Wie man KI einsetzt, um Antworten aus Umfragen von Grundschülern über Bibliothekszeiten zu analysieren

Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Grundschülern zur Bibliothekszeit analysieren können. Wir werden in KI-gestützte Ansätze für die Analyse von Umfrageantworten eintauchen, um jedem—nicht nur Forschern—leicht umsetzbare Erkenntnisse zu bieten.

Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten auswählen

Die beste Methode zur Analyse Ihrer Umfragedaten von Grundschülern hängt von den Arten der gesammelten Antworten ab. Lassen Sie uns das genauer betrachten:

• Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Multiple-Choice- oder Bewertungsfragen enthält (wie „Wie oft besuchst du die Bibliothek?“), sind diese einfach in Tools wie Excel oder Google Sheets zu zählen und zu visualisieren. Sie können die Besuchshäufigkeit grafisch darstellen, die Zufriedenheit bewerten oder erfassen, welche Aktivitäten am beliebtesten sind.

• Qualitative Daten: Wenn Sie offene Antworten sammeln („Was gefällt dir am meisten an der Bibliothekszeit?“ oder „Wie könnte unsere Bibliothek besser werden?“), reichen traditionelle Werkzeuge nicht aus. Jede Antwort von Hand zu lesen, wird schnell überwältigend, insbesondere bei größeren Umfragen. Hier kommen KI-Tools ins Spiel – sie können Hunderte von Antworten lesen und zusammenfassen, wichtige Themen finden und sogar Muster entdecken, die Ihnen entgehen könnten.

Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:

ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse

Exportieren Sie Ihre Umfragedaten und kopieren Sie sie in ChatGPT (oder ein bevorzugtes GPT-Tool) und stellen Sie Fragen zu den Antworten. Dies funktioniert – besonders für kleinere Datensätze –, aber es ist nicht sehr bequem für die laufende Analyse. Sie müssen Ihre Daten manuell formatieren, die Grenzen dessen, was Sie einfügen können, beachten und den Prozess jedes Mal wiederholen, wenn neue Antworten hinzukommen. Das bedeutet auch, den Kontext zu verlieren: Sie können nicht leicht mehrere Fragen vergleichen, Folgefragen zusammenfassen oder Einblicke über mehrere Filter und Gruppen hinweg verfolgen.

All-in-one-Tool wie Specific

Specific ist speziell für diesen Workflow entwickelt. Es ermöglicht das Sammeln von Umfrageantworten über KI-unterstützte Gespräche und analysiert sofort sowohl quantitative als auch qualitative Daten mit KI.

Konversationelle Folgefragen: Beim Sammeln von Daten stellen Specifics Umfragen automatische KI-Folgefragen. Dies führt zu reichhaltigeren Schülerantworten – Kinder sagen nicht nur „Ich mag Bücher“; die KI ermutigt sie sanft, zu erläutern, warum oder Beispiele zu geben. Dieser Kontext erhöht die Qualität und Tiefe der Einblicke. Erfahren Sie mehr in unserem Leitfaden zu automatischen KI-Folgefragen.

KI-gestützte Analyse: Der Analyse-Engine von Specific fasst offene Kommentare zusammen, bündelt häufige Themen und destilliert umsetzbare Erkenntnisse—kein Exportieren oder manuelle Arbeit erforderlich. Sie können mit der KI über die Ergebnisse chatten, so wie Sie es mit ChatGPT tun würden, aber es hält Ihre Daten organisiert und bietet zusätzliche Funktionen zum Filtern, Speichern, Teilen und Verwalten dessen, was an das KI-Modell gesendet wird. Entdecken Sie mehr zur AI-Analyse von Umfrageantworten.

Andere spezialisierte Werkzeuge: Optionen wie NVivo, MAXQDA, Atlas.ti, Looppanel und Delve bieten alle fortschrittliche KI-gestützte Funktionen zum Codieren, Zusammenfassen und Kartieren von qualitativen Daten. Werkzeuge wie NVivo bieten automatische Codierungsvorschläge und Visualisierungskarten; Looppanel und Delve überzeugen durch schnelle, intuitive Themenextraktion. Diese können gute Optionen sein, wenn Sie tiefgehende Forschungsprojekte durchführen, kommen jedoch oft mit steileren Lernkurven und manuellen Schritten im Vergleich zu Plattformen wie Specific oder ChatGPT [1][2][3].

Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfragen zur Bibliothekszeit von Grundschülern

Mit GPT-basierten Tools geht es darum, die richtigen Fragen—oder Eingabeaufforderungen—zu stellen. Hier sind einige Eingabeaufforderungen, die Sie für eine bessere Analyse von Umfrageantworten verwenden können. Diese funktionieren, egal ob Sie ChatGPT oder integrierte Analysemöglichkeiten von Specific nutzen.

Eingabeaufforderung für Kernideen: Diese Eingabeaufforderung extrahiert Hauptthemen und zeigt, was Schüler am häufigsten erwähnen und warum:

Ihre Aufgabe ist es, die Kernideen in Fettschrift (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lang erklärender Text zu extrahieren.

Ausgabeanforderungen:

- Vermeiden Sie unnötige Details

- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die am häufigsten erwähnten oben

- keine Vorschläge

- keine Hinweise

Beispielausgabe:

1. **Kernidee Text:** Erklärender Text

2. **Kernidee Text:** Erklärender Text

3. **Kernidee Text:** Erklärender Text

Tipp vom Profi: Sie erzielen bessere Ergebnisse, wenn Sie der KI mehr Kontext über Ihre Umfrage, die Situation und Ihre Ziele geben. Hier ein Beispiel:

Ich habe eine Umfrage mit 40 Grundschülern über ihre Erfahrungen in der Bibliothekszeit durchgeführt und gefragt, was ihnen am meisten gefällt und was die Bibliothek verbessern könnte. Die Antworten folgen unten. Mein Ziel ist es, Muster zu finden, um unsere Bibliothek zu verbessern.

Eingabeaufforderung zur Erkundung einer bestimmten Idee: Etwas Interessantes gefunden? Gehen Sie tiefer:

Erzählen Sie mir mehr über XYZ-Kernidee

Eingabeaufforderung zur Überprüfung, ob ein Thema erwähnt wurde: Überprüfen Sie, ob Schüler ein bestimmtes Thema angesprochen haben:

Hat jemand über XYZ gesprochen? Zitate einfügen.

Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Ermitteln Sie, was Schüler als frustrierend oder schwierig an der Bibliothekszeit empfinden:

Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie etwaige Muster oder Häufigkeiten.

Eingabeaufforderung für Vorschläge und Ideen: Entdecken Sie, was Schüler in ihrem Bibliothekserlebnis erleben möchten:

Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von den Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie, falls relevant, direkte Zitate hinzu.

Eingabeaufforderung für Personas: Manchmal ist es nützlich, verschiedene Typen von Bibliotheksnutzern unter den Schülern zu identifizieren. Dies kann Ihnen helfen, Ihre Verbesserungen anzupassen.

Identifizieren und beschreiben Sie basierend auf den Umfrageantworten eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie in der Produktverwaltung verwendete "Personas". Fassen Sie für jede Persona ihre wichtigsten Eigenschaften, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.

Sie finden mehr Inspiration für die Planung und Analyse Ihrer Umfrage in unserem Artikel über die besten Fragen für Umfragen zur Bibliothekszeit von Grundschülern.

Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert

Specific passt seine Analyse automatisch basierend auf der Struktur Ihrer Umfrage an.

• Offene Fragen (+ Folgefragen): Die KI bietet eine Gesamtzusammenfassung, destilliert große Themen und Muster und geht auch auf spezifische Nachfragen ein, die mit jeder Hauptfrage verbunden sind.