Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter College-Studierenden zu Karrierediensten analysieren können. Ich werde erläutern, welche Tools Sie verwenden können, nützliche KI-Aufforderungen und praktische Schritte, die Sie heute unternehmen können.
Die richtigen Analyse-Tools auswählen
Der beste Ansatz – und die entsprechenden Tools – hängen davon ab, ob Ihre Daten strukturiert (quantitativ) oder offen (qualitativ) sind.
Quantitative Daten: Bei geschlossenen Antworten (wie z.B. „Welche dieser Optionen trifft auf Sie zu?“ oder NPS-Bewertungen) können Sie die Daten einfach durch Zählen in Tools wie Excel oder Google Sheets zusammenfassen. Es geht darum, wie viele Studierende bestimmte Karrieredienste ausgewählt haben oder welcher Prozentsatz diese als effektiv bewertet hat.
Qualitative Daten: Offene Fragen, lange Antworten oder ausführliche Erklärungen sind manuell kaum zu bewältigen. Wenn Dutzende oder Hunderte von Studierenden ausführliches Feedback geben, benötigen Sie KI-gestützte Tools, um Themen, Muster und umsetzbare Erkenntnisse zu erkennen.
Es gibt zwei Hauptansätze zur Analyse qualitativer Umfrageantworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Wenn Sie Ihre Daten exportieren, können Sie sie in ChatGPT (oder ähnliche GPT-gestützte KI-Tools) einfügen und Ihre Ergebnisse mit der KI besprechen.
Der größte Nachteil: Das Wechseln zwischen Dateien und KI-Modellen ist umständlich, und das Verwalten von Kontextfenstern für große Datensätze wird schnell unübersichtlich. Sie stoßen oft auf Größenbeschränkungen bei der Eingabe, sodass Sie gezwungen sind, die Analyse in Teilen durchzuführen oder wiederholt Datenteile zu kopieren und einzufügen.
Andere bemerkenswerte KI-getriebene Tools für qualitative Analysen umfassen: NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti, Delve und Looppanel. Diese Plattformen bieten Funktionen wie automatisierte Kodierungsvorschläge, Sentiment-Analyse, Themenidentifikation und Visualisierungen – sogar für größere Datensätze. Tools wie NVivo und MAXQDA sind besonders bei Akademikern und Forschern beliebt, die sich mit offenen Studentenbefragungen befassen, dank ihrer leistungsstarken KI-gestützten Textanalysen [1].
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist eine KI-native Lösung für die Erfassung und Analyse qualitativer Feedbacks.
Es erfasst nicht nur Daten, sondern verwendet KI, um Follow-up-Fragen in Echtzeit zu stellen, was die Antworten von College-Studierenden bereichert und Ihnen tiefere Einblicke in ihre Erfahrungen mit Karrierediensten gibt. So funktioniert die KI-Follow-up-Funktion.
Mit KI-gestützter Umfrageantwortenanalyse in Specific erhalten Sie sofort Zusammenfassungen, Schlüsseltendenzen und umsetzbare Erkenntnisse selbst aus den unstrukturiertesten Antworten – ohne zwischen Tabellen hin- und herspringen oder Tools mühsam zusammenfügen zu müssen.
Sie können direkt mit der KI über die Antworten chatten, ähnlich wie in ChatGPT. Aber Sie erhalten auch Funktionen zur Filterung, welche Daten gesendet werden, zur Verwaltung des Kontexts und zur Zusammenarbeit mit Ihrem Team zu bestimmten Segmenten.
Specific überbrückt die Lücke zwischen traditionellen Umfragetools und echten qualitativen Einblicken – besonders wenn Sie gesprächige, tiefgehende Daten benötigen, die Ihnen helfen, die Karrieredienste an Hochschulen zu verbessern.
Nützliche Aufforderungen, die Sie für die Analyse von Umfragen zu Karrierediensten für College-Studierende nutzen können
Die richtigen Aufforderungen erschließen mehr Wert aus Ihrem KI-Tool, egal ob Sie Specific oder etwas wie ChatGPT verwenden. Hier ist, was ich am besten finde:
Aufforderung für Kerngedanken: Hervorragend, um große Themen aus großen Datensätzen herauszuarbeiten. Dies ist die Standardanalyseaufforderung in Specific, funktioniert aber genauso gut in ChatGPT oder ähnlichen Tools.
Ihre Aufgabe besteht darin, Kerngedanken in Fettdruck herauszufiltern (4-5 Wörter pro Kerngedanken) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabebedingungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanke erwähnt haben (Verwendung von Zahlen, nicht Wörtern), die am häufigsten erwähnten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
2. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
3. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
KI funktioniert immer besser, wenn Sie ihr relevanten Kontext geben – beschreiben Sie Ihr Umfrageziel, wer das Publikum ist und was Sie lernen möchten. Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese Antworten aus einer Umfrage unter College-Studierenden über ihre Erfahrungen mit Karrierediensten an unserer Universität. Mein Hauptziel ist es zu verstehen, welche Dienste am meisten geschätzt werden, häufige Schmerzpunkte aufzudecken und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
Tieferes Eintauchen in Themen: Sobald Sie Kerngedanken haben, fordern Sie mit "Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanken)" auf. Die KI wird Beispielzitate und tiefere Erklärungen liefern.
Aufforderung für spezifische Themen: Verwenden Sie "Hat jemand über X gesprochen?", um zu prüfen, ob bestimmte Schmerzpunkte oder Vorschläge erwähnt wurden. Sie können „Zitate einschließen“ hinzufügen, um unterstützende Beweise aus den tatsächlichen Antworten zu erhalten.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Verwenden Sie dies, wenn Sie eine klare Liste dessen zusammengestellt haben möchten, was Studenten an aktuellen Karrierediensten frustriert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Fassen Sie jeden Punkt zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Aufforderung für Motivationen & Anreize: Großartig, um zu verstehen, was die Nutzung von Karrierediensten antreibt – zum Beispiel, was die Studierenden dazu bringt, Karriereberatung in Anspruch zu nehmen, an Lebenslaufworkshops teilzunehmen oder Karriereberater zu treffen. Probieren Sie es aus:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die von den Teilnehmern für ihre Verhaltensweisen oder Entscheidungen geäußert werden. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: Lassen Sie die KI herausfinden, welche Verbesserungen die Studierenden tatsächlich wollen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von Umfrageteilnehmern angegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Themen oder Häufigkeit und fügen Sie relevante direkte Zitate hinzu.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Besonders nützlich, um zu erkennen, was fehlt oder wo Sie neuen Wert schaffen könnten:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungspotenziale zu erkennen, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wenn Sie mehr Inspiration für Aufforderungen oder die Erstellung von Umfragefragen wünschen, sehen Sie sich diesen Leitfaden zu den besten Fragen zu Umfragen zu Karrierediensten für College-Studierende an.
Wie Specific qualitative Daten aus jeder Art von Frage analysiert
Der Zauber von Specific besteht darin, dass seine KI die Logik Ihrer Umfrage tiefgreifend kennt – von offenen Fragen über Auswahlfragen mit Follow-ups bis hin zu NPS-Bewertungen. So funktioniert die Analyse für jede:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Die KI fasst alle Antworten und gegebenenfalls zugehörige Folgeantworten zusammen, sodass Sie die vollständige Geschichte erhalten – nicht nur oberflächliche Antworten.
Auswahlmöglichkeiten mit Follow-ups: Bei Multiple-Choice-Fragen, bei denen Sie ein Follow-up hinzugefügt haben („Warum haben Sie X gewählt?“), erhalten Sie pro Auswahl Zusammenfassungen. Wenn beispielsweise 50 Studierende Lebenslaufworkshops gewählt haben, erhalten Sie Einblicke, warum sie diese als nützlich oder nicht nützlich empfanden.
NPS: Promotoren, Kritiker und Passive werden jeweils separat zusammengefasst. Sie sehen die Themen unter unzufriedenen Studenten im Vergleich zu den Befürwortern Ihrer Karrieredienste.
Technisch können Sie dies auch mit ChatGPT von Hand replizieren – aber es ist weit arbeitsintensiver. Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie eine solche Umfrage von Grund auf einrichten, gibt es einen großartigen Leitfaden zu wie man eine Umfrage zu Karrierediensten für College-Studierende erstellt, der Sie Schritt für Schritt durch den Prozess führt.
Umgang mit KI-Kontextgrenzen bei der Analyse vieler Antworten
Ich habe immer im Hinterkopf, dass große Sprachmodelle (wie GPT-4 oder ChatGPT) Kontextgrößenbeschränkungen haben – das bedeutet, dass es nur eine begrenzte Datenmenge gibt, die man auf einmal einfügen kann. Hunderte von offenen Antworten passen oft nicht, daher hilft Folgendes:
Filtern: Vor der Analyse Konversationen filtern – sodass nur Antworten auf die wichtigsten Fragen oder nur Studierende, die „Praktika“ erwähnt haben, an die KI in diesem Durchgang gesendet werden. Mit Specific gibt es ein eingebautes Filter-Tool, das dies erleichtert.
Beschränken: Begrenzen Sie die Daten, die an die KI gesendet werden – beschränken Sie die Analyse nur auf die ausgewählten Fragen, die Ihnen am wichtigsten sind. Dies hält Sie unter der Token-Grenze und gewährleistet eine reichhaltigere Analyse für jede enthaltene Antwort.
Gute KI-gestützte Umfragetools (wie die, die ich im Abschnitt zu den Tools aufgelistet habe, und insbesondere Specific) bauen diese Kontextverwaltungsfunktionen nativ ein. Dies ist ein entscheidender Unterschied zur „Upload-in-ChatGPT-und-Hoffen“-Herangehensweise.
Kooperative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von College-Studierenden
Oft ist es ein Teamprojekt: Produktmanager, institutionelle Forscher und Mitarbeiter der Karrieredienste müssen alle in die Umfrageergebnisse eintauchen. Doch die Zusammenarbeit bei der Analyse ist ein großes Schmerzpunkt – massive Tabellen zu teilen oder ständig aktualisierte Berichte per E-Mail zu versenden, reicht einfach nicht aus.
Mit Specific können Sie die Daten von College-Studierenden analysieren, indem Sie einfach mit der KI chatten – in Echtzeit und mit Ihrem Team. Sie sind nicht an einen einzelnen Thread gebunden. Jedes Teammitglied kann seinen eigenen Chat über die gleichen Daten haben, mit einzigartigen Filtern (z.B. „nur Erstsemester“, „nur Studenten, die an Lebenslaufworkshops teilgenommen haben“). Jeder Chat zeigt, wer ihn erstellt hat, und macht den Team-Workflow klar.
Sender-Transparenz und Avatare machen die Zusammenarbeit natürlich. Im KI-Chat zeigt jede Nachricht das Avatar des Absenders – so können Sie schnell sehen, welcher Kollege welche Frage gestellt oder welche Erkenntnis geteilt hat. Es ist ein kleines Detail, das die Gruppenanalyse weniger chaotisch und weit handhabbarer macht. Sie können mehrere parallele Threads zu bestimmten Themen erstellen – denken Sie an „Schmerzpunkte für Praktikumsuchende“ oder „Feedback von STEM-Studierenden“ – und jeder Thread hält einen Aufzeichnung seines Erstellers und aller Nachverfolgungen für die echte Verantwortlichkeit.
Wenn Sie selbst mit der Erstellung und Analyse von Umfragen experimentieren möchten, probieren Sie den KI-Umfragegenerator für Karrieredienste für College-Studierende aus.
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