Hier sind einige der besten Fragen für eine Umfrage unter Studenten zur Fairness der Bewertung, zusammen mit praktischen Tipps für ihre Formulierung. Wenn Sie wenig Zeit haben oder Inspiration für Ihre eigene Umfrage suchen, können wir Ihnen helfen, innerhalb von Sekunden eine angepasste Umfrage zur Fairness der Bewertung von Studenten mit Specific zu erstellen.
Beste offene Fragen für eine Umfrage unter Studenten zur Fairness der Bewertung
Offene Fragen ermöglichen es den Studenten, ihre ehrliche Meinung zu äußern, wodurch oft Erkenntnisse hervorgehen, die Sie vielleicht noch gar nicht in Betracht gezogen haben. Sie sind insbesondere wertvoll, wenn Sie echtes Feedback wollen, anstatt nur Kästchen abzuhaken. Tatsächlich ergab eine Studie an einer spanischen öffentlichen Universität, dass die Verwendung von offenen Fragen in Studentenumfragen zu einer Rücklaufquote von 35% führte—deutlich höher als bei typischen geschlossenen Fragebögen, die etwa 15% erhielten.[1] Das spricht Bände darüber, wie fesselnd und wertvoll offene Aufforderungen sein können.
Der beste Zeitpunkt, um offene Fragen zu verwenden, ist, wenn Sie nach Kontext, Geschichten oder neuen Perspektiven zur Fairness der Bewertung suchen—insbesondere wenn Sie nach den eigentlichen Ursachen suchen, nicht nur nach schnellen Meinungen.
Wie ist Ihr Gesamteindruck von der Fairness der Art und Weise, wie Sie in diesem Kurs bewertet werden?
Können Sie eine Situation beschreiben, in der Sie den Bewertungsprozess als unfair empfanden? Was ist passiert?
Welche Faktoren tragen Ihrer Meinung nach am meisten zu fairen oder unfairen Bewertungen an unserer Schule bei?
Wie klar finden Sie, dass die Bewertungskriterien Ihnen mitgeteilt werden?
Wenn Sie eine Sache an der Art und Weise, wie Bewertungen gegeben oder benotet werden, ändern könnten, was wäre das?
Erzählen Sie uns von einer Zeit, in der Ihnen Feedback aus einer Bewertung geholfen hat (oder nicht geholfen hat), sich zu verbessern.
Wie wohl fühlen Sie sich dabei, die Ergebnisse der Bewertung mit Ihren Dozenten zu besprechen? Warum?
Was, wenn überhaupt, lässt Sie an der Fairness der Bewertungen hier zweifeln?
Wie vergleichen sich Gruppenbewertungen mit Einzelbewertungen in Bezug auf Fairness, Ihrer Erfahrung nach?
Welche Vorschläge haben Sie, um Bewertungsprozesse fairer für alle zu gestalten?
Beste Single-Select Multiple-Choice-Fragen für eine Umfrage unter Studenten zur Fairness der Bewertung
Single-Select Multiple-Choice-Fragen sind ideal, wenn Sie Studentenmeinungen quantifizieren, Veränderungen über die Zeit vergleichen oder einfach ein bedeutungsvolles Gespräch starten möchten. Sie sind für Studenten leichter und schneller zu beantworten—manchmal wird es dadurch weniger einschüchternd, ihre Meinung zu äußern. Später können Sie tiefere “Warum”-Fragen stellen, um die eigentlichen Ursachen zu identifizieren.
Hier sind drei praktische Multiple-Choice-Umfragefragen, die Sie einbeziehen möchten:
Frage: Wie fair empfinden Sie den Bewertungsprozess insgesamt?
Sehr fair
Eher fair
Weniger fair
Überhaupt nicht fair
Frage: Wie oft haben Sie das Gefühl, genau zu wissen, wie Ihre Arbeit bewertet wird, bevor Sie sie einreichen?
Immer
Oft
Manchmal
Selten
Niemals
Frage: Was glauben Sie, hat den größten Einfluss auf die Fairness der Bewertung in Ihren Kursen?
Klare Bewertungskriterien
Beständigkeit der Dozenten
Bewertungsformat
Beteiligung der Peers
Anderes
Wann mit „Warum?“ nachfragen? Sie sollten immer dann „warum“ als Folgefragen stellen, wenn die Wahl eines Studenten eine Lücke aufdeckt oder Sie Klarheit über seine Begründung wünschen. Beispielsweise, wenn jemand sagt, eine Bewertung sei nicht fair, ermutigen Sie immer nach Details: **„Danke fürs Teilen—können Sie erklären, warum Sie so empfinden?“** Dies führt zu Kontext und umsetzbaren Ideen zur Verbesserung.
Wann und warum die Wahl „Anderes“ hinzufügen? Die Option „Anderes“ gibt den Studenten die Möglichkeit, Probleme oder Faktoren zu erwähnen, die Sie nicht vorweggenommen haben—oft führen diese zu unerwarteten, aufschlussreichen Einsichten in ihren Folgeantworten. Dies ist ein Goldgrube, wenn Sie das einfangen wollen, was Sie nicht gefragt haben!
Sollten Sie eine NPS-ähnliche Frage für eine Umfrage zur Fairness der Bewertung verwenden?
Der Net Promoter Score (NPS) Ansatz ist nicht nur für Unternehmen geeignet, die Kundenloyalität messen. NPS ist auch hervorragend für Bildungseinrichtungen—es hilft, die Stimmung auf einen Blick zu erfassen und Trends im Laufe der Zeit zu erkennen. Im Kontext der Fairness der Bewertung können Sie eine NPS-ähnliche Frage stellen wie:
„Wie wahrscheinlich ist es auf einer Skala von 0–10, dass Sie den Bewertungsprozess dieses Kurses als fair einem Kommilitonen empfehlen?“
Diese einzelne Frage hat es in sich—sie liefert Ihnen eine quantifizierbare Metrik zum Nachverfolgen, während die Nachfolgefrage („Warum haben Sie diese Punktzahl gegeben?“) die Beweggründe und Verbesserungsmöglichkeiten aufdeckt. Wir haben gesehen, dass dieser Ansatz in zahlreichen Institutionen und Pilotprojekten Früchte trägt. Sie können ganz einfach eine NPS-Fairness-Umfrage für Studenten erstellen und anfangen, sowohl Zahlen als auch Geschichten zu sammeln.
Die Macht von Folgefragen
Die Schönheit von automatisierten Folgefragen zeigt sich wirklich, wenn nuanciertes, kontextbezogenes Feedback gesammelt wird. Wie die Forschung zum Vergleich von traditionellen Online-Umfragen und AI-gestützten Konversationsumfragen ergab, führen AI-gestützte Interviews zu informierteren, relevanteren und spezifischeren Antworten und übertreffen damit altmodische Webformulare.[3] Wenn Sie sehen möchten, wie die automatischen AI-Folgefragen von Specific in Aktion funktionieren, lohnt es sich, dies zu erkunden.
Mit Specific folgt AI intelligent anhand der vorherigen Antwort eines Studenten nach—und fragt wie ein erfahrener Interviewer sofort nach Details, Erklärungen oder Beispielen. Dies macht das Feedback bereichernder für die Analyse und viel einfacher umzusetzen. Außerdem sparen Sie sich den Zeitaufwand für endlose E-Mail-Betreffs, nur um Umfrageantworten zu klären.
Student: „Ich denke nicht, dass das Feedback, das ich erhalten habe, fair war.”
AI-Nachfolge: „Können Sie mir mehr darüber sagen, warum das Feedback unfair erschien oder was Sie sich anders gewünscht hätten?”
Wie viele Nachfragen stellen? In der Regel sind 2–3 Nachfragen ausreichend, um auf eine Antwort einzugehen. Specific ermöglicht es Ihnen, dies anzupassen—sodass Sie den Studenten nicht überfordern, aber dennoch erhalten, was benötigt wird. Sie können sogar Regeln festlegen, um weiterzugehen, sobald Sie die benötigten Einsichten haben.
Das macht es zu einer Konversationsumfrage: Sie senden keine starren Formulare mehr—Sie führen ein echtes Gespräch. Daher finden die Befragten es viel ansprechender.
Analyse von AI-Umfrageantworten ist jetzt nahtlos—AI kann all diese reichhaltigen, unstrukturierten Antworten überprüfen und schnell Themen destillieren (sehen Sie sich unsere Anleitung zur Verwendung von AI zur Analyse von Studentenumfrageantworten an, wenn Sie sehen möchten, wie es funktioniert).
Dieser automatisierte, kontextgesteuerte Ansatz für Nachfragen ist neu—warum nicht selbst eine Umfrage zur Fairnessbewertung erstellen und ausprobieren, wie sich Konversationsumfragen in der Praxis anfühlen?
Wie Sie Eingabeaufforderungen nutzen, um Fragen für eine Umfrage zur Fairnessbewertung zu erstellen
Wenn Sie Ihre eigenen Fragen mit ChatGPT (oder einer anderen AI) entwerfen möchten, formulieren Sie Ihre Eingabeaufforderung einfach so:
Schlagen Sie 10 offene Fragen für eine Umfrage unter Studenten zur Fairness der Bewertung vor.
Die Ergebnisse werden jedoch noch besser, wenn Sie Kontext hinzufügen: Beschreiben Sie Ihre Schule, die Arten von Bewertungen, an denen Sie interessiert sind, oder die Herausforderungen, denen Sie gegenüberstehen. Zum Beispiel:
Wir sind eine High School in den USA, die neue digitale Bewertungen pilotiert. Die Studenten haben Bedenken bezüglich der Transparenz der Bewertungen geäußert. Bitte schlagen Sie 10 offene Umfragefragen vor, um tiefere Einblicke in die Wahrnehmung der Fairness der Bewertung durch die Studenten zu gewinnen.
Möchten Sie Ihre Umfrage organisieren? Führen Sie aus:
Betrachten Sie die Fragen und kategorisieren Sie sie. Geben Sie die Kategorien mit den passenden Fragen aus.
Sobald Sie Ihre Kategorien sehen, können Sie bei Bedarf tiefer gehen:
Erstellen Sie 10 Fragen für diese Kategorien: Transparenz der Bewertungen, Beständigkeit der Dozenten und Studentenanxiety.
Das Kombinieren dieser Eingabeaufforderungen mit Specific’s AI-gestütztem Umfrageeditor bietet unglaubliche Flexibilität, um Ihre Umfragen schnell zu aktualisieren—sagen Sie der AI einfach, was Sie geändert haben möchten.
Was ist eine Konversationsumfrage (und wie unterscheiden sich AI-generierte Umfragen)
Konversationsumfragen revolutionieren, wie wir Studentenfeedback sammeln, indem sie fade, unpersönliche Formulare durch dynamische, chatbasierte Interviews ersetzen. Im Gegensatz zu traditionellen Umfragen passen sich die Fragen in Echtzeit an—AI registriert Antworten von Studenten, stellt relevante Nachfragen und schafft einen echten Dialog. Das Ergebnis? Schärfere Einsichten und höhere Rücklaufquoten, wie Forschung zeigt.[3]
Manuelle Umfragen | AI-generierte Konversationsumfragen |
|---|---|
Eintönig, statisch, keine Nachfragen | Fühlt sich wie ein Gespräch an |
Schwierige Klarstellung unklarer Antworten | Fragt natürlich zur Klärung nach |
Analyse ist langsam, oft manuell | Automatische AI-gestützte Antwortanalyse |
Niedrige Beteiligung, niedrige Fertigstellungsraten | Höhere Beteiligung und reichhaltigere Antworten |
Warum AI für Studentenbefragungen verwenden? Wir erhalten schnellere, tiefere und relevantere Einsichten mit weniger administrativem Aufwand. Die Nutzung eines AI-Umfragegenerators bedeutet, dass Sie eine Konversationsumfrage erstellen, starten und analysieren können—all das an einem Ort, ohne ein Umfrageexperte werden zu müssen. Das Endergebnis: Das Feedback, das Sie sammeln, ist nicht nur reichhaltiger, sondern auch einfacher umsetzbar, dank der integrierten AI-Umfragenergebnisanalyse.
Interessiert, wie Sie Ihre eigene erstellen? Werfen Sie einen Blick auf unseren Leitfaden zur Erstellung einer Studentenbefragung zur Fairness der Bewertung.
Specific ist darauf ausgerichtet, die bestmögliche Konversationsumfrageerfahrung zu bieten, damit sowohl Umfrageersteller als auch Studenten sich gehört, engagiert und respektiert fühlen—während die Analyse kinderleicht ist.
Schauen Sie sich jetzt dieses Beispiel einer Befragung zur Fairness der Bewertung an
Springen Sie in ein interaktives Umfrageerlebnis, das Ihnen tiefere Einblicke, intelligentere Nachfragen und schnellere Analysen bietet—alles in einem nahtlosen Workflow. Entdecken Sie, warum konversations-, AI-gestützte Umfragen der neue Standard im Feedback zur studentischen Bewertung sind.
