10 Τύποι Ερωτήσεων Πολλαπλής Επιλογής (Αποτελεσματικός Οδηγός + Παραδείγματα)

Κουίζ και παιχνίδια

Ομάδα AhaSlides 08 Ιούλιο, 2025 7 min διαβάστε

Οι ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής (MCQs) είναι δομημένες μορφές ερωτημάτων που παρουσιάζουν στους ερωτηθέντες ένα βασικό στοιχείο (ερώτηση ή πρόταση) ακολουθούμενο από ένα σύνολο προκαθορισμένων επιλογών απάντησης. Σε αντίθεση με τις ερωτήσεις ανοιχτού τύπου, οι ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής περιορίζουν τις απαντήσεις σε συγκεκριμένες επιλογές, καθιστώντας τες ιδανικές για τυποποιημένη συλλογή δεδομένων, αξιολόγηση και ερευνητικούς σκοπούς. Αναρωτιέστε ποιος τύπος ερώτησης είναι ο καταλληλότερος για τον σκοπό σας; Ελάτε μαζί μας για να εξερευνήσετε 10 τύπους ερωτήσεων πολλαπλής επιλογής, μαζί με παραδείγματα παρακάτω.

Πίνακας περιεχομένων

Τι είναι οι ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής;

Στην απλούστερη μορφή της, μια ερώτηση πολλαπλής επιλογής είναι μια ερώτηση που παρουσιάζεται με μια λίστα πιθανών απαντήσεων. Επομένως, ο ερωτώμενος θα έχει το δικαίωμα να απαντήσει σε μία ή περισσότερες επιλογές (εάν επιτρέπεται).

Λόγω των γρήγορων, διαισθητικών και εύκολων στην ανάλυση πληροφοριών/δεδομένων των ερωτήσεων πολλαπλής επιλογής, χρησιμοποιούνται πολύ σε έρευνες ανατροφοδότησης σχετικά με επιχειρηματικές υπηρεσίες, εμπειρία πελατών, εμπειρία εκδηλώσεων, ελέγχους γνώσεων κ.λπ.

Για παράδειγμα, τι γνώμη έχετε για το ιδιαίτερο πιάτο του εστιατορίου σήμερα;

  • Α. Πολύ νόστιμο
  • Β. Όχι άσχημα
  • Γ. Επίσης φυσιολογικό
  • Δ. Όχι του γούστου μου

Οι ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής είναι κλειστές ερωτήσεις επειδή οι επιλογές των ερωτηθέντων θα πρέπει να είναι περιορισμένες για να διευκολύνεται η επιλογή των ερωτηθέντων και να τους παρακινούνται να θέλουν να απαντήσουν περισσότερο.

Στο βασικό της επίπεδο, μια ερώτηση πολλαπλής επιλογής αποτελείται από:

  • Μια σαφής, συνοπτική ερώτηση ή δήλωση που καθορίζει τι μετράτε
  • Πολλαπλές επιλογές απάντησης (συνήθως 2-7 επιλογές) που περιλαμβάνουν σωστές και λανθασμένες απαντήσεις
  • Μορφή απάντησης που επιτρέπει μία ή πολλαπλές επιλογές με βάση τους στόχους σας

Ιστορικό πλαίσιο και εξέλιξη

Οι ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής εμφανίστηκαν στις αρχές του 20ού αιώνα ως εργαλεία αξιολόγησης της εκπαίδευσης, με πρωτοπόρους τον Φρέντερικ Τζ. Κέλι το 1914. Αρχικά σχεδιασμένα για την αποτελεσματική βαθμολόγηση εξετάσεων μεγάλης κλίμακας, τα ερωτηματολόγια πολλαπλών επιλογών (MCQs) έχουν εξελιχθεί πολύ πέρα ​​από τις ακαδημαϊκές εξετάσεις και έχουν γίνει ακρογωνιαίο λίθο σε:

  • Έρευνα αγοράς και ανάλυση συμπεριφοράς καταναλωτών
  • Ανατροφοδότηση από τους εργαζόμενους και οργανωτικές έρευνες
  • Ιατρική διάγνωση και κλινικές αξιολογήσεις
  • Πολιτικές δημοσκοπήσεις και έρευνα κοινής γνώμης
  • Ανάπτυξη προϊόντων και δοκιμή εμπειρίας χρήστη

Γνωστικά Επίπεδα στο Σχεδιασμό Ερωτήσεων με Πολλαπλές Ερωτήσεις (MCQ)

Οι ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής μπορούν να αξιολογήσουν διαφορετικά επίπεδα σκέψης, με βάση την Ταξινόμηση του Bloom:

Επίπεδο Γνώσεων

Δοκιμή ανάκλησης γεγονότων, όρων και βασικών εννοιών. Παράδειγμα: «Ποια είναι η πρωτεύουσα της Γαλλίας;»

Επίπεδο Κατανόησης

Αξιολόγηση της κατανόησης των πληροφοριών και της ικανότητας ερμηνείας δεδομένων. Παράδειγμα: "Με βάση το γράφημα που εμφανίζεται, ποιο τρίμηνο είχε την υψηλότερη αύξηση πωλήσεων;"

Επίπεδο Εφαρμογής

Αξιολόγηση της ικανότητας χρήσης των μαθησιακών πληροφοριών σε νέες καταστάσεις. Παράδειγμα: «Δεδομένης μιας αύξησης 20% στο κόστος παραγωγής, ποια στρατηγική τιμολόγησης θα διατηρούσε την κερδοφορία;»

Επίπεδο Ανάλυσης

Δοκιμή της ικανότητας ανάλυσης πληροφοριών και κατανόησης σχέσεων. Παράδειγμα: «Ποιος παράγοντας πιθανότατα συνέβαλε στη μείωση των βαθμολογιών ικανοποίησης πελατών;»

Επίπεδο Σύνθεσης

Αξιολόγηση της ικανότητας συνδυασμού στοιχείων για τη δημιουργία νέας κατανόησης. Παράδειγμα: "Ποιος συνδυασμός χαρακτηριστικών θα ανταποκρινόταν καλύτερα στις προσδιορισμένες ανάγκες των χρηστών;"

Επίπεδο αξιολόγησης

Δοκιμή της ικανότητας αξιολόγησης της αξίας και λήψης αποφάσεων με βάση κριτήρια. Παράδειγμα: «Ποια πρόταση εξισορροπεί καλύτερα την οικονομική αποδοτικότητα με την περιβαλλοντική βιωσιμότητα;»

10 Τύποι Ερωτήσεων Πολλαπλής Επιλογής + Παραδείγματα

Ο σύγχρονος σχεδιασμός των ερωτήσεων πολλαπλών επιλογών (MCQ) περιλαμβάνει πολυάριθμες μορφές, καθεμία από τις οποίες έχει βελτιστοποιηθεί για συγκεκριμένους ερευνητικούς στόχους και εμπειρίες ερωτηθέντων.

1. Ερωτήσεις μίας επιλογής

  • Σκοπός: Προσδιορίστε μία κύρια προτίμηση, γνώμη ή σωστή απάντηση 
  • Το καλύτερο γιαΔημογραφικά δεδομένα, κύριες προτιμήσεις, γνώσεις σχετικά με τα γεγονότα 
  • Βέλτιστες επιλογές: 3-5 επιλογές

Παράδειγμα: Ποια είναι η κύρια πηγή ειδήσεων και τρεχόντων γεγονότων για εσάς;

  • Πλατφόρμες κοινωνικών μέσων
  • Παραδοσιακά τηλεοπτικά νέα
  • Ιστοσελίδες ειδήσεων στο διαδίκτυο
  • Έντυπες εφημερίδες
  • Podcast και ηχητικά νέα

Βέλτιστες πρακτικές:

  • Βεβαιωθείτε ότι οι επιλογές είναι αμοιβαία αποκλειόμενες
  • Ταξινομήστε τις επιλογές λογικά ή τυχαία για να αποφύγετε την προκατάληψη
ερώτηση μίας επιλογής

2. Ερωτήσεις Κλίμακας Λίκερτ

  • ΣκοπόςΜετρήστε στάσεις, απόψεις και επίπεδα ικανοποίησης 
  • Το καλύτερο για: Έρευνες ικανοποίησης, έρευνα κοινής γνώμης, ψυχολογικές αξιολογήσεις 
  • Επιλογές κλίμακας: κλίμακες 3, 5, 7 ή 10 βαθμών

Παράδειγμα: Πόσο ικανοποιημένοι είστε με την εξυπηρέτηση πελατών μας;

  • Εξαιρετικά ικανοποιημένος
  • Πολύ ικανοποιημένος
  • Μέτρια ικανοποιημένος
  • Ελαφρώς ικανοποιημένος/η
  • Καθόλου ικανοποιημένος

Σκέψεις σχεδιασμού κλίμακας:

  • Μονές κλίμακες (5, 7-σημείο) επιτρέπουν ουδέτερες απαντήσεις
  • Ζυγαριές (4, 6-πόντοι) αναγκάζουν τους ερωτηθέντες να κλίνουν θετικά ή αρνητικά
  • Σημασιολογικές άγκυρες θα πρέπει να είναι ευκρινείς και αναλογικά κατανεμημένοι
ερώτηση κλίμακας Likert

3. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής

  • ΣκοπόςΚαταγραφή πολλαπλών σχετικών απαντήσεων ή συμπεριφορών 
  • Καλύτερο για: Παρακολούθηση συμπεριφοράς, προτιμήσεις χαρακτηριστικών, δημογραφικά χαρακτηριστικά 
  • ΚρίσειςΜπορεί να οδηγήσει σε πολυπλοκότητα ανάλυσης

Παράδειγμα: Ποιες πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης χρησιμοποιείτε τακτικά; (Επιλέξτε όλα όσα ισχύουν)

  • Facebook
  • Instagram
  • Twitter/X
  • LinkedIn
  • TikTok
  • YouTube
  • Snapchat
  • Άλλο (διευκρινίστε)

Βέλτιστες πρακτικές:

  • Υποδείξτε με σαφήνεια ότι επιτρέπονται πολλαπλές επιλογές
  • Λάβετε υπόψη το γνωστικό βάρος των πολλών επιλογών
  • Αναλύστε τα μοτίβα απόκρισης, όχι μόνο τις μεμονωμένες επιλογές

4. Ερωτήσεις Ναι/Όχι

  • ΣκοπόςΔυαδική λήψη αποφάσεων και σαφής αναγνώριση προτιμήσεων 
  • Το καλύτερο γιαΕρωτήσεις διαλογής, απλές προτιμήσεις, κριτήρια επιλεξιμότητας 
  • ΠλεονεκτήματαΥψηλά ποσοστά ολοκλήρωσης, σαφής ερμηνεία δεδομένων

Παράδειγμα: Θα προτείνατε το προϊόν μας σε έναν φίλο ή συνάδελφο;

  • Ναι
  • Οχι

Στρατηγικές βελτίωσης:

  • Συνεχίστε με την ερώτηση "Γιατί;" για ποιοτικές πληροφορίες
  • Σκεφτείτε να προσθέσετε την φράση "Δεν είμαι σίγουρος/η" για ουδέτερες απαντήσεις.
  • Χρησιμοποιήστε λογική διακλάδωσης για ερωτήσεις παρακολούθησης
ερώτηση πολλαπλής επιλογής ναι/όχι

6. Ερωτήσεις Κλίμακας Αξιολόγησης

  • ΣκοπόςΠοσοτικοποίηση εμπειριών, απόδοσης ή αξιολογήσεων ποιότητας 
  • Το καλύτερο γιαΚριτικές προϊόντων, αξιολόγηση υπηρεσιών, μέτρηση απόδοσης 
  • Οπτικές επιλογέςΑστέρια, αριθμοί, ρυθμιστικά ή περιγραφικές κλίμακες

Παράδειγμα: Αξιολογήστε την ποιότητα της εφαρμογής μας για κινητά σε μια κλίμακα από 1-10: 1 (Κακό) --- 5 (Μέσο) --- 10 (Εξαιρετικό)

Συμβουλές σχεδίασης:

  • Χρησιμοποιήστε συνεπείς κατευθύνσεις κλίμακας (1=χαμηλή, 10=υψηλή)
  • Παρέχετε σαφείς περιγραφές αγκυρών
  • Λάβετε υπόψη τις πολιτισμικές διαφορές στις ερμηνείες των αξιολογήσεων
κλίμακα αξιολόγησης ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής ahaslides

7. Ερωτήσεις κατάταξης

  • ΣκοπόςΚατανόηση της σειράς προτεραιότητας και της σχετικής σημασίας 
  • Καλύτερο για: Προτεραιότητα χαρακτηριστικών, σειρά προτίμησης, κατανομή πόρων 
  • ΠεριορισμοίΗ γνωστική πολυπλοκότητα αυξάνεται με τις επιλογές

Παράδειγμα: Κατατάξτε τα ακόλουθα χαρακτηριστικά κατά σειρά σπουδαιότητας (1=πιο σημαντικό, 5=λιγότερο σημαντικό)

  • Τιμή
  • Ποιότητα
  • Εξυπηρέτηση πελατών
  • Ταχύτητα παράδοσης
  • Ποικιλία προϊόντων

Στρατηγικές βελτιστοποίησης:

  • Εξετάστε τις επιλογές αναγκαστικής κατάταξης έναντι μερικής κατάταξης.
  • Περιορισμός σε 5-7 επιλογές για γνωστική διαχειρισιμότητα
  • Παρέχετε σαφείς οδηγίες κατάταξης

8. Ερωτήσεις Πίνακα/Πλέγματος

  • Σκοπός: Αποτελεσματική συλλογή αξιολογήσεων για πολλά στοιχεία 
  • Το καλύτερο για: Αξιολόγηση πολλαπλών χαρακτηριστικών, συγκριτική αξιολόγηση, αποτελεσματικότητα έρευνας 
  • Κίνδυνοι: Κόπωση ερωτηθέντων, ικανοποιητική συμπεριφορά

Παράδειγμα: Αξιολογήστε την ικανοποίησή σας με κάθε πτυχή της υπηρεσίας μας

Πτυχή εξυπηρέτησηςΆριστηΚαλήΜέτριαΦτωχόΠολύ φτωχό
Ταχύτητα εξυπηρέτησης
Φιλικότητα προσωπικού
Επίλυση προβλημάτων
Value for money

Βέλτιστες πρακτικές:

  • Διατηρήστε τους πίνακες πινάκων κάτω από 7x7 (στοιχεία x σημεία κλίμακας)
  • Χρησιμοποιήστε σταθερές κατευθύνσεις κλίμακας
  • Εξετάστε το ενδεχόμενο τυχαίας σειράς στοιχείων για να αποφύγετε μεροληψία

9. Ερωτήσεις βασισμένες σε εικόνες

  • Σκοπός: Δοκιμή οπτικών προτιμήσεων και αναγνώριση επωνυμίας 
  • Το καλύτερο γιαΕπιλογή προϊόντος, δοκιμή σχεδιασμού, αξιολόγηση οπτικής ελκυστικότητας 
  • Πλεονεκτήματα: Υψηλότερη αλληλεπίδραση, διαπολιτισμική εφαρμογή

Παράδειγμα: Ποιο σχέδιο ιστοσελίδας βρίσκετε πιο ελκυστικό; [Εικόνα Α] [Εικόνα Β] [Εικόνα Γ] [Εικόνα Δ]

Θέματα εφαρμογής:

  • Παροχή εναλλακτικού κειμένου για προσβασιμότητα
  • Δοκιμή σε διαφορετικές συσκευές και μεγέθη οθόνης

10. Ερωτήσεις Σωστού/Λάθους

  • Σκοπός: Δοκιμή γνώσεων και αξιολόγηση πεποιθήσεων 
  • Το καλύτερο γιαΕκπαιδευτική αξιολόγηση, επαλήθευση γεγονότων, δημοσκοπήσεις
  • Κρίσεις: 50% πιθανότητα σωστής εκτίμησης

Παράδειγμα: Οι έρευνες ικανοποίησης πελατών θα πρέπει να αποστέλλονται εντός 24 ωρών από την αγορά.

  • Οι αληθινοί
  • Ψευδής

Τεχνικές βελτίωσης:

  • Προσθέστε την επιλογή "Δεν ξέρω" για να μειώσετε τις εικασίες
  • Εστίαση σε σαφώς αληθείς ή ψευδείς δηλώσεις
  • Αποφύγετε απόλυτες λέξεις όπως «πάντα» ή «ποτέ»
ερώτηση πολλαπλής επιλογής "σωστό ή λάθος"

Μπόνους: Απλά πρότυπα ερωτήσεων πολλαπλών επιλογών (MCQs)

Βέλτιστες πρακτικές για τη δημιουργία αποτελεσματικών ερωτήσεων πολλαπλών επιλογών (MCQs)

Η δημιουργία ερωτήσεων πολλαπλής επιλογής υψηλής ποιότητας απαιτεί συστηματική προσοχή στις αρχές σχεδιασμού, στις διαδικασίες δοκιμών και στη συνεχή βελτίωση με βάση τα δεδομένα και την ανατροφοδότηση.

Συγγραφή σαφών και αποτελεσματικών θεμάτων

Ακρίβεια και σαφήνεια

  • Χρησιμοποιήστε συγκεκριμένη, σαφή γλώσσα που δεν αφήνει περιθώρια παρερμηνείας
  • Εστίαση σε μία μόνο έννοια ή ιδέα ανά ερώτηση
  • Αποφύγετε περιττές λέξεις που δεν συμβάλλουν στο νόημα
  • Γράψτε σε κατάλληλο επίπεδο ανάγνωσης για το κοινό-στόχο σας

Πλήρη και ανεξάρτητα στελέχη

  • Βεβαιωθείτε ότι το στέλεχος μπορεί να γίνει κατανοητό χωρίς να διαβάσετε τις επιλογές
  • Συμπεριλάβετε όλες τις απαραίτητες πληροφορίες για το πλαίσιο και το υπόβαθρο
  • Αποφύγετε τα στελέχη που απαιτούν συγκεκριμένη γνώση επιλογών για την κατανόησή τους.
  • Κάντε το στέλεχος μια ολοκληρωμένη σκέψη ή μια σαφή ερώτηση

Παράδειγμα σύγκρισης:

Κακή βλάστηση: «Το μάρκετινγκ είναι:» Βελτιωμένο στέλεχος: «Ποιος ορισμός περιγράφει καλύτερα το ψηφιακό μάρκετινγκ;»

Κακή βλάστηση: «Αυτό που βοηθάει περισσότερο τις επιχειρήσεις:» Βελτιωμένο στέλεχος: «Ποιος παράγοντας συμβάλλει σημαντικότερα στην επιτυχία μιας μικρής επιχείρησης κατά το πρώτο έτος;»

Ανάπτυξη επιλογών υψηλής ποιότητας

Ομοιογενής δομή

  • Διατηρήστε συνεπή γραμματική δομή σε όλες τις επιλογές
  • Χρησιμοποιήστε παράλληλη διατύπωση και παρόμοια επίπεδα πολυπλοκότητας
  • Βεβαιωθείτε ότι όλες οι επιλογές συμπληρώνουν σωστά το στέλεχος
  • Αποφύγετε την ανάμειξη διαφορετικών τύπων απαντήσεων (γεγονότα, απόψεις, παραδείγματα)

Κατάλληλο μήκος και λεπτομέρεια

  • Διατηρήστε τις επιλογές περίπου παρόμοιου μήκους για να αποφύγετε την παροχή υποδείξεων
  • Συμπεριλάβετε επαρκείς λεπτομέρειες για σαφήνεια χωρίς να υπερφορτώνετε
  • Αποφύγετε επιλογές που είναι πολύ σύντομες για να έχουν νόημα
  • Ισορροπήστε τη συντομία με τις απαραίτητες πληροφορίες

Λογική οργάνωση

  • Ταξινόμηση επιλογών σε λογική σειρά (αλφαβητική, αριθμητική, χρονολογική)
  • Τυχαιοποίηση όταν δεν υπάρχει φυσική τάξη
  • Αποφύγετε μοτίβα που θα μπορούσαν να παρέχουν ακούσια ερεθίσματα
  • Λάβετε υπόψη την οπτική επίδραση της διάταξης των επιλογών

Δημιουργία Αποτελεσματικών Αποσπαστικών Μέσων

Πιθανότητα και αξιοπιστία

  • Σχεδιάστε περισπασμούς που θα μπορούσαν εύλογα να είναι σωστοί για κάποιον με μερική γνώση
  • Βασίστε τις λανθασμένες επιλογές σε συνήθεις παρανοήσεις ή σφάλματα
  • Αποφύγετε προφανώς λανθασμένες ή γελοίες επιλογές
  • Δοκιμάστε τους περισπασμούς με μέλη του κοινού-στόχου

Εκπαιδευτική αξία

  • Χρησιμοποιήστε περισπασμούς που αποκαλύπτουν συγκεκριμένα κενά γνώσης
  • Συμπεριλάβετε επιλογές που παραλίγο να αποδειχθούν απρόσμενες και δοκιμάζουν λεπτομερείς διακρίσεις
  • Δημιουργήστε επιλογές που καλύπτουν διαφορετικές πτυχές του θέματος
  • Αποφύγετε εντελώς τυχαίους ή άσχετους παράγοντες που αποσπούν την προσοχή

Αποφυγή κοινών παγίδων

  • Αποφύγετε γραμματικές ενδείξεις που αποκαλύπτουν τη σωστή απάντηση
  • Μην χρησιμοποιείτε «όλα τα παραπάνω» ή «κανένα από τα παραπάνω» εκτός εάν είναι στρατηγικά απαραίτητο
  • Αποφύγετε απόλυτους όρους όπως «πάντα», «ποτέ», «μόνο» που καθιστούν τις επιλογές προφανώς λανθασμένες.
  • Μην συμπεριλάβετε δύο επιλογές που σημαίνουν ουσιαστικά το ίδιο πράγμα

Πώς να δημιουργήσετε απλές αλλά αποτελεσματικές ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής

Οι δημοσκοπήσεις πολλαπλής επιλογής είναι ένας απλός τρόπος για να μάθετε για το κοινό, να συγκεντρώσετε τις σκέψεις του και να τις εκφράσετε σε μια ουσιαστική οπτικοποίηση. Μόλις ρυθμίσετε μια δημοσκόπηση πολλαπλής επιλογής στο AhaSlides, οι συμμετέχοντες μπορούν να ψηφίσουν μέσω των συσκευών τους και τα αποτελέσματα ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο.

Είναι τόσο εύκολο!

Δημιουργός διαδικτυακού κουίζ AhaSlides AI

Στην AhaSlides, έχουμε πολλούς τρόπους για να βελτιώσετε την παρουσίασή σας και να κάνετε το κοινό σας να συμμετέχει και να αλληλεπιδρά. Από διαφάνειες ερωτήσεων και απαντήσεων μέχρι σύννεφα λέξεων και φυσικά, τη δυνατότητα να κάνετε δημοσκοπήσεις στο κοινό σας. Υπάρχουν πολλές δυνατότητες που σας περιμένουν.