Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Hochschulabsolventen zu Unterstützung bei Abschlussarbeiten und Dissertationen mithilfe der AI-Umfrageanalyse analysieren können.
Die richtigen Tools für KI-gesteuerte Umfrageanalysen auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie benötigen, hängen vollständig von der Form und Struktur Ihrer Umfrageantworten ab. Ich werde es einfach aufschlüsseln:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage numerische Ergebnisse enthält, wie beispielsweise „Wie viele Studierende haben angegeben, Schreibzentren auf dem Campus zu nutzen?“, sind diese leicht zu zählen. Ich verwende normalerweise einfach Excel oder Google Sheets, da sie für Statistiken und grundlegende Grafiken schnell sind.
Qualitative Daten: Wenn Ihre Umfrage eine Vielzahl offener Antworten oder tiefgehende Folgeantworten umfasst, werden Sie nicht alles von Hand lesen können. Hier sind KI-Tools unerlässlich – Sie brauchen etwas, das durch Unmengen von Text durchsuchen, Themen erkennen oder automatisch Stimmungen extrahieren kann.
Es gibt zwei Herangehensweisen bei der Werkzeugausswahl, wenn man mit qualitativen Antworten umgeht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für AI-Analysen
Sie können Ihre Umfragedaten exportieren und direkt in ChatGPT (oder ein anderes LLM) zur Analyse einfügen.
Das ist flexibel – Sie chatten mit dem Modell und fragen, was Sie möchten –, ist aber in der Praxis nicht sehr bequem für größere Datensätze. Chatfenster sind nicht für Hunderte von Umfrageantworten ausgelegt, das Format ist nicht ideal und Sie müssen auf Datenschutz achten. Außerdem fehlen Ihnen die Strukturierung oder Filterung, die spezielle Umfrageanalysetools bieten, was das Management des Kontexts erschweren kann.
All-in-One Tool wie Specific
Specific wurde genau für dieses Szenario entwickelt: Es ist ein KI-Tool für Hochschulen und Forscher – zur Datensammlung bei Umfragen und um sofortige, strukturierte, KI-gestützte Analysen zu liefern.
Während der Sammlung stellt es intelligente, automatische Folgefragen, sodass Sie gleich zu Beginn reichhaltigere Antworten erhalten. Wenn Sie wissen möchten, wie das funktioniert, schauen Sie sich an, wie KI-Folgefragen die Datenqualität verbessern.
Auf der Analyseseite fasst Specific qualitative Antworten in Sekunden zusammen, extrahiert Hauptthemen und verwandelt sie in umsetzbare Erkenntnisse ohne Kopieren oder manuelle Arbeit. Sie können mit Ihren Daten interaktiv umgehen, ähnlich wie bei ChatGPT – jedoch mit zusätzlicher Struktur, Filterung und Workflow-Optionen, die für Feedback eingerichtet sind. Mehr dazu erfahren Sie unter AI-Umfrageantwortenanalyse in Specific.
Einige führende Plattformen (wie ATLAS.ti und NVivo) bieten jetzt ähnliche NLP-Funktionen an, obwohl Specific für seine nahtlose Umfragedatensammlung und sofortige Analyse in einem einzigen Paket herausragt. KI-Tools haben sogar die Zeit für Screening und Codierung um bis zu 83 % reduziert und ermöglichen es Ihnen, Ihre Zeit auf Maßnahmen statt auf die Datenverarbeitung zu konzentrieren [2].
Wenn Ihnen der Datenschutz wichtig ist, lesen Sie, warum es am besten ist, Tools zu verwenden, die sicher und konform sind – insbesondere bei Studentendaten – statt öffentliche LLMs [3].
Möchten Sie Ihre eigene Umfrage erstellen (mit sofortiger KI-Analyse zur Unterstützung von Abschlussarbeiten/Dissertationen)? Probieren Sie den AI-Umfragengenerator für Hochschulabsolventen aus oder holen Sie sich Inspiration aus den besten Umfragefragen für Abschlussarbeiten und Dissertationen.
Nützliche Anregungen zur Analyse von Umfrageantworten für Unterstützung bei Abschlussarbeiten und Dissertationen von Hochschulabsolventen
Der Vorteil von KI-Tools liegt darin, wie viel Sie aus ihnen herausholen können, sofern Sie die richtigen Fragen stellen. Ich empfehle immer, spezifische Anregungen zu verwenden, wenn Sie die offenen Antworten von Hochschulabsolventen analysieren – andernfalls wird die KI zu allgemein oder unspezifisch.
Anregung für Kerngedanken: Dies ist meine Standardanregung, wenn Sie die Hauptthemen identifizieren möchten, die in großen Antwortsets geäußert wurden. Es ist das, was Specific standardmäßig verwendet, aber Sie können es auch direkt in OpenAI oder Ihrem bevorzugten LLM nutzen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettschrift (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen den spezifischen Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, nicht Worte), die am häufigsten genannten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
2. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
3. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
Kontext ist wichtig: Sie erzielen immer bessere Ergebnisse, wenn Sie der KI mehr Details geben. Zum Beispiel, indem Sie das übergeordnete Ziel der Umfrage, Ihr Publikum (z. B. „Hochschulabsolventen in MINT-Programmen“) oder den beabsichtigten Nutzungszweck der Daten angeben:
Diese Umfrage wurde im Frühjahr 2024 von Hochschulabsolventen aus sechs Universitäten gesammelt. Wir versuchen, Schmerzpunkte und unerfüllte Bedürfnisse in Bezug auf Unterstützung bei Abschlussarbeiten und Dissertationen zu verstehen, mit dem Ziel, Beraterressourcen zu verbessern.
Vertiefende Anregung: Wenn ein Kerngedanke auffällt, den Sie weiter erforschen möchten, folgen Sie einfach mit einer Anregung wie:
Erzählen Sie mir mehr über „Mangel an strukturierten Schreibworkshops“.
Anregung zur Überprüfung spezifischer Themen: Klassische Validierung – wenn Sie wissen möchten, ob jemand über beispielsweise psychische Gesundheit gesprochen hat:
Hat jemand über psychische Gesundheit, Stress oder Beratungsunterstützung in ihren Antworten gesprochen? Fügen Sie Zitate ein.
Anregung zu Schmerzpunkten und Herausforderungen: Besonders wertvoll, wenn Sie zusammenfassen möchten, was die Studenten blockiert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt werden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie eventuelle Muster oder Häufigkeiten.
Anregung für Motivationen & Treiber: Wenn Sie wissen möchten, was die Studenten in verschiedene Richtungen mit ihrer Abschlussarbeit/Dissertationsreise zieht oder drängt:
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 und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Anregung für Sentimentanalyse: Hilfreich, um die allgemeine „Stimmung“ rund um die Unterstützung bei Abschlussarbeiten zu verstehen:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder -feedback hervor, die zu jeder Stimmungsategorie beitragen.
Anregung für Vorschläge & Ideen: Schnelles Aufzeigen umsetzbarer Ideen aus Ihrem Publikum:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern gemacht wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie bei Relevanz direkte Zitate ein.
Vergessen Sie nicht – wenn Sie Ihr Umfragedesign überarbeiten möchten, können Sie KI auch verwenden, um Ihr Umfrageformat oder Fragefluss im Gespräch zu bearbeiten, wodurch das Verfeinern des Prozesses genauso einfach wie das Analysieren der Ergebnisse wird.
Wie Specific mit verschiedenen Fragetypen während der KI-Analyse umgeht
Einer der besten Teile der Nutzung von Specific oder einem ähnlichen KI-Analysetool ist die maßgeschneiderte Zusammenfassung je nach Fragetyp. So sieht das aus (und Sie können etwas Ähnliches manuell in GPT tun, aber es ist weitaus arbeitsintensiver):
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Die KI generiert eine strukturierte Zusammenfassung für die Hauptfrage und umfasst Einblicke aus Folgeantworten, sodass sowohl Themen als auch nuancierte Kontexte sichtbar werden. Dies ist entscheidend für komplexe Themen wie „Was fehlt bei Ihrer Unterstützung bei Abschlussarbeiten?“
Antwortmöglichkeiten mit Folgefragen: Bei Multiple-Choice-Fragen, die Folgeuntersuchungen haben, erhält jede ausgewählte Option eine eigene, dedizierte Zusammenfassung. Wenn also Studenten „Fakultätsunterstützung“ wählen und Antworttexte hinzufügen, erhalten Sie maßgeschneiderte Zusammenfassungen für jedes Thema.
NPS (Net Promoter Score): Das Tool erstellt separate Analysen für Unterstützer, Passive und Kritiker – und fasst das gesamte offene Feedback zusammen, das jede Gruppe gibt. Dadurch sehen Sie klar, was jede Gruppe begeistert oder frustriert.
Diese Methode rationalisiert Ihren Workflow – besonders, wenn Sie wiederkehrende Umfragen analysieren oder Veränderungen in der Wahrnehmung der Studenten über die Zeit messen. Wenn Sie mit einer NPS-Umfrage zur Unterstützung von Abschlussarbeiten beginnen möchten, können Sie diese automatische NPS-Umfragevorlage für Hochschulstudenten ausprobieren.
Umgang mit den Kontextgrößenbeschränkungen von KI beim Arbeiten mit großen Datensätzen
KI-Modelle (wie GPT-4) haben Kontextfensterbeschränkungen – das heißt, sie können nur eine begrenzte Menge an Daten auf einmal analysieren. Bei großen Umfragen unter Hochschulabsolventen kann dies ein echtes Nadelöhr sein, wenn Sie Hunderte oder Tausende von Antworten haben. Aber es gibt zwei Taktiken, die Sie anwenden können (direkt in Specific integriert):
Filtern: Sie können filtern, welche Gespräche an die KI gesendet werden. Beispielsweise können Sie nur Studierende analysieren, die eine spezifische Frage beantwortet haben („Beschreiben Sie Ihre größte Abschlussarbeit-Herausforderung“) oder die eine bestimmte Option gewählt haben. Dies hält den Datensatz klein, zielgerichtet und stellt sicher, dass das Kontextfenster der KI nicht überschritten wird.
Zuschnitt: Hierbei begrenzen Sie die Anzahl der Fragen, die gleichzeitig an die KI gesendet werden. Statt jede Frage und Antwort zu senden, wählen Sie nur die Kernfragen aus – wie alle offenen Antworten –, um mehr Gespräche innerhalb des gleichen Kontextlimits zu integrieren und den Analyseumfang zu maximieren.
Es spart wirklich Zeit – KI-Plattformen wie NVivo bieten jetzt ähnliche fortschrittliche Filter-/Schnitt-Workflows an, aber wenn Sie ein generischeres KI-Tool verwenden, müssen Sie diese Vorbereitung manuell durchführen.
Kollaborative Funktionen für die Analyse von Umfrageantworten von Hochschulabsolventen
Zusammenarbeit kommt oft ins Stocken, wenn Sie an Umfragen für Unterstützung bei Abschlussarbeiten und Dissertationen von Hochschulabsolventen arbeiten – Kollegen möchten dieselben Daten unter verschiedenen Gesichtspunkten erkunden oder Erkenntnisse in Echtzeit vergleichen, aber der E-Mail-Verkehr hin und her und Tabellenkalkulationen genügen einfach nicht.
Durch gemeinsamen Chat analysieren: Specific ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten einfach durch das Chatten mit KI zu analysieren – es ist nicht notwendig zu koordinieren, wer welche Suche durchführt oder welches Thema erforscht.
Mehrere parallele Analysen: Sie können mehrere Chats öffnen, jeder mit seinem eigenen Filtersatz („Fokussieren wir diesen Chat auf MINT-Studierende und führen einen weiteren für Geisteswissenschaften durch“), was es Teams erleichtert, die Analyse aufzuteilen und sich nicht gegenseitig auf die Füße zu treten.
Transparenz darüber, wer was gemacht hat: Jeder Chat in der Plattform zeigt an, wer ihn erstellt hat, sodass Ihr Team sehen kann, wer für welchen Analysefaden verantwortlich ist.
Chat-Avatare für Zusammenarbeit: Wenn Sie und Ihre Kollegen Feedback in KI-Chats analysieren, ist jede Nachricht deutlich mit dem Avatar der jeweiligen Person gekennzeichnet. Dies macht die kollaborative Analyse reibungsloser, insbesondere wenn Sie abteilungsübergreifend arbeiten oder externe Experten einbeziehen.
Für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung Ihrer Umfrage sollten Sie keinesfalls diesen Leitfaden verpassen: wie man eine Unterstützung für Abschlussarbeiten-Umfrage für Hochschulabsolventen erstellt.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zur Unterstützung bei Abschlussarbeiten und Dissertationen für Hochschulabsolventen
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