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교수 강의 효과성 평가 설문

학생들이 명확성, 참여도, 피드백, 접근성, 공정성 측면에서 교수의 강의를 어떻게 경험하는지를 측정하며, 전반적인 만족도와 추천 의향도 함께 파악합니다. 학기말 평가를 진행하는 학과 및 강의 담당자를 위해 설계되었으며, 학생의 평가에 가장 큰 영향을 미친 특정 순간이나 과제를 깊이 있게 탐구하는 AI 후속 인터뷰가 포함되어 있습니다.

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샘플 질문

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

질문 12개 · 약 7분

Q01

메시지

이 강의와 교수에 대해 잠시 시간을 내어 되돌아봐 주셔서 감사합니다. 여러분의 솔직한 의견은 앞으로 이 강의가 진행되는 방식을 개선하는 데 도움이 됩니다. 약 5분 정도 소요되며, 답변은 익명으로 검토됩니다.

Q02

객관식필수

이번 학기 이 강의의 출석 상황을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

거의 모든 수업에 출석했습니다
대부분의 수업에 출석했습니다
약 절반 정도의 수업에 출석했습니다
절반 미만의 수업에 출석했습니다
거의 출석하지 않았습니다

Q03

매트릭스필수

이 교수에 대한 다음 각 진술에 어느 정도 동의하십니까?

6개 행 × 5개 열

개념을 명확하게 설명합니다
질문과 참여를 장려합니다
과제에 대해 시의적절하고 유용한 피드백을 제공합니다
수업 외 시간(오피스 아워, 이메일)에 접근 가능하고 응답이 빠릅니다
공정하고 일관되게 성적을 평가합니다
외 1개

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

Q04

객관식

지난 한 달 동안 이 교수의 오피스 아워나 예정된 상담 시간을 몇 번 이용하셨습니까?

한 번도 없음
1회
2~3회
4회 이상

Q05

의견 척도필수

전반적으로 이 교수는 여러분이 강의 내용을 배우는 데 얼마나 효과적으로 도움을 줍니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 효과적이지 않음최대:매우 효과적임

Q06

의견 척도필수

이 교수의 강의를 다른 학생에게 추천할 의향이 얼마나 있습니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 추천하지 않음최대:매우 추천함

Q07

최선·최악 선택형(MaxDiff)

다음 변화 중 이 강의를 가장 크게 개선할 것과 가장 도움이 되지 않을 것은 무엇입니까?

더 빠른 성적 처리
더 많은 실제 사례와 응용
수업 중 더 많은 상호작용식 토론이나 활동
더 명확한 강의계획서와 과제 기대치
수업 외 시간의 접근성 향상
최신 또는 더 현행에 맞는 강의 자료
소그룹 또는 동료 협업 시간

세트별 최선·최악 선택최선:가장 도움이 됨최악:가장 도움이 되지 않음

Q08

AI 인터뷰

응답자가 가장 낮게 평가했거나 가장 눈에 띈다고 여긴 특정 강의 측면(명확성, 피드백, 접근성 또는 공정성)에 초점을 맞추어 전반적 효과성 평가의 이유를 탐구하십시오. 응답자의 견해를 형성한 구체적인 사례 — 특정 수업, 과제 또는 상호작용 — 를 요청하고, 그 순간에 교수가 무엇을 다르게 할 수 있었을지 물어보십시오. 응답자가 모든 항목을 높게 평가했다면, 다른 강사들이 본받아야 할 이 교수만의 한 가지가 무엇인지 물어보십시오.

Q09

장문형

이 교수나 강의에 대해 추가로 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

Q10

객관식

현재 학년은 어떻게 되십니까?

1학년
2학년
3학년
4학년
대학원생
기타
답변하고 싶지 않음

Q11

객관식

이 강의는 여러분의 전공이나 학위 과정에서 필수 과목이었습니까?

예, 필수 과목
아니요, 선택 과목
확실하지 않음
답변하고 싶지 않음

Q12

메시지

의견을 공유해 주셔서 감사합니다! 여러분의 답변은 다른 학생들의 답변과 익명으로 종합되어 교수의 성장과 강의 개선을 지원하기 위해 학과에 전달됩니다.

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

Includes a matrix question covering clarity, engagement, feedback, availability, and fairness alongside separate opinion-scale ratings for overall teaching effectiveness and likelihood to recommend
Pairs quantitative ratings with an AI follow-up interview that probes the specific moment or assignment that most shaped the student's overall effectiveness rating, going beyond a static open-text box
Captures context like attendance, office-hours usage, class standing, and whether the course was required, so departments can segment results by student engagement level
Uses a max-diff question to prioritize which course changes would matter most, giving coordinators a ranked action list rather than just averaged scores

QuestionPro

University Faculty Satisfaction Survey Template

A fielding-ready static survey template aimed squarely at university faculty/course evaluation, so it's a direct comparable. It covers standard satisfaction and rating dimensions typical of end-of-term instructor reviews. It does not appear to offer any adaptive follow-up questioning beyond the fixed question set.

잘하는 점

Purpose-built for academic faculty evaluation use cases
Backed by an established survey platform with broad question-type support
Likely offers customizable rating scales common to course evaluations

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up interview to explore the reasoning behind a rating
No mention of voice-based interviews or guided screen-share tasks
No transparent, inspectable AI prompts or automated per-response quality scoring

SurveyMonkey

Teaching Assistant Evaluation: TA Survey Examples

This template targets teaching assistant evaluation rather than professor evaluation specifically, but it's close enough in structure and audience (academic course feedback) to be a reasonable comparison. It's a static, fielding-ready form built for end-of-term academic feedback collection. It focuses on a fixed set of questions with no dynamic follow-up capability described.

잘하는 점

Built specifically for academic teaching feedback contexts
Comes from a widely used survey platform with strong reporting/export features
Likely includes example questions departments can adapt quickly

아쉬운 점

Designed for TA rather than professor-level evaluation, so dimensions like long-term teaching fairness may be less developed
No adaptive AI or voice interview component to dig into individual student experiences
No published methodology for how responses are scored or interpreted

자주 묻는 질문