Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage von Community College-Studenten über Studentenengagement und Zugehörigkeit mit den richtigen KI-Werkzeugen und -Techniken analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten wählen
Die Werkzeuge, die Sie zur Analyse Ihrer Umfrageantworten von Community College-Studenten verwenden, hängen stark von der Struktur Ihrer Daten ab. Wenn Sie sich nur mit Fragen wie „Wie viele Studenten nehmen an außerschulischen Aktivitäten teil?“ beschäftigen, lässt sich das leicht mit grundlegenden Werkzeugen zählen. Aber wenn Sie wirklich verstehen möchten, was Studenten über ihre Erfahrungen sagen, benötigen Sie fortschrittlichere Ansätze.
Quantitative Daten: Dies sind Ihre Antworten auf Multiple-Choice- oder Bewertungsskalen-Fragen. Für Fragen wie „Wie viele Studenten fühlen sich zugehörig?“ oder „Wie zufrieden sind Sie mit den Unterstützungsdiensten?“ können Sie Excel oder Google Sheets verwenden, um Ergebnisse zu ermitteln und die Zahlen zu analysieren.
Qualitative Daten: Offene Antworten, Anschlussfragen oder Kommentarfelder sind Goldgruben für echte Einblicke, aber auf großem Maßstab manuell zu lesen und zusammenzufassen ist unmöglich. Sie benötigen KI-Werkzeuge, um Muster zu erkennen, Themen zu identifizieren und herauszufinden, was Hunderte oder Tausende von Studenten Ihnen wirklich mitteilen.
Bei der qualitativen Analyse gibt es zwei Hauptansätze für Werkzeuge:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren, einfügen und chatten: Exportieren Sie Ihre Umfragedaten, kopieren Sie sie in ChatGPT (oder ein anderes GPT-gestütztes Tool) und beginnen Sie dann direkt mit der Befragung.
Was zu beachten ist: Diese Methode funktioniert, aber das Management großer Datensätze auf diese Weise ist nicht praktisch. Sie stoßen schnell auf Kopierpaste-Limits, Kontextfenstergrößen und verlieren den Überblick über Eingabeaufforderungen oder frühere Gespräche. Außerdem ist ChatGPT nicht speziell für Umfrage-Workflows ausgelegt, sodass das Erstellen von nuancierten Zusammenfassungen und das Verfolgen verschiedener Fragenstränge manuell und fehleranfällig wird.
All-in-One-Tool wie Specific
Zugeschnittene KI-Umfrageplattform: Specific ist darauf ausgelegt, sowohl gesprächsorientierte Umfragen von Community College-Studenten durchzuführen als auch die Antworten sofort zu analysieren - insbesondere die unordentlichen qualitativen. Sie können die Funktion zur KI-Umfrageantwortenanalyse nutzen, um Daten zusammenzufassen, wichtige Themen aufzudecken und direkt mit den Ergebnissen zu chatten, ähnlich wie bei ChatGPT, jedoch für Umfragefeedback optimiert.
Kontinuierliche Nachverfolgungen verbessern die Qualität: Bei der Datenerfassung kann der KI-Interviewer bei Specific echte Anschlussfragen stellen, genau wie ein erfahrener Forscher. Dies sorgt für tiefere, kontextreichere Antworten als Formulare oder statische Umfragen.
Keine Tabellenkalkulationen, sofortige Einblicke: Ihre qualitativen Daten werden automatisch zusammengefasst, Schlüsselthemen treten hervor, und Sie können sofort mit den Einblicken interagieren, indem Sie über spezifische Erkenntnisse, Segmente oder neue Fragen chatten. Sie haben mehr Kontrolle, indem Sie Antworten filtern, den KI-Kontext verwalten und mehrere Konversationen zur tiefergehenden Zusammenarbeit speichern.
Möchten Sie selbst experimentieren? Versuchen Sie, eine auf Community College-Studentenengagement und Zugehörigkeit zugeschnittene KI-Umfrage zu erstellen; Sie werden sehen, wie einfach die Analyse werden kann.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfragen unter Community College-Studenten
Eingabeaufforderungen sind die magische Zutat bei der Nutzung von GPT-Tools zur Umfrageanalyse. Die richtige Eingabeaufforderung sagt der KI genau, was sie zusammenfassen, zählen oder erklären soll. Hier sind einige wesentliche für die Analyse von Community College-Studien über Studentenengagement und Zugehörigkeit.
Eingabeaufforderung für Kerngedanken: Verwenden Sie dies, um die Hauptthemen und -muster aus einer Vielzahl qualitativ hochwertiger Rückmeldungen herauszuholen. Es wird von Specific verwendet und funktioniert hervorragend in ChatGPT oder jedem GPT-Tool.
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Geben Sie an, wie viele Personen die spezifische Idee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am häufigsten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanken:** Erklärungstext
2. **Kerngedanken:** Erklärungstext
3. **Kerngedanken:** Erklärungstext
Je mehr Sie der KI über den Kontext Ihrer Umfrage und Ihre Ziele mitteilen, desto besser sind die Ergebnisse. Hier ist ein Beispiel, wie Sie hilfreiche Hintergrundinformationen geben können:
Analysieren Sie diese Antworten aus einer Umfrage, die an einem großen städtischen Community College durchgeführt wurde. Das Ziel ist es, Faktoren zu verstehen, die das Studentenengagement und die Zugehörigkeit beeinflussen, insbesondere unter Erstsemester- und Minderheitenstudenten. Fassen Sie die Kernmuster zusammen, konzentrieren Sie sich jedoch darauf, was Institutionen ansprechen können, um ein stärkeres Gemeinschaftsgefühl zu fördern.
Sobald Sie Schlüsselthemen identifiziert haben, fordern Sie die KI auf, spezifischere Details zu ergründen. Zum Beispiel: „Erzählen Sie mir mehr über Barrieren zum Engagement.“ Dies entfaltet einen Kerngedanken, ohne den Fokus zu verlieren.
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Müssen Sie überprüfen, ob jemand etwas erwähnt hat? Versuchen Sie es damit:
Hat jemand über akademische Beratung gesprochen? Zitate einfügen.
Sie können auch Folgendes erkunden:
Eingabeaufforderung für Personas: Lassen Sie die KI Typen von Studenten identifizieren, indem Sie fragen:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Deckel offnen für Hindernisse, die sich auf Zugehörigkeit und Engagement auswirken:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und vermerken Sie Muster oder die Häufigkeit des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Motivationen und Treiber: Finden Sie heraus, was die Teilnahme der Studenten inspiriert:
Aus den Umfragegesprächen extrahieren Sie die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Beweise aus den Daten an.
Eingabeaufforderung für Stimmungsanalysen: Verstehen Sie den emotionalen Ton:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge und Ideen: Sammeln Sie umsetzbare Rückmeldungen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von Umfrageteilnehmern angegeben wurden. Ordnen Sie sie nach Thema oder Häufigkeit, und fügen Sie bei Bedarf direkte Zitate ein.
Eingabeaufforderung für unbefriedigte Bedürfnisse und Möglichkeiten: Entdecken Sie ungenutztes Potenzial:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unbefriedigte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungspotenziale, die von den Befragten hervorgehoben wurden, zu entdecken.
Für weitere Vorlagen für Umfrageeingabeaufforderungen unter Community College-Studenten schauen Sie sich den Leitfaden für die besten Fragen zu Umfragen von Community College-Studenten an.
Wie Specific qualitative Antworten nach Fragentyp analysiert
Specific ist darauf ausgelegt, jeden Antworttyp, den Sie sammeln, sinnvoll zu machen – ob Sie offene Interviews durchführen oder NPS-Umfragen mit Anschlussfragen erstellen.
Offene Fragen (mit oder ohne Anschlussfragen): Specific fasst jede Antwort zusammen und gruppiert auch die Antworten, die auf Anschlussfragen gegeben wurden, die tiefer in jedem Anfangskommentar bohren. Sie erhalten eine Übersicht plus Details, die nach verwandten Anschlussfragen organisiert sind.
Wahlen mit Anschlussfragen: Jede Antwortoption hat eine eigene Zusammenfassung aller qualitativen Rückmeldungen, die mit dieser Wahl verbunden waren – damit Sie genau wissen, was Studenten, die „Ich fühle mich nicht engagiert“ ausgewählt haben, Ihnen in ihren eigenen Worten sagen.
NPS (Net Promoter Score): Specific erstellt separate Erzählungen für Kritiker, Neutrale und Befürworter. Zum Beispiel sehen Sie schnell, warum Studenten, die Ihre Einrichtung nicht empfehlen würden, sich basierend auf ihren Anschluss- erklärungen so fühlen.
Ähnliche Arbeiten können Sie mit ChatGPT erledigen – das bedeutet jedoch viel manuelle Aufteilung, Kopieren und Einfügen und die Nachverfolgung, welche Antwort zu welcher Anschlussfrage gehört. Specific erledigt dies automatisch, spart Stunden an mühsamer Arbeit. Für einen tiefergehenden Blick auf KI-gestützte Umfrageanalysen erkunden Sie die Funktion der KI-Umfrageantwortenanalyse.
Umgang mit KI-Kontextgrenzen in großen Umfragen
Große Datensätze aus Hunderten oder Tausenden von Antworten von Community College-Studenten können die Grenzen der meisten KI-Modelle, einschließlich ChatGPT, überschreiten. Sie benötigen eine Strategie, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen, ohne dabei wichtige Details zu verlieren.
Zwei clevere Wege, um mehr Daten in das Arbeitsspeicher der KI zu packen (und beide sind in Specific integriert):
Filtern: Konzentrieren Sie Ihre Analyse nur auf Gespräche, bei denen Befragte bestimmte Fragen beantwortet oder bestimmte Optionen gewählt haben. Zum Beispiel zoomen Sie nur auf diejenigen, die „Unterstützungsdienste“ erwähnt haben. Auf diese Weise ist jede Nachricht, die die KI analysiert, zu 100 % relevant.
Zuschneiden: Beschränken Sie die KI darauf, nur ausgewählte Fragen zu analysieren. Wenn Sie nur die NPS-Anschlussfragen oder nur offene Antworten über außerschulische Aktivitäten untersuchen möchten, hält Zuschneiden die Kontextgrößen handhabbar und zielgerichtet.
Beide Techniken halten Sie innerhalb der Kontextgrenzen der KI und helfen Ihnen, verfeinerte, umsetzbare Einblicke aus großen Datensätzen zu gewinnen. Für mehr Informationen, betrachten Sie diesen Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Erstellung Ihrer eigenen Community College-Studentenumfrage.
Kooperative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Community College-Studenten
Die Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse ist eine Herausforderung, wenn jeder von seinen eigenen Tabellenkalkulationen aus arbeitet, ohne klare Möglichkeit, Highlights zu teilen oder Feedback gemeinsam zu analysieren – insbesondere wenn Sie Fakultätsmitglieder, Berater oder Studentenbetreuungsdienste in den Überprüfungsprozess einbeziehen möchten.
Chat-basierte Analyse: In Specific können Sie Umfragedaten überprüfen und mit der KI chatten – genau wie in Slack oder Teams chatten. Es ist weit weniger einschüchternd für Teammitglieder, die keine Datenerds sind, und alle kommen schnell auf einen Nenner.
Mehrere Chat-Threads und Filter: Wenn Ihr Retentionsspezialist sich auf gefährdete Studenten konzentrieren möchte, während das Beratungsteam sich mit den Onboarding-Erfahrungen auseinandersetzt, können beide ihre eigenen Chat-Threads eröffnen – jeder mit eigenen Filtern und Schwerpunkten. Sie sehen auf einen Blick, wer welchen Diskussionsfaden erstellt hat, wodurch Gruppenarbeit und -überprüfung nahtlos möglich werden.
Transparenz in der Zusammenarbeit: Jede Nachricht in einem Chat zeigt das Avatar des Absenders, sodass Sie nie Zweifel darüber haben, wer welche Erkenntnis oder Anschlussfrage hatte. Dies macht echte Zusammenarbeit zwischen Kollegen (oder zwischen Studenten und Mitarbeitern) zu einer Realität – nicht nur zu einem Traumfeature.
Wollen Sie noch mehr Kontrolle? Verwenden Sie den KI-Umfrage-Editor für kooperative Verfeinerungen der Umfragestruktur, bevor Sie überhaupt starten.
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