Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus Befragungen von Community College-Studenten zur Effektivität von Lehrkräften mithilfe moderner KI-Tools analysieren können, damit Sie all Ihr wertvolles Feedback effizient nutzen können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Die richtige Herangehensweise – und das richtige Set an Werkzeugen – hängt davon ab, wie Ihre Umfragedaten strukturiert sind. Lassen Sie uns die Optionen aufschlüsseln:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Fragen wie „Bewerten Sie Ihren Dozenten auf einer Skala von 1–5“ enthält, haben Sie es mit Daten zu tun, die leicht zu zählen und zu organisieren sind. Tools wie Excel oder Google Sheets können diese Zahlen schnell aufschlüsseln und Trends wie Durchschnittsbewertungen oder Häufigkeitszählungen aufdecken.
Qualitative Daten: Offene Antworten – denken Sie an „Was hat Ihnen an Ihrem Dozenten am meisten gefallen?“ – bieten die reichhaltigsten Einblicke, sie sind jedoch schwer in großem Maßstab zu lesen. Wenn Sie hunderte von schriftlichen Kommentaren analysieren möchten, wird der Einsatz von KI zur praktischen Notwendigkeit. KI kann schnell Muster erkennen und Kernideen zusammenfassen, was eine menschliche Person Stunden oder sogar Tage kosten könnte, insbesondere angesichts der niedrigen Rücklaufquoten in Studentenbefragungen (ungefähr 70% der Lehrkräfte berichten, dass durchschnittliche Rücklaufquoten unter 25% liegen [1]).
Bei der Handhabung qualitativer Umfragedaten gibt es im Wesentlichen zwei Hauptansätze:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analysen
Sie können Ihre Umfragedaten exportieren und in ChatGPT (oder ein anderes GPT-basiertes AI-Tool) für grundlegende Analysen einfügen. Dies gibt Ihnen sofortigen „Chat“-Einblick in Ihre Antworten.
Dieser Workflow ist jedoch selten bequem. Die Formatierung kann chaotisch werden, wenn Sie Antwortblöcke kopieren und einfügen. Sie stoßen oft schnell auf Kontextgrößenlimits, was bedeutet, dass Sie nicht alle Daten auf einmal analysieren können. Und Sie müssen Ihre Daten möglicherweise jedes Mal exportieren, bereinigen und organisieren, wenn Sie neue Befehle ausführen möchten. Es ist machbar für einmalige Aufgaben oder kleine Umfragen, kann jedoch frustrierend sein, wenn Ihr Datensatz wächst.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist speziell für die Erfassung und Analyse von Umfragedaten entwickelt, wobei KI in jedem Schritt integriert ist. Sie erstellen und starten KI-Umfragen direkt auf der Plattform. Sobald die Antworten eingehen, stehen sie sofort für leistungsstarke, KI-gesteuerte Analysen zur Verfügung.
Automatisierte Folgefragen sammeln tiefere Einblicke und verbessern die Qualität Ihrer qualitativen Daten. Dies führt sowohl für Sie als Analyst als auch für die KI zu einem besseren Kontext, wenn sie beginnt, Zusammenfassungen darüber zu erstellen, was die Leute gesagt haben. Mehr darüber erfahren Sie in unserem ausführlichen Artikel über automatische Folgefragen.
KI-gesteuerte Analysen in Specific bringen schnell wichtige Themen und umsetzbare Einblicke hervor – ohne Tabellenkalkulationen oder manuelles Jonglieren. Die Chat-Oberfläche der Plattform ermöglicht es Ihnen, mit Ihren Daten zu „sprechen“, Nachfragen zu stellen oder in Untergruppen einzutauchen, wie Sie es in ChatGPT tun würden, jedoch mit eingebauten Steuerungen zur Verwaltung von Kontext und Filtern. Erfahren Sie mehr über diesen Workflow in Analyse von KI-Umfrageantworten.
Sie erhalten Funktionen für einfaches Datenmanagement und kollaborative Analyse. Specific besticht durch kontextbezogene Filter und fortgeschrittene Logik, die speziell für Umfragen entwickelt wurden. Wenn Sie regelmäßig Umfragen analysieren (und nicht nur gelegentlich eine durchführen), kann es eine echte Zeitersparnis sein. Versuchen Sie, eine maßgeschneiderte Umfrage mit unserem vorgefertigten Umfragegenerator zur Effektivität von Lehrkräften zu erstellen oder erkunden Sie den KI-Umfragemacher für jedes Thema.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Umfragedaten über die Effektivität von Community College-Dozenten
Einer der kraftvollsten Aspekte der AI-Umfrageanalyse ist die Anpassung Ihrer Eingabeaufforderungen. Hier sind einige bewährte Ansätze:
Aufforderung für Kernideen: Wenn Sie einen Berg von offenen Textantworten in klare Themen destillieren möchten, ist dies Ihre Hauptaufforderung (wird von Specific als Standard verwendet):
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + eine bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am häufigsten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
Mehr Kontext für bessere Antworten geben. Informieren Sie die KI immer so gut wie möglich über die Absicht, das Publikum, den Zeitrahmen und etwaige spezifische Ziele Ihrer Umfrage. Zum Beispiel:
Hier sind offene Textkommentare von Community College-Studenten über einen Einführungsmathematik-Dozenten. Die Antworten wurden am Ende des Semesters über fünf Sektionen hinweg gesammelt, die Klassen lagen zwischen 12–45 Studenten. Ich suche nach klaren Bereichen der Dozentenstärken und Verbesserungspotenziale, die unseren nächsten Zyklus der Dozentenbewertung informieren könnten.
Folgeaufforderungen weiterverfolgen: Nachdem die wichtigsten Themen überprüft wurden, können Sie mit Nachfragen tiefer eindringen:
Erzähle mir mehr über [Kernidee, z. B. "spannende Vorlesungen"]
Aufforderung für spezifisches Thema: Sie können sich auf eine einzelne Hypothese oder ein Gerücht konzentrieren:
Hat jemand über Klassengröße gesprochen? Zitate einschließen.
Aufforderung für Personas: Um Ihre Studenten nach ihren Einstellungen oder Erfahrungen zu segmentieren – nützlich, wenn Sie beispielsweise unterscheiden möchten zwischen hochmotivierten und desinteressierten Studenten:
Anhand der Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Finden Sie heraus, was Ihre Studenten am meisten frustriert, indem Sie Folgendes verwenden:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt werden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie sich etwaige Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Aufforderung für Motivationen und Treiber: Wenn Sie wissen möchten, was Ihre Studenten bei der Stange hält, versuchen Sie Folgendes:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Studenten für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung für Sentiment-Analyse: Dies funktioniert am besten, wenn Sie ein Gefühl für die allgemeine emotionale "Temperatur" in Ihrer Klasse haben möchten:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten zum Ausdruck gebracht wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Wenn Sie noch schärfere Eingabeaufforderungen speziell für pädagogische Umfragen zur Effektivität von Dozenten gestalten möchten, sehen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen für Dozentenumfragen am Community College an.
Wie analysiert Specific qualitative Umfragedaten nach Fragetyp?
Die Daten in KI-Umfragetools – insbesondere bei Specific – werden unterschiedlich zusammengefasst, je nachdem, wie Ihre Fragegestaltung aussieht. So verteilt sich die Aufschlüsselung:
Offene Fragen mit oder ohne Folgefragen: Sie erhalten eine zusammengefasste Übersicht über alle Studentenantworten sowie über entsprechende Folgefragen. Dies hilft, schnell zu erkennen, was Studenten an ihren Dozenten schätzen oder was sie sich geändert wünschen.
Multiple-Choice mit Folgefragen: Jede Wahlmöglichkeit wird mit einer eigenen, dedizierten Zusammenfassung begleitet, die alle Folgeanmerkungen zu dieser Auswahl sammelt. Wenn Sie beispielsweise fragen „Welche Lehrmethode bevorzugten Sie?“ und mit „Warum?“ fortfahren, bietet die KI öffentliche Themen an, die nach Auswahl aufgeschlüsselt sind.
NPS (Net Promoter Score): Zusammenfassungen werden zwischen Detraktoren, Passiven und Promotern aufgeteilt – so können Sie sehen, was hoch oder niedrig eingeschränkte Studentenbefürwortung antreibt. Da ungefähr 60% der Lehrkräfte glauben, dass Feedback aus Studentenbewertungen direkt in Tenure- und Beförderungsentscheidungen einfließt [1], möchte man sich auf diese Detailtiefe verlassen können.
Ähnliche Aufschlüsselungen können mit ChatGPT erreicht werden, jedoch müssen Sie Ihre Antworten manuell nach Frage oder Kategorie organisieren und wiederholte Aufforderungen ausführen – ein Prozess, der kleinere Teams verlangsamen kann.
Für praktische Tipps zur Strukturierung von Dozentenbefragungen, sehen Sie unseren Artikel über
