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강의 후 피드백 및 강의 품질 설문

강의가 얼마나 명확하고 적절한 속도로 진행되었으며 몰입감이 있었는지, 그리고 어떤 구체적인 측면(진행 속도, 예시, 질의응답, 자료)을 학생들이 가장 개선하고 싶어 하는지를 파악합니다. AI 후속 인터뷰는 학생이 혼란스럽거나 몰입했던 구체적인 순간을 깊이 파고들어, 막연한 '괜찮았다'는 평가를 강사가 실제로 활용할 수 있는 구체적인 내용으로 바꿔 줍니다.

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샘플 질문

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

질문 11개 · 약 6분

Q01

메시지

안녕하십니까! 방금 참석하시거나 시청하신 강의에 대한 솔직한 의견을 듣고 싶습니다. 답변은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 약 7분이 소요되며, 강사가 앞으로의 강의를 개선하는 데 도움이 됩니다.

Q02

객관식필수

지난 한 달 동안 이 강좌의 강의 중 직접 참석하시거나 실시간으로 시청하신 강의는 몇 개입니까?

전부
대부분
약 절반
일부
없음

Q03

의견 척도필수

참석 여부를 고민하는 동료 학생에게 이 강의를 추천하실 가능성은 얼마나 됩니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 추천하지 않음최대:매우 추천함

Q04

매트릭스필수

이 강의에 대한 다음 각 진술에 어느 정도 동의하십니까?

5개 행 × 5개 열

강의 진행 속도가 적절했습니다
강사가 개념을 명확하게 설명했습니다
사용된 예시가 이해에 도움이 되었습니다
슬라이드나 시각 자료가 학습에 도움이 되었습니다
강사가 질문과 토론을 장려했습니다

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

Q05

평점 척도

강의 중 또는 강의 후 질문했을 때 강사의 응대는 어떠했다고 평가하십니까?

범위: 1 – 5

최소:미흡함최대:매우 우수함

Q06

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

강사가 이 강의에서 단 몇 가지만 바꿀 수 있다면, 귀하에게 가장 중요한 것은 무엇입니까?

더 많은 실제 사례
질문과 토론을 위한 더 많은 시간
핵심 개념에 대한 더 명확한 설명
더 잘 구성되거나 적절한 속도로 진행되는 내용
더 몰입감 있는 전달 방식
개선된 슬라이드나 시각 자료
실습 기회 확대

세트별 최선·최악 선택최선:강의를 가장 크게 개선함최악:강의 개선 효과가 가장 적음

Q07

AI 인터뷰

응답자에게 강의에서 가장 몰입했거나 가장 이해하지 못했던 구체적인 순간을 설명하도록 요청하되, 진행 속도/명확성/예시 항목 중 가장 낮게 평가한 진술을 기준으로 삼으십시오. 그 시점에 무엇을 설명하고 있었는지, 무엇이 혼란스러웠거나 이해가 되었는지, 강사가 바로 그 지점에서 무엇을 다르게 할 수 있었는지 구체적인 내용을 이끌어 내십시오. 응답자가 상충 관계 질문에서 가장 중요한 개선 영역을 지목했다면, 그 부분이 개선된 강의가 실제로 어떤 모습일지 설명하도록 요청하십시오.

Q08

장문형

이 강의에 대해 강사나 강좌 운영진에게 추가로 전하고 싶은 내용이 있습니까?

Q09

객관식

현재 학년 또는 학업 단계는 무엇입니까?

1학년
2학년
3학년
4학년 이상
대학원생
답변하지 않음

Q10

객관식

전공 분야 또는 소속 학과는 무엇입니까? (템플릿 안내: 실제 운영 전에 아래 목록을 소속 기관의 실제 학과로 교체하십시오.)

(A학과로 교체)
(B학과로 교체)
(C학과로 교체)
기타
답변하지 않음

Q11

메시지

피드백을 주셔서 대단히 감사합니다! 답변은 다른 학생들의 답변과 함께 요약 보고서로 종합되어 강사가 앞으로의 강의를 개선하는 데 활용되며, 개별 답변은 이름과 함께 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

Combines quick quantitative pulses (pacing/clarity opinion scale, agreement matrix, instructor responsiveness rating) with a max-diff question that forces students to prioritize which single change matters most
Includes an AI follow-up interview that asks the student to describe one specific confusing or engaging moment, turning generic 'it was fine' answers into concrete, actionable detail for the instructor
Bookends the survey with friendly chat-style intro/outro messages and closes with an open long-text field so students can add anything the structured questions missed
Captures context (attendance frequency, year of study, field/department) so instructors can see if feedback patterns differ by student segment

SurveyMonkey

Teaching Assistant Evaluation: TA Survey Examples

This is a ready-to-use template on an established survey platform, aimed at evaluating teaching assistants rather than lecture-specific instructor performance, so it's a related but not identical use case. It likely covers standard rating and open-text questions typical of SurveyMonkey's education templates, with the platform's usual reporting and distribution tools. No AI-driven probing or per-response scoring is part of the offering.

잘하는 점

Backed by a well-known, mature survey platform with broad distribution and analytics tooling
Purpose-built for academic/teaching evaluation context, so question framing is likely relevant to instructors
Ready to deploy without configuration, useful for a quick baseline TA evaluation

아쉬운 점

Static question set with no adaptive AI follow-up to probe vague answers like 'it was fine'
No voice AI interview option or guided screen-share tasks
No transparent, published prompt/methodology for how responses are interpreted or scored

자주 묻는 질문