لقد رأيتها في كل مكان: استبيانات إلكترونية تطلب منك تقييم موافقتك من "أعارض بشدة" إلى "أوافق بشدة"، ومقاييس رضا العملاء بعد مكالمات خدمة العملاء، ونماذج ملاحظات تقيس مدى تكرار تجربتك. هذه هي مقاييس ليكرت، وهي أساس جمع الملاحظات الحديثة.
ولكن فهم كيفية استبيانات مقياس ليكرت العمل - وتصميم تقييمات فعّالة - يُحدث الفرق بين الملاحظات المبهمة والرؤى العملية. سواء كنت مدربًا يُقيّم فعالية ورش العمل، أو خبير موارد بشرية يقيس مشاركة الموظفين، أو مُعلّمًا يُقيّم تجارب التعلم، فإن مقاييس ليكرت المُصمّمة بعناية تكشف عن الفروق الدقيقة التي تغفلها أسئلة نعم/لا البسيطة.
يوفر هذا الدليل أمثلة عملية يمكنك تكييفها على الفور، بالإضافة إلى مبادئ التصميم الأساسية لإنشاء استبيانات توفر بيانات موثوقة وذات مغزى.
جدول المحتويات
ما هي استبيانات مقياس ليكرت؟
يستخدم استبيان مقياس ليكرت مقاييس التقييم لقياس المواقف أو الآراء أو السلوكياتتم تقديم هذه المقاييس لأول مرة من قبل عالم النفس رينسيس ليكرت في عام 1932، وهي تقدم عبارات يقوم المشاركون بتقييمها على طول سلسلة متصلة - عادة من الاختلاف الكامل إلى الاتفاق الكامل، أو من عدم الرضا الشديد إلى الرضا الشديد.
تكمن العبقرية في التقاط الشدة، وليس فقط الموقع. فبدلاً من فرض خيارات ثنائية، تقيس مقاييس ليكرت مدى قوة مشاعر الشخص، موفرةً بيانات دقيقة تكشف عن الأنماط والاتجاهات.
أنواع موازين ليكرت
مقياس من 5 نقاط مقابل مقياس من 7 نقاط: مقياس من 5 نقاط (الأكثر شيوعًا) يوازن بين البساطة والتفاصيل المفيدة. يوفر مقياس السبع نقاط تفصيلًا أكثر، لكنه يزيد من جهد المجيب. تشير الأبحاث إلى أن كلا المقياسين يُعطي نتائج متشابهة في معظم الأغراض، لذا يُفضل استخدام مقياس الخمس نقاط إلا إذا كانت الفروق الدقيقة ذات أهمية بالغة.
المقاييس الفردية والزوجية: تتضمن المقاييس ذات الأرقام الفردية (٥، ٧) نقطة وسط محايدة، وهي مفيدة عند وجود حيادية حقيقية. أما المقاييس ذات الأرقام الزوجية (٤، ٦) فتُجبر المشاركين على الميل إلى الإيجابية أو السلبية، مما يُجنّبهم التردد. استخدم المقاييس الزوجية فقط عند الحاجة الفعلية للضغط من أجل موقف معين.
ثنائي القطب مقابل أحادي القطب: تقيس المقاييس ثنائية القطب طرفين متعارضين (من عدم الموافقة تمامًا إلى الموافقة تمامًا). تقيس المقاييس أحادية القطب بُعدًا واحدًا من الصفر إلى الحد الأقصى (من عدم الرضا إطلاقًا إلى الرضا التام). اختر بناءً على ما تقيسه - فالوجهات النظر المتعارضة تحتاج إلى ثنائية القطب، وشدة صفة واحدة تحتاج إلى أحادية القطب.
7 نماذج من استبيانات مقياس ليكرت
1. التقييم الذاتي للأداء الأكاديمي
تتبع تقدم الطالب وتحديد المجالات التي تحتاج إلى الدعم باستخدام استبيان التقييم الذاتي هذا.
| ملخص الحساب | خيارات الاستجابة |
|---|---|
| أنا أحقق الدرجات التي حددتها كأهداف لفصولي الدراسية | على الإطلاق → نادرًا → أحيانًا → غالبًا → دائمًا |
| أكمل جميع القراءات والمهام المطلوبة في الوقت المحدد | أبدا → نادرا → أحيانا → غالبا → دائما |
| أخصص وقتًا كافيًا للنجاح في دوراتي | بالتأكيد لا → ليس حقًا → إلى حد ما → في الغالب → تمامًا |
| طرق دراستي الحالية فعالة | غير فعال للغاية → غير فعال → محايد → فعال → فعال للغاية |
| بشكل عام، أنا راضٍ عن أدائي الأكاديمي | غير راضٍ للغاية → غير راضٍ → محايد → راضٍ → راضٍ جدًا |
التقييم: خصص من نقطة إلى خمس نقاط لكل إجابة. تفسير الدرجات الإجمالية: ٢٠-٢٥ (ممتاز)، ١٥-١٩ (جيد، قابل للتحسين)، أقل من ١٥ (يحتاج إلى اهتمام كبير).
2. تجربة التعلم عبر الإنترنت
تقييم فعالية التدريب أو التعليم الافتراضي لتحسين تقديم التعلم عن بعد.
| ملخص الحساب | لا أوافق بشدة | معارض | متعدد | الموافقة على | موافق بشدة |
|---|---|---|---|---|---|
| كانت مواد الدورة منظمة بشكل جيد وسهلة المتابعة | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| لقد شعرت بالتفاعل مع المحتوى وتحفيزي للتعلم | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| قدم المدرب تفسيرات وملاحظات واضحة | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| لقد عززت الأنشطة التفاعلية تعليمي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| لم تعيق المشكلات الفنية تجربة التعلم الخاصة بي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| لقد كانت تجربتي الشاملة في التعلم عبر الإنترنت متوافقة مع التوقعات | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
3. استبيان رضا العملاء
قم بقياس مشاعر العملاء تجاه المنتجات أو الخدمات أو التجارب لتحديد فرص التحسين.
| سؤال | خيارات الاستجابة |
|---|---|
| ما مدى رضاك عن جودة منتجنا/خدماتنا؟ | غير راضٍ للغاية → غير راضٍ → محايد → راضٍ → راضٍ جدًا |
| كيف تقيم القيمة مقابل المال؟ | سيء للغاية → سيء → مقبول → جيد → ممتاز |
| ما مدى احتمالية أن توصي بنا للآخرين؟ | من غير المحتمل جدًا → من غير المحتمل → محايد → محتمل → محتمل جدًا |
| ما مدى استجابة خدمة العملاء لدينا؟ | غير مستجيب للغاية → غير مستجيب → محايد → مستجيب → مستجيب للغاية |
| هل كان من السهل إتمام عملية الشراء الخاصة بك؟ | صعب للغاية → صعب → محايد → سهل → سهل للغاية |
4. مشاركة الموظفين ورفاهيتهم
فهم رضا الموظفين في مكان العمل وتحديد العوامل التي تؤثر على الإنتاجية والمعنويات.
| ملخص الحساب | لا أوافق بشدة | معارض | متعدد | الموافقة على | موافق بشدة |
|---|---|---|---|---|---|
| أنا أفهم بوضوح ما هو متوقع مني في دوري | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| لدي الموارد والأدوات اللازمة للعمل بكفاءة | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| أشعر بالتحفيز والانخراط في عملي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| عبء العمل الخاص بي قابل للإدارة ومستدام | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| أشعر بالتقدير والاحترام من قبل فريقي وقيادتي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| أنا راضٍ عن التوازن بين عملي وحياتي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
5. فعالية ورش العمل والتدريب
جمع التعليقات حول جلسات التطوير المهني لتحسين تقديم التدريب في المستقبل.
| ملخص الحساب | لا أوافق بشدة | معارض | متعدد | الموافقة على | موافق بشدة |
|---|---|---|---|---|---|
| تم توصيل أهداف التدريب بشكل واضح | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| كان المحتوى مناسبًا لاحتياجاتي المهنية | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| كان الميسر على دراية وجذابًا | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| لقد عززت الأنشطة التفاعلية فهمي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| أستطيع تطبيق ما تعلمته في عملي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
| كان التدريب استخدامًا قيمًا لوقتي | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
6. ملاحظات المنتج وتقييم الميزات
جمع آراء المستخدمين حول ميزات المنتج وسهولة الاستخدام والرضا لتوجيه التطوير.
| ملخص الحساب | خيارات الاستجابة |
|---|---|
| ما مدى سهولة استخدام المنتج؟ | صعب للغاية → صعب → محايد → سهل → سهل للغاية |
| كيف تقيم أداء المنتج؟ | سيء للغاية → سيء → مقبول → جيد → ممتاز |
| ما مدى رضاك عن الميزات المتوفرة؟ | غير راضٍ للغاية → غير راضٍ → محايد → راضٍ → راضٍ جدًا |
| ما مدى احتمالية استمرارك في استخدام هذا المنتج؟ | من غير المحتمل جدًا → من غير المحتمل → محايد → محتمل → محتمل جدًا |
| ما مدى ملاءمة المنتج لاحتياجاتك؟ | على الإطلاق → قليلاً → إلى حد ما → جيد جدًا → جيد للغاية |
7. ملاحظات حول الفعاليات والمؤتمرات
تقييم مدى رضا الحضور عن الأحداث لتحسين البرامج والتجارب المستقبلية.
| سؤال | خيارات الاستجابة |
|---|---|
| كيف تقيم جودة الحدث بشكل عام؟ | سيء للغاية → سيء → مقبول → جيد → ممتاز |
| ما مدى قيمة المحتوى المقدم؟ | غير ذات قيمة → ذات قيمة طفيفة → ذات قيمة معتدلة → ذات قيمة كبيرة → ذات قيمة بالغة |
| كيف تقيم المكان والمرافق؟ | سيء للغاية → سيء → مقبول → جيد → ممتاز |
| ما مدى احتمالية حضورك للأحداث المستقبلية؟ | من غير المحتمل جدًا → من غير المحتمل → محايد → محتمل → محتمل جدًا |
| ما مدى فعالية فرصة التواصل؟ | غير فعال للغاية → غير فعال → محايد → فعال → فعال للغاية |
الأخطاء الشائعة لتجنب
استخدام عدد كبير جدًا من نقاط المقياس. أكثر من ٧ نقاط يُرهق المشاركين دون إضافة بيانات ذات معنى. التزم بـ ٥ نقاط لمعظم الأغراض.
تصنيفات غير متسقة. يُجبر تبديل تسميات المقياس بين الأسئلة المُجيبين على إعادة المعايرة باستمرار. استخدم لغةً مُتناسقة طوال الوقت.
أسئلة ذات وجهين. دمج مفاهيم متعددة في جملة واحدة ("كان التدريب مُفيدًا ومُسليًا") يمنع التفسير الواضح. قسّم الجمل إلى جمل منفصلة.
اللغة الرائدة. عبارات مثل "ألا توافق على..." أو "بالتأكيد..." تُؤثر على الإجابات. استخدم صياغة محايدة.
تعب المسح. كثرة الأسئلة تُضعف جودة البيانات بسبب تسرع المُجيبين في طرح الأسئلة. أعطِ الأولوية للأسئلة الأساسية.
تحليل بيانات مقياس ليكرت
تُنتج مقاييس ليكرت بيانات ترتيبية، حيث تكون الاستجابات مرتبةً بشكل ذي معنى، لكن المسافة بين النقاط ليست بالضرورة متساوية. وهذا يؤثر على دقة التحليل.
استخدم الوسيط والمنوال، وليس فقط المتوسط الحسابي. توفر الاستجابة الوسطى (الوسيط) والاستجابة الأكثر شيوعًا (الوضع) رؤى أكثر موثوقية من المتوسطات للبيانات الترتيبية.
فحص توزيعات التردد. انظر إلى كيفية تجمّع الإجابات. إذا اختار ٧٠٪ "موافق" أو "موافق تمامًا"، فهذا نمط واضح بغض النظر عن المتوسط الدقيق.
عرض البيانات بصريا. تُظهر المخططات الشريطية نسب الاستجابة، مما ينقل النتائج بشكل أكثر وضوحًا من الملخصات الإحصائية.
ابحث عن الأنماط عبر العناصر. تكشف التقييمات المنخفضة المتعددة للبيانات ذات الصلة عن قضايا نظامية تستحق المعالجة.
خذ في الاعتبار تحيز الاستجابة. قد يُعزز الانحياز للرغبة الاجتماعية الاستجابات الإيجابية للمواضيع الحساسة. تُخفف الاستطلاعات المجهولة المصدر هذا التأثير.
كيفية إنشاء استبيانات مقياس ليكرت باستخدام AhaSlides
يجعل AhaSlides إنشاء استطلاعات مقياس ليكرت ونشرها أمرًا مباشرًا، سواء للعروض التقديمية المباشرة أو جمع التعليقات غير المتزامنة.
الخطوة الأولى: حساب جديد للحصول على حساب AhaSlides مجاني.
الخطوة الأولى: قم بإنشاء عرض تقديمي جديد أو تصفح مكتبة القوالب للحصول على قوالب استطلاع جاهزة في قسم "الاستطلاعات".
الخطوة الأولى: حدد نوع الشريحة "مقياس التقييم" من محرر العرض التقديمي الخاص بك.
الخطوة الأولى: أدخل بياناتك وحدد نطاق المقياس (عادةً من ١ إلى ٥ أو من ١ إلى ٧). خصص تسميات كل نقطة على مقياسك.
الخطوة الأولى: اختر وضع العرض التقديمي الخاص بك:
- الوضع المباشر: انقر فوق "عرض" حتى يتمكن المشاركون من الوصول إلى استبيانك في الوقت الفعلي باستخدام أجهزتهم
- وضع التحديد الذاتي للوتيرة: انتقل إلى الإعدادات → من يتولى زمام المبادرة → حدد "الجمهور (بسرعة ذاتية)" لجمع الردود بشكل غير متزامن
المكافأة: يمكنك تصدير النتائج إلى صيغة Excel أو PDF أو JPG عبر زر "النتائج" لتسهيل التحليل وإعداد التقارير.
تعمل شاشة الاستجابة الفورية للمنصة بشكل ممتاز لملاحظات ورشة العمل وتقييمات التدريب والتحقق من نبض الفريق حيث تعمل الرؤية الفورية على دفع المناقشة.
المضي قدمًا في إجراء استطلاعات فعالة
تُحوّل استبيانات مقياس ليكرت الآراء الذاتية إلى بيانات قابلة للقياس عند تصميمها بعناية. ويكمن السر في وضوح العبارات، واختيار المقياس المناسب، والتنسيق المتناسق الذي يراعي وقت المشاركين واهتمامهم.
ابدأ بأحد الأمثلة المذكورة أعلاه، ثم عدّله ليناسب سياقك، ثم حسّنه بناءً على الإجابات التي تتلقاها. تتطور أفضل الاستبيانات مع الاستخدام، فكل تكرار يُعلّمك المزيد عن الأسئلة المهمة حقًا.
هل أنت مستعد لإنشاء استبيانات جذابة يرغب الناس في إكمالها؟ استكشف قوالب الاستبيان المجانية من AhaSlides وابدأ في جمع التعليقات القابلة للتنفيذ اليوم.
الأسئلة الشائعة
ما هو مقياس ليكرت في الاستبيانات؟
مقياس ليكرت هو مقياس شائع الاستخدام في الاستبيانات والمسوحات لقياس المواقف أو التصورات أو الآراء. يحدد المستجيبون مستوى موافقتهم على البيان.
ما هي استبيانات مقياس ليكرت الخمسة؟
يعد مقياس ليكرت ذو الخمس نقاط هو هيكل مقياس ليكرت الأكثر استخدامًا في الاستبيانات. الخيارات الكلاسيكية هي: لا أوافق بشدة - لا أوافق - محايد - أوافق - أوافق بشدة.
هل يمكنك استخدام مقياس ليكرت للاستبيان؟
نعم، إن الطبيعة الترتيبية والعددية والمتسقة لمقاييس ليكرت تجعلها مناسبة بشكل مثالي للاستبيانات الموحدة التي تبحث عن بيانات كمية تتعلق بالمواقف.
