering general school climate themes; it's framed around students broadly and school settings rather than specifically higher-education campus climate or DEI reporting workflows. Useful as a lightweight starting point, but not tailored to institutional research needs.

잘하는 점

Chat-style, student-friendly survey format that may improve completion rates
Free to use as a starting template

아쉬운 점

Oriented toward general school climate rather than campus-specific belonging, fairness, and discrimination reporting
No adaptive AI follow-up to reconstruct incidents behind low scores, and no automated quality scoring of responses

자주 묻는 질문