Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten und Daten aus einer Umfrage unter Studenten zur Online-Lernerfahrung analysieren können. KI-gesteuerte Tools bieten jetzt eine schnellere und zuverlässigere Analyse von Umfrageantworten für diese Art von Feedback.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten von Studenten hängen davon ab, wie die Daten strukturiert sind:
Quantitative Daten: Wenn Sie untersuchen, wie viele Studenten eine Funktion auf eine bestimmte Weise bewertet oder eine Option ausgewählt haben, brauchen Sie keine ausgeklügelte Technik—Excel oder Google Sheets funktionieren perfekt für Zählungen, Durchschnittswerte und grundlegende Visualisierungen.
Qualitative Daten: Offene Antworten oder detaillierte Nachfragen—wie "Beschreiben Sie Ihre größte Herausforderung mit Online-Kursen"—stellen eine andere Herausforderung dar. Diese im großen Maßstab zu lesen und zu verstehen, ist fast unmöglich. Hierbei glänzt die KI wirklich, indem sie Ihnen hilft, schnell Zusammenfassungen zu erstellen, wichtige Muster zu erkennen und echte Einblicke automatisch zu gewinnen.
Für qualitative Antworten gibt es zwei Hauptansätze, die Sie mit den Werkzeugen verfolgen können:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für AI-Analyse
Sie können Ihre Umfrage-Exporte in ChatGPT oder ein anderes GPT-basiertes Tool kopieren und direkt mit der KI interagieren. Das bedeutet, dass Sie Ihren Rohtext einfügen und dann die KI mit Fragen zu den Daten auffordern.
Vorteile: Es ist flexibel, funktioniert mit jedem Datenexport, und Sie können den Prompt anpassen, bis Sie die gewünschte Art von Analyse erhalten.
Nachteile: Große Blöcke von Antworten zu kopieren und einzufügen ist mühsam, besonders bei Hunderten von Antworten. Sie müssen viel manuell mit Daten, Prompts und Kontext hantieren. Die Kontextgrenze von ChatGPT kann ebenfalls hinderlich sein (mehr dazu unten).
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist genau für diesen Zweck gebaut: Das Sammeln und Analysieren qualitativer Umfrageantworten mit KI an einem Ort. Sie gestalten und starten die Umfrage, die intelligente Nachfragen stellt, um die Qualität und Tiefe der Antworten der Studenten zu verbessern. Erfahren Sie mehr über automatische KI-Nachfragen.
KI-gestützte Analyse in Specific bietet:
Direkte Highlights und Zusammenfassungen—keine Tabellenkalkulationen oder manuelle Überprüfungen notwendig
Clustering von Schlüsselthemen im offenen Textformat
Direkte „Chat mit KI“-Funktion, um die Ergebnisse zu vertiefen oder maßgeschneiderte Fragen zur Umfrage zu stellen, zugeschnitten auf Bildungsforschung
Zusätzliche Funktionen zum Filtern, Verwalten und Verfeinern, welche Daten der KI für Kontext und Segmentierung zur Verfügung gestellt werden (sehen Sie hier mehr)
Dies bietet Ihnen dieselben Vorteile wie der Austausch von Daten mit ChatGPT, ist jedoch speziell für die strukturierte Umfrageanalyse konzipiert und spart Ihnen Stunden an Arbeit. Wenn 70% der Hochschulen planen, ihr Online-Angebot nach der Pandemie aufrechtzuerhalten oder auszubauen, zeigt dies, wie wichtig robuste, skalierbare Analysetools für dieses Feedback sind [1].
Nützliche Prompts, die Sie für die Analyse von Umfrageantworten von College-Studenten verwenden können
Sie erzielen die besten Ergebnisse mit KI, wenn Sie wissen, welche Prompts Sie verwenden. Hier sind Prompts, die besonders gut bei Umfragedaten von Studenten zur Online-Lernerfahrung funktionieren:
Prompt für Kernideen: Verwenden Sie diesen Prompt, um schnell zu erkennen, was Ihren Studenten am wichtigsten ist. Er verdichtet eine große Menge an Antworten zu klaren Highlights—verwendet von Specific, funktioniert aber auch in ChatGPT und anderen LLMs:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung herauszuarbeiten.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernidee erwähnt haben (Zahlen statt Worte), meistgenannte an oberster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärtext
2. **Kernidee Text:** Erklärtext
3. **Kernidee Text:** Erklärtext
Kontext verbessert KI: KI funktioniert immer besser, wenn Sie zusätzliche Informationen über die Umfrage, das Publikum und Ihr Ziel geben. Zum Beispiel können Sie vor dem Hauptprompt hinzufügen:
Diese Antworten stammen aus einer Umfrage unter Studenten über ihre Online-Lernerfahrungen während des akademischen Jahres 2023, wobei sowohl akademische als auch soziale Aspekte in den Fokus gerückt werden. Mein Ziel ist es, wesentliche Barrieren für effektives Lernen zu verstehen und Chancen zur Verbesserung der Studentenergebnisse zu erkennen.
Weiterverfolgen spezifischer Ideen: Sobald Sie die Hauptthemen kennen, fragen Sie einfach: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee).“ Die KI erweitert mit Beispielen und stützenden Beweisen aus den Daten.
Prompt für spezifische Themen: Wenn Sie herausfinden möchten, ob ein Thema (wie „Mentale Gesundheit“ oder „WLAN-Qualität“) vorkommt, fragen Sie: „Hat jemand über [Thema] gesprochen? Bitte Zitate einschließen."
Prompt für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um herauszufinden, was Studenten am meisten frustriert, verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit ihres Vorkommens.
Prompt für Personas: Identifizieren Sie unterschiedliche Studierendensegmente mit:
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 deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Prompt für Motivationen & Antriebe: Erkennen Sie, was Ihre Studenten motiviert:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und bieten Sie unterstützende Beweise aus den Daten an.
Prompt für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Verwenden Sie dies, um zu erkennen, was in der Studentenerfahrung fehlt:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen aufzudecken, die von den Teilnehmern hervorgehoben werden.
Wenn Sie diese Promptstile kombinieren, bewegen Sie sich schnell von breiten Themen zu umsetzbaren Details. Diese Struktur ist genau die Art und Weise, wie Bildungseinblicke Teams Zeit mit moderner Umfrageanalyse sparen [2]. Für weitere Ideen sehen Sie sich beste Fragen für Studentenbefragungen zur Online-Lernerfahrung und wie KI-Umfrageersteller helfen können, fokussierte Fragebögen zu erstellen.
Wie Specific mit der Analyse qualitativer Daten nach Fragetyp umgeht
Offene Fragen (mit oder ohne follow-ups): Specific bietet Ihnen eine Zusammenfassung aller Rohantworten und rollt auch die damit verbundenen Nachfolgeantworten zu dieser Frage ordentlich auf. Dies macht das Erkennen von Mustern mühelos.
Auswahlfragen mit follow-ups: Für Einzel- oder Mehrfachauswahlfragen mit tieferem Follow-up erhalten Sie eine separate Zusammenfassung für jede Auswahl—zum Beispiel kann das gesamte Feedback zu "Online-Tutorials" als Thema betrachtet werden, getrennt von "asynchronen Aufgaben".
NPS-Fragen: Jede NPS-Gruppe (Kritiker, Passive, Förderer) hat ihre eigene Zusammenfassung dessen, was Menschen in jeder Gruppe in ihren Nachfragen gesagt haben. Sie sehen, was niedrige oder hohe Bewertungen im Kontext antreibt.
Sie können dasselbe in ChatGPT tun, müssen jedoch Ihre Daten organisieren und Prompts über jeden Abschnitt separat ausführen. In Specific werden diese Aufschlüsselungen und Zusammenfassungen sofort geliefert. Wenn Sie dies in der Praxis sehen möchten, erkunden Sie den NPS Umfrageersteller für Studenten.
Wie man Herausforderungen mit dem Kontextlimit von KI angeht
KI-Modelle wie GPT haben eine Kontextgrößenbegrenzung—zu viele Umfrageantworten auf einmal, und Ihre Daten passen nicht. Dies ist ein häufiges Problem, wenn Sie viel Feedback haben, was bei großen Studenten-Kohorten nicht ungewöhnlich ist; tatsächlich wächst die durchschnittliche Anzahl der Umfrageteilnehmer in der Hochschulforschung weiterhin [3].
Um dies zu umgehen, gibt es zwei bewährte Strategien (beide in Specific integriert):
Filtern: Beschränken Sie die Analyse auf Gespräche mit Antworten auf bestimmte Fragen oder Auswahlmöglichkeiten—so werden nur relevante, handhabbare Teile der Daten an die KI gesendet.
Beschneiden: Senden Sie nur die Fragen, die für sofortige Einblicke am wichtigsten sind, an die KI, wodurch der Kontext verkleinert wird, damit mehr Gespräche in die Analyse passen, ohne an Grenzen zu stoßen.
Wenn Sie ChatGPT verwenden, müssen Sie Ihre Daten manuell aufteilen oder mehrere Sitzungen ausführen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von College-Studenten
Die Zusammenarbeit bei der Analyse großer Bildungssurveys ist schwierig. Es ist einfach, Arbeit doppelt zu machen, den Überblick darüber zu verlieren, wer welchen Winkel untersucht hat, oder Punkte zu übersehen, die von Teamkollegen aufgeworfen wurden. Bei Feedback von Studenten zur Online-Lernerfahrung sehe ich diese Probleme immer wieder.
Mehrere parallele Analysechats helfen. In Specific können Sie verschiedene Chats starten, jede mit ihren eigenen Datenfiltern und Analysefokus. Dies ermöglicht es einem Lehrteam, Administratoren oder studentischen Forschern, ihre eigene Perspektive zu öffnen, sei es, um sich in Zugänglichkeitsfragen, digitale Müdigkeit oder soziale Engagement-Themen zu vertiefen.
Klare Urheberschaft unterstützt Teamarbeit. Jeder KI-Analysechat zeigt, wer ihn gestartet hat und den Beitrag jeder Person mit Avataren und einem Chat-Log, sodass es unmöglich ist, die Zuordnung von Erkenntnissen oder Maßnahmen zu verlieren. Diese Transparenz reduziert redundante Bemühungen und hilft Teams, Ergebnisse schnell in Strategien umzusetzen.
In Echtzeit über Ihre Daten chatten. Ich liebe es, direkt mit der KI über Umfrageergebnisse zu chatten, ohne die Tools zu wechseln. Maßgeschneiderte Fragen stellen oder die nächsten Schritte mit Teamkollegen brainstormen geschieht in derselben Schnittstelle. Diese sind im Vergleich zu traditionellen Tabellenkalkulationsansätzen enorme Zeitersparnisse. Für eine tiefere Entdeckung der Zusammenarbeit und Analyse, checken Sie das Feature für die Analyse von Umfrageantworten von KI oder versuchen Sie, eine Umfrage mit dem AI-Umfrage-Editor zu erstellen und im Verlauf zu chatten.
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