Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Hochschulabsolventen zu Karrierediensten mithilfe der besten Werkzeuge und Eingabeaufforderungen für umsetzbare Erkenntnisse analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Wie Sie die Umfrageanalyse angehen, hängt von der Struktur Ihrer gesammelten Daten ab. Sie benötigen die richtigen Werkzeuge, um aufschlussreiche Erkenntnisse zu gewinnen – insbesondere aus umfangreichem qualitativem Feedback, bei dem eine manuelle Analyse in großem Maßstab unmöglich ist.
Quantitative Daten: Zahlen – wie die Anzahl der Studierenden, die jede Option wählen – sind unkompliziert. Tools wie Excel oder Google Sheets ermöglichen es Ihnen, diese Zahlen schnell zu tabellieren und zu visualisieren und Trends in Sekundenschnelle zu erkennen.
Qualitative Daten: Offen formulierte Antworten oder detaillierte Folgeantworten? Jede Antwort einzeln zu lesen, ist nicht realistisch, sobald Sie ein Dutzend Befragte überschreiten. Hier kommen spezialisierte KI-Tools ins Spiel. Große Sprachmodelle können schnell Trends aufzeigen, subtile Erkenntnisse extrahieren und das Lesen für Sie übernehmen.
Bei qualitativem Feedback gibt es zwei Ansätze für Tools – jeder entspricht unterschiedlichen Bedürfnissen und Benutzerpräferenzen:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können Ihre exportierten Daten kopieren und direkt in ChatGPT oder ähnliche Plattformen für eine interaktive Analyse einfügen. Dieser Weg bietet Ihnen Flexibilität, maßgeschneiderte Fragen zu stellen und die Gespräche in Ihrem eigenen Tempo zu führen. Allerdings ist das Verwalten großer Datenmengen auf diese Weise einfach nicht praktisch. Sie werden schnell von Kopier-Einfüge-Müdigkeit geplagt sein, und das Verwalten des Kontexts, insbesondere bei unübersichtlichen oder langen Antworten, kann frustrierend und durch die Kontextfenster des Modells begrenzt sein.
All-in-One-Tools wie Specific
Specific ist für Umfrageanalysen gebaut. Sie können Umfragen entwerfen, die Daten sammeln (mit automatisierten Nachfragen für tiefere Antworten) und die Antworten sofort mit KI-gestützten Zusammenfassungen analysieren – alles ohne Export oder manuelle Arbeit.
Der Vorteil ist klar: KI in Specific fasst die Kerngedanken zusammen, die sich in Hunderten von studentischen Gesprächen in Sekunden manifestieren. Sie können mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, tiefgehende Fragen stellen und einfach verwalten, welchen Kontext Sie der KI senden (wie die Auswahl, welche Fragen oder Befragtensegmente analysiert werden sollen). Dynamische Nachfragen erhöhen die Datenqualität, sodass Ihre Analyse robuster wird.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, lesen Sie diese detaillierte Übersicht über den AI-Umfrageantwortanalyse-Workflow.
Laut einem aktuellen Bericht von Inside Higher Ed sehen sich mehr als 60 % der Hochschulen einem Druck ausgesetzt, verwertbare Datenanalysen bereitzustellen, um die Karrieretauglichkeit und Berufsergebnisse der Studierenden zu verbessern – eine Aufgabe, die mit modernen KI-Umfragetools, die für die Bildungsforschung entwickelt wurden, wesentlich machbarer ist. [1]
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse von Umfragen zu Karrierediensten für Hochschulabsolventen
Smarte Eingabeaufforderungen erschließen Einblicke der nächsten Stufe aus Ihren Umfragedaten. Nachfolgend finden Sie erprobte Beispiele, die Sie in ChatGPT, Specific oder jeder KI-Plattform verwenden können, um Feedback zu Karrierediensten von Hochschulabsolventen zu analysieren. Das Geheimnis? Geben Sie genügend Kontext an und sagen Sie der KI genau, was Sie möchten:
Eingabeaufforderung für Kerngedanken: Nutzen Sie diese, wenn Sie das "große Ganze" oder eine kurze Zusammenfassung dessen wünschen, was am häufigsten vorkommt.
Ihre Aufgabe besteht darin, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Menschen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meisten Erwähnungen oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Tipp: KI funktioniert immer besser, wenn Sie Kontext teilen, wie das Ziel Ihrer Umfrage zu Karrierediensten für Hochschulabsolventen, wer geantwortet hat oder der Zeitrahmen. Beispielsweise:
Analysieren Sie die Antworten unserer Umfrage unter Hochschulabsolventen, die im März 2024 zu Karrierediensten durchgeführt wurde. Unser Ziel ist es, herauszufinden, welche Unterstützung die Studierenden als besonders hilfreich empfanden und in welchen Bereichen sie Verbesserungsbedarf sehen. Konzentrieren Sie sich darauf, wiederkehrende Themen zu extrahieren, und achten Sie auf Vorschläge, die für die Arbeitsplatzvermittlung und das Alumni-Netzwerken relevant sind.
Tiefer in ein Thema eintauchen: Wenn Sie mehr Details zu einem Hauptthema wünschen, fordern Sie an:
Sagen Sie mir mehr über die Wahrnehmung der Unterstützung bei der Arbeitsplatzvermittlung durch die Studierenden.
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Überprüfen Sie schnell, ob ein bestimmtes Problem oder Programm erwähnt wurde. Sie können immer "Zitate einfügen" für Belege dazufügen.
Hat jemand über Herausforderungen mit Karrieremessen gesprochen? Zitate einfügen.
Eingabeaufforderung für Personas: Ideal, um Ihre Absolventen nach Einstellung, Zielen oder Zufriedenheit mit den Karrierediensten zu segmentieren.
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Wenn Sie wissen möchten, was für die Studierenden nicht funktioniert oder wo die meisten Reibungen auftreten.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt werden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie alle Muster oder Häufigkeiten des Vorkommens.
Eingabeaufforderung für Motivationen & Antriebe: Verwenden Sie diese, um zu verstehen, warum sich Studierende (oder nicht) für Ihre Karrieredienste-Angebote engagieren.
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen zusammen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Durchdachte Eingabeaufforderungen können selbst die chaotischsten offenen Textresultate vereinfachen und Gelegenheiten aufdecken, die Sie nie erkennen würden, wenn Sie nur Zeilen in einer Tabelle durchblättern. Für eine strukturierte Liste der besten Fragen, die aufgenommen werden sollten, gibt es einen hervorragenden Leitfaden zu Fragen für Umfragen zu Karrierediensten für Hochschulabsolventen.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Der Fragetyp bestimmt die Grundlage dafür, wie Specific (und, in geringerem Maße, ChatGPT) Zusammenfassungen und Themen organisieren kann:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Specific bietet sofort eine klare, prägnante Zusammenfassung aller Antworten und Folgeantworten, die mit der Frage verknüpft sind. Es ist auch einfach, in die Details für jeden einzelnen Befragten einzutauchen.
Auswahlmöglichkeiten mit Folgefragen: Jede Auswahloption hat ihre eigene gruppierte Zusammenfassung, die sowohl die Anzahl der Studierenden, die sie ausgewählt haben, als auch eine Aufschlüsselung aller Folgeantworten anzeigt. So lassen sich zentrale Unterschiede mühelos erkennen.
NPS-Fragen: Kontinuierliches NPS-Tracking? Jede Kategorie – Kritiker, Passive, Befürworter – erhält ihre eigene Zusammenfassung der Erkenntnisse aus den zugehörigen Folgefragen. Sie verstehen sofort, was Befürworter lieben und wo Kritiker Schwierigkeiten haben.
Ähnliche Analysen könnten Sie durchführen, indem Sie verschiedene Kohorten in ChatGPT einfügen, aber es ist erheblich arbeitsintensiver. Specific übernimmt dies automatisch, was den Unterschied ausmacht, wenn Ihnen Geschwindigkeit und Erkenntnistiefe wichtig sind.
Es ist erwähnenswert, dass Umfragen mit integrierten automatischen KI-Nachfragen oft mehr umsetzbare Daten ergeben, da die KI darauf hinweist, unklare Antworten zu klären oder dort tiefer zu graben, wo es nötig ist. [2]
Wie man innerhalb der Kontextgrößenbeschränkung der KI arbeitet
Sowohl ChatGPT als auch spezialisierte Werkzeuge wie Specific stehen vor der Herausforderung der Kontextgröße – eine große Anzahl von Umfrageantworten passt möglicherweise nicht alle auf einmal in die KI zur Analyse. Aber mit der richtigen Strategie verpassen Sie niemals entscheidende Erkenntnisse.
Filtern: In Specific können Sie den Input filtern, sodass nur Studentengespräche, die auf ausgewählte Fragen geantwortet haben – oder bestimmte Optionen gewählt haben – in die Analyse eingeschlossen werden. Dies reduziert das Datenvolumen und hält Anfragen schnell und fokussiert.
Beschneiden: Wählen Sie nur die Fragen aus, die Sie analysieren möchten. Das bedeutet, dass die KI nur die wertvollen Teile Ihrer Umfrage erhält, während sie innerhalb des Kontextfensters spielt und gleichzeitig eine umfassende Abdeckung maximiert.
Dieser Workaround spiegelt die empfohlene Praxis im KI-Bereich wider: Teilen Sie große Datenmengen in kleinere, fokussierte Blöcke und analysieren Sie diese einzeln. Mit mehr als 800.000 Hochschulabsolventen, die jährlich in den US-amerikanischen Arbeitsmarkt eintreten [3], ist es entscheidend, Daten effizient zu organisieren, um Trends zu erkennen, die für die Verbesserung der Karrieredienste von Bedeutung sind.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Hochschulabsolventen
Kollaborative Umfrageanalyse kann chaotisch sein – das Hin- und Herschieben von Tabellenkalkulationen, das Verfolgen von Änderungen und das Aufrechterhalten der Abstimmung aller Beteiligten kostet wertvolle Zeit. Wenn Sie die Karrieredienste basierend auf dem Feedback der Absolventen verbessern möchten, sind Geschwindigkeit und Zusammenarbeit entscheidend.
In Specific analysieren Teams Daten, indem sie mit KI chatten – es ist nicht notwendig, Dateien zu exportieren oder Berechtigungen für externe Dokumente zu verwalten. Sie können mehrere Chats erstellen, jeder mit eigenen Filtern oder Fokus (wie „Berufseinstiegsprogramme“ vs. „Praktikumsunterstützung“), und jeder Thread zeigt wer die Analyse gestartet hat für eine einfache Teamübergabe an. Dies macht Projektarbeiten, wie den Vergleich von Antworten über demografische Gruppen hinweg, zum Kinderspiel.
Absenderidentifikation: Jede Nachricht im KI-Chat zeigt, wer sie geschrieben hat – einschließlich Avataren für schnelles visuelles Scannen. Dies erleichtert asynchrone Forschungsüberprüfungen, Gruppendiskussionen und den Konsensaufbau, was besonders wertvoll für institutionelle Forschung oder abteilungsübergreifende Zusammenarbeit bei der Verbesserung von Studentenergebnissen ist.
Möchten Sie sehen, wie man die perfekte Umfrage für diese Gruppe gestaltet? Es gibt eine ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung hier: wie man eine Umfrage zu Karrierediensten für Hochschulabsolventen erstellt.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu Karrierediensten für Hochschulabsolventen
Beginnen Sie schneller mit der Erfassung und Analyse von Feedback zu Karrierediensten – Specific verwandelt studentische Stimmen sofort in realisierbare Programmverbesserungen mit Folgeabfragen und KI-Analysen, die für die Bildungsforschung entwickelt wurden. Ihre nächste umsetzbare Erkenntnis ist nur eine Umfrage entfernt.
