Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Doktoranden über die Erfahrungen als Lehrassistent analysieren können. Egal, ob Sie mit Hunderten von offenen Antworten oder quantitativen Metriken arbeiten, ich helfe Ihnen, mit KI-Umfrage-Analyse-Tools wertvolle Einblicke zu gewinnen.
Die richtigen Tools für die Analyse auswählen
Die Tools und der Ansatz, den Sie verwenden, hängen von der Struktur Ihrer Daten und dem Format der Umfrageantworten ab. Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
Quantitative Daten: Für strukturierte Fragen—wie „Wie zufrieden sind Sie auf einer Skala von 1-10?“ oder Multiple-Choice—ist der effizienteste Weg eine Tabellenkalkulation. Ich verwende oft Excel oder Google Sheets, um schnell Ergebnisse zu zählen, Durchschnitte zu berechnen und grundlegende Grafiken zu erstellen. Jeder kann das tun—es ist nur Zählen und Zusammenfassen.
Qualitative Daten: Offene Antworten, Folgefragen oder narrative Antworten sind eine andere Herausforderung. Sie können nicht Hunderte von Aufsätzen manuell durchgehen—und sollten es auch nicht. AI-Tools, die für natürliche Sprache entwickelt wurden, übernehmen hier die Schwerarbeit, indem sie Schlüsselthemen, Trends und Meinungen identifizieren, die ein menschliches Team ewig bräuchte, um sie zu entdecken.
Es gibt zwei Ansätze für das Setzen von Werkzeugen bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für AI-Analyse
Copy-and-Paste-Analyse: Sie können Ihre offenen Antworten exportieren und in ChatGPT (oder ein anderes großes Sprachmodell) einfügen, um Muster zu erkunden oder benutzerdefinierte Fragen zu stellen. Dies ermöglicht Ihnen, mit Ihren Daten zu interagieren, als ob Sie mit einem Forschungsassistenten sprechen, der alle Ihre Antworten gelesen hat.
Nicht mehr so schnell bei großen Datenmengen: Bei Dutzenden von Antworten ist alles gut. Aber sobald Sie mit Hunderten von Antworten arbeiten, wird es umständlich. Sie könnten den Überblick verlieren, es wäre mühsam, Kopien zu machen, und unhandlich sein, mehrere Nachfragen und verschiedene Fragetypen zu organisieren.
Zusammenfassung: Hervorragend für kleine Mengen, praktische Experimente oder wenn Sie Ihre Daten bereits exportiert haben. Dennoch ist die Eigenverwaltung des Prozesses mühsam.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckmäßig für Umfrageanalysen: Plattformen wie Specific sind darauf ausgelegt, qualitative Umfragefeedbacks von Anfang bis Ende zu analysieren. Sie ermöglichen es Ihnen, Antworten innerhalb eines Systems zu sammeln und zu analysieren, unterstützt durch KI, die für Benutzerfeedback entwickelt wurde—nicht für generische Gespräche.
Bessere Daten, bessere Einsichten: Das konversationelle Format von Specific stellt automatisch intelligente Folgefragen (sehen Sie, wie AI Folgefragen funktionieren), sodass Sie reichere Geschichten erhalten, nicht nur kurze Auszüge.
Keine Tabellenkalkulationen, nur Antworten: Sobald Antworten eingehen, erhalten Sie sofort KI-Zusammenfassungen, umsetzbare Kernthemen und die Möglichkeit, mit Ihren Ergebnissen zu „sprechen“—fragen Sie die AI nach Vorschlägen, Schmerzpunkten oder vergleichen Sie sogar Antworten nach Kohorten, alles ohne manuelle Durchsicht.
Analyse fließt mühelos: Sie haben zusätzliche Tools, um zu kontrollieren, welche Daten zu jeder AI-Konversation geschickt werden, die Kontextgröße zu verwalten und separate Analysethreads für verschiedene Perspektiven aufrechtzuerhalten.
Interessiert an diesem Ansatz? Es lohnt sich, die AI-Umfrage-Analyse-Seite der Plattform für mehr zu überprüfen. Sie vermeiden stundenlange manuelle Überarbeitung und erhalten tiefere, zuverlässigere Einblicke in die Erfahrungen Ihrer Doktoranden als Lehrassistenten—unterstützt durch KI, die genau für diesen Workflow entwickelt wurde.
Tatsächlich kann die Analyse von Umfrageantworten von Doktoranden über ihre Erfahrungen als Lehrassistent Trends bei Herausforderungen aufdecken und die Auswirkungen auf die akademische Entwicklung aufzeigen—etwas, das viele Universitäten in ihren Programmbewertungen priorisiert haben [1].
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten zur Erfahrung als Lehrassistent für Doktoranden
Eine KI ist nur so gut wie die Aufforderung, die Sie ihr geben, besonders wenn es darum geht, unordentliches, vielschichtiges Feedback wie die Erfahrungen von Doktoranden als Lehrassistent zu bewältigen. Hier sind bewährte Aufforderungen, die Sie jetzt verwenden können—egal ob Sie in Specific, ChatGPT oder einem anderen AI-Tool arbeiten.
Aufforderung für Kernideen:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erläuterung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernidee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meisten zuerst genannt
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erläuterungstext
2. **Kernidee Text:** Erläuterungstext
3. **Kernidee Text:** Erläuterungstext
Tipp: Fügen Sie Kontext für bessere Antworten hinzu! KI liefert immer relevanter Ergebnisse, wenn Sie den Rahmen mit dem Zweck der Umfrage, Ihrem Publikum oder Ihren Zielen setzen. Zum Beispiel:
Analysieren Sie die Umfrageantworten von Doktoranden zu ihren Lehrassistentenerfahrungen, um gemeinsame Herausforderungen und Vorteile zu identifizieren.
Tiefer in spezifische Erkenntnisse eintauchen: Sobald Sie Kernthemen haben, verwenden Sie gezielte Aufforderungen wie:
Erzählen Sie mir mehr über die Probleme beim Workload-Management, die von Doktoranden erwähnt wurden.
Aufforderung zu einem speziellen Thema: Wenn Sie überprüfen müssen, ob eine Herausforderung oder Chance (z.B. „Unterstützung durch Vorgesetzte“) erwähnt wird, fragen Sie:
Hat jemand über Unterstützung durch das Lehrpersonal gesprochen? Zitieren Sie.
Hier sind gezieltere Aufforderungen, getestet für Umfragen über die Erfahrung als Lehrassistent bei Doktoranden:
Aufforderung für Personas:
Basiert auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen Personas—ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die aus den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie alle Muster oder Häufigkeiten.
Aufforderung für Motivationen & Antriebe:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung zur Sentiment-Analyse:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu den einzelnen Sentimentkategorien beitragen.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anforderungen auf, die von Umfrageteilnehmern bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie gegebenenfalls direkte Zitate hinzu.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um jegliche unerfüllten Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken, die von den Befragten hervorgehoben werden.
Vergessen Sie nicht, dass das Verwenden solcher Aufforderungen Ihnen hilft, von generischen AI-Zusammenfassungen zu spezifischen, umsetzbaren Erkenntnissen zu kommen. Für weitere Aufforderungsinspiration und Umfragedesign-Anleitungen lesen Sie unseren Artikel über beste Umfragen für Doktoranden und TAs.
Hochschulen, die in die Analyse offener Feedbacks mit diesen Methoden investieren, sehen qualitativ hochwertigere Verbesserungspläne und umsetzbarere Einblicke [2].
Wie Specific qualitative Umfragedaten nach Fragentyp analysiert
Der Fragetyp, den Sie in einer Umfrage stellen, beeinflusst, wie Antworten zusammengefasst und interpretiert werden. Bei Specific setzen wir dieses Prinzip um, indem wir die KI-Analyse an jeden Fragetyp anpassen:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgemaßnahmen): Die KI bietet Ihnen eine Zusammenfassung für alle Antworten, einschließlich separater Zusammenfassungen für eingehende Nachfragen, die mit diesen Fragen verknüpft sind. Wenn Sie fragen „Was sind Ihre größten Herausforderungen als Lehrassistent?“, erhalten Sie eine destillierte Liste von Schmerzpunkten aus allen Kommentaren und Folgegesprächen.
Wahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Jede Antwortoption (zum Beispiel „Zeitmanagement“) erhält eine eigene benutzerdefinierte Zusammenfassung, basierend auf dem, was die Befragten sagten, als sie diese Option ausgewählt haben und Folgefragen beantworteten. Dies ermöglicht Ihnen, Feedback zu spezifischen Themen zu vergleichen – zu erkennen, was funktioniert und was nicht.
NPS-Fragen: Antworten werden nach Gruppe aufgeteilt: Kritiker, Passive oder Befürworter. Die KI liefert eine maßgeschneiderte Zusammenfassung für jede Gruppe, basierend auf dem, was die Leute zu ihrer Wahl sagten (z.B. Kritiker, die erklären, warum sie eine schlechte Erfahrung gemacht haben).
Sie könnten ähnliche Ergebnisse erzielen, indem Sie relevante Antworten in Chargen in ChatGPT einfügen und für jedes Segment Aufforderungen ausführen, aber das wäre viel manuelle Arbeit und es ist leicht, den Überblick zu verlieren. Ich ziehe Werkzeuge vor, die diesen Zuordnungs- und Zusammenfassungsprozess automatisieren.
Qualitative Daten, insbesondere aus Umfragen von Doktoranden, heben oft komplexe Herausforderungen und detaillierte Geschichten hervor, die sich nicht nur auf Zahlen reduzieren lassen [3]. Die Verwendung von KI, um Antworten nach Struktur und Gruppe aufzuschlüsseln, ist der schnelle Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen.
Überwindung der AI-Kontextlimits in der Umfrageanalyse
Wenn Sie versuchen, alle Ihre Umfrageantworten in eine einzige AI-Aufforderung zu packen, stoßen Sie möglicherweise an eine Wand: Große Sprachmodelle können nur eine bestimmte Menge an Daten gleichzeitig „sehen“ (ihr „Kontextlimit“). So umgehe ich dies:
Filtern: Vor der Analyse filtere ich Gespräche so, dass nur relevante Antworten—zum Beispiel diejenigen, die mit „Ja“ auf eine Schlüsselfrage geantwortet haben oder Workload erwähnt haben—an die KI geschickt werden. Dies lenkt die Aufmerksamkeit auf die interessantesten Gespräche und hält Sie unter dem Daten-Limit der KI.
Cropen: Manchmal kürze ich nur auf die Fragen, die für meine Analyse relevant sind—zum Beispiel nur die offenen oder Antworten auf eine spezifische Nachfrage. Dieser fokussierte Rahmen ermöglicht es mir, mehr unterschiedliche Gespräche in einem einzigen Lauf der AI einzuschließen, während ich das Rauschen ignoriere.
Specific bewältigt diese Kontextmanagement-Taktiken von Haus aus, sodass Sie nicht Ihre eigenen Datenfilter jonglieren oder manuell Datensätze kürzen müssen, bevor Sie sie in Analysetools einfügen.
Mit dem richtigen Filter- und Cropping-Tool erhalten Sie mehr Wert von Ihrer KI und können Hunderte von Antworten von Doktoranden erkunden, ohne auf technische Grenzen zu stoßen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse der Umfrageantworten von Doktoranden
Bei einem großen Umfrageprojekt—wie dem Verständnis der TA-Erfahrungen über mehrere Kohorten hinweg—ist die Zusammenarbeit bei der Analyse oft ein großes Ärgernis. Normalerweise teilen die Leute Tabellenkalkulationen, kopieren und fügen Antworten ein oder verlieren den Überblick darüber, wer was in riesigen Gruppenchats gesagt hat.
Teamchat mit AI: In Specific können Sie und Ihre Kollegen jeweils eigene AI-Chats starten, um die Umfrage aus verschiedenen Blickwinkeln zu erkunden: Vielleicht konzentrieren Sie sich auf die Arbeitsbelastung, während jemand anderes die Trainingsbedürfnisse untersucht. Jeder Chat behält seine eigene Ansicht und Filter bei, sodass Sie die Arbeit des anderen nicht überschreiben.
Sehen, wer was gefragt hat: Bei mehreren Chats im Einsatz kennzeichnet Specific jede Konversation nach Autor und Gruppe. Wenn Sie gemeinsam mit anderen im AI-Chat arbeiten, enthält jede Nachricht das Avatar des Absenders, sodass jeder weiß, wer beiträgt—und Verwirrung oder doppelte Analysen vermieden werden.
Überprüfung und Vergleich der Ergebnisse: Jeder Chat wirkt als lebendiger „Analysestrang“, sodass jeder Mitarbeiter Notizen machen, Aufforderungen ausführen oder Ausgaben auf seine Weise zusammenfassen kann. Es ist einfach, abschließende Berichte zusammenzustellen oder Erkenntnisse über das Team hinweg zu vergleichen.
Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber der herkömmlichen Methode eines gemeinsamen Dokuments—besonders wenn Ihr Umfrageprojekt zur TA-Erfahrung von Doktoranden eine Eingabe von Forschern, Verwaltungsprogrammen oder Graduiertenvertretern zur gleichen Zeit benötigt.
Erstellen Sie Ihre Umfrage zur Erfahrung von Doktoranden als Lehrassistent jetzt
Beginnen Sie, reichhaltiges, umsetzbares Feedback mit KI-gesteuerten Umfragen zu sammeln—erhalten Sie bessere Antworten, analysieren Sie alles sofort und entdecken Sie Einblicke, die Ihnen mit Formularen oder Tabellenkalkulationen entgehen würden.