Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Schülern der Oberstufe zum Schulklima und zur Sicherheit mit KI-gestützten Methoden analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfragedaten auswählen
Der richtige Ansatz zur Analyse Ihrer Daten hängt wirklich davon ab, ob Sie mit quantitativen oder qualitativen Antworten arbeiten. So gehe ich vor:
Quantitative Daten: Einfache Zählungen wie „Wie viele Schüler fühlten sich in der Schule sicher“ können leicht in Excel oder Google Sheets verwaltet werden. Sie können Formeln verwenden oder in wenigen Minuten einfache Diagramme erstellen.
Qualitative Daten: Offen gestaltete Antworten – wie Schülergeschichten oder Meinungen zur Schulsicherheit – sind detailreich, aber es gibt keine Möglichkeit, dass ein Mensch Hunderte davon schnell lesen kann. Hier kommen KI-Tools ins Spiel, die automatisch Muster und Themen finden, die man leicht übersehen könnte.
Bei qualitativen Antworten gibt es zwei Hauptansätze für die Tools:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für die KI-Analyse
Sie können exportierte Umfragedaten in ChatGPT oder ähnliche KI-Modelle einfügen und damit darüber chatten. Diese Methode ist schnell für kleine Datensätze geeignet – und für jeden mit einem ChatGPT-Konto zugänglich.
Aber ehrlich gesagt ist es nicht die bequemste Methode für größere Mengen von Schülerantworten. Sie stoßen wahrscheinlich auf Kopier- und Einfügegrenzen, verlieren den Kontext und stehen vor der Herausforderung, qualitatives Feedback logisch nach Fragen oder Nachverfolgung zu gruppieren. Es eignet sich gut für einfache, einmalige Erkundungen, aber für tiefere Analysen oder die Zusammenarbeit über Teams hinweg kann es schnell unübersichtlich werden.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist genau für solche Umfragen konzipiert. Hier können Sie sowohl Antworten von Oberstufenschülern sammeln als auch diese mit KI analysieren – ohne Tabellenkalkulationen oder manuelle Exporte.
Da die Umfragen von Specific automatisierte Nachverfolgungsfragen verwenden, sind die Antworten reichhaltiger und für die KI leichter zusammenzufassen. Die KI-Umfrageantwortanalyse-Funktion destilliert jede Antwort sofort, findet sich wiederholende Themen und bietet umsetzbare Erkenntnisse. Sie können mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, genau wie mit ChatGPT, jedoch mit für die Umfrageanalyse entwickelten Funktionen – wie Filtern, Kontextkontrolle und kollaborative Workflows.
Alles ist darauf ausgelegt, das Feedback von Umfragen an Schulen zu bearbeiten, insbesondere wenn Sie mehr Kontext zu Ideen zum Schulklima und zur Sicherheit wünschen. Wenn Sie lernen möchten, wie Sie Ihre eigene Umfrage erstellen oder eine Schritt-für-Schritt-Anleitung benötigen, sehen Sie sich den Leitfaden an, wie Sie einfach eine Umfrage für Schüler der Oberstufe zum Schulklima und zur Sicherheit erstellen.
Für noch umfassendere Überblicke gibt es etablierte KI-Tools wie NVivo, MAXQDA, Canvs AI und Thematic, die von Forschern für die qualitative Datenanalyse weit verbreitet sind – das bedeutet, dass Sie in guter Gesellschaft sind, wenn Sie KI für Umfrage-Einblicke nutzen [1].
Nützliche Aufforderungen, die Sie für die Analyse von Umfrageantworten zum Schulklima und zur Sicherheit von Oberstufenschülern verwenden können
Bei offenem Feedback von Schülern hängt der Erfolg Ihrer KI-Analyse davon ab, die richtigen Aufforderungen zu wählen. Folgendes hat sich für mich bewährt, insbesondere bei gesprächsbasierten Umfragen:
Aufforderung für Kernthemen: Diese ist essenziell – distilliert Antworten in die häufigsten Themen und erklärt jedes in einfacher Sprache. Kopieren Sie es einfach in Ihr KI-Tool (funktioniert sowohl in Specific als auch in ChatGPT):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze langer Erklärer zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen den spezifischen Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), das meist erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
Mehr Kontext für bessere KI-Ergebnisse bieten: Wenn Sie Details zu Ihrer Umfrage angeben – wie wer teilgenommen hat, Ihr Hauptziel oder worauf Sie sich konzentrieren möchten – liefert die KI tiefere, relevantere Erkenntnisse. Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese Antworten von Oberstufenschülern, die Fragen zum Schulklima und zur Sicherheit beantwortet haben. Mein Ziel ist es, Muster zu identifizieren, die dazu führen, dass sich Schüler unsicher fühlen, und welche Veränderungen am meisten zur Verbesserung ihrer täglichen Erfahrung beitragen könnten. Heben Sie Ideen zu Mobbing, Lehruntersützung und Schulgebäuden hervor.
Aufforderung zum Vertiefen: Immer wenn Sie ein häufiges Thema entdecken, verwenden Sie: „Erzähl mir mehr über XYZ (Kerngedanke).“ Zum Beispiel: „Erzähl mir mehr über Mobbing-Bedenken.“ Dies hilft Ihnen, Details aufzudecken, die Ihnen sonst möglicherweise entgehen.
Aufforderung zu spezifischen Themen: Um zu überprüfen, ob ein bestimmtes Thema erwähnt wurde (z. B. Schultoiletten oder Nachmittagsbetreuung):
„Hat jemand über XYZ gesprochen? Fügen Sie Zitate ein.“
Aufforderung für Personas: Um die Arten von Perspektiven in Ihren Daten besser zu verstehen:
„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 die wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder beobachtete Muster aus den Gesprächen zusammen.“
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um schnell zu erkennen, was nicht gut läuft:
„Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder genannten Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie sich alle Muster oder Häufigkeiten.“
Aufforderung zur Sentiment-Analyse: Für ein Gefühl der allgemeinen Stimmung:
„Bewerten Sie das insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Sentiment (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedback hervor, die zur jeweiligen Sentiment-Kategorie beitragen.“
Aufforderung für Vorschläge und Ideen: Sammeln Sie alle umsetzbaren Rückmeldungen:
„Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Teilnehmern der Umfrage bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie bei relevanten Stellen direkte Zitate ein.“
Aufforderung für nicht erfüllte Bedürfnisse und Chancen: Hervorragend zur Verbesserung orientierte Analyse:
„Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um nicht erfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen aufzudecken, die von den Teilnehmern hervorgehoben wurden.“
Möchten Sie mehr Inspiration? Holen Sie sich eine Liste der besten Umfragefragen für Schüler zum Schulklima und zur Sicherheit – sie eignen sich auch hervorragend zur Strukturierung Ihrer Analyse-Aufforderungen.
Wie Specific qualitative Antworten basierend auf dem Fragetyp analysiert
Die KI-Analyse von Specific passt sich an Ihre Umfragefragetypen an und erleichtert es, umsetzbare Zusammenfassungen zu erhalten, die zu Ihrem Setup passen:
Offen gestellte Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Specific erstellt eine allgemeine Zusammenfassung aller Antworten und, falls Sie diese hinzugefügt haben, separate Zusammenfassungen für jede Fragegruppe. Dies ist ideal, wenn Schüler Ideen im Detail erklären oder ihre ursprünglichen Antworten klären.
Wahlfragen mit Nachmöglichkeiten: Bei Fragen mit definierten Antwortoptionen (z.B. „Fühlen Sie sich auf den Fluren sicher? Ja/Nein/Nicht sicher“), fasst Specific alle zusätzlichen Kommentare zu jeder Antwort zusammen. So sehen Sie nicht nur, welche Option gewählt wurde, sondern warum.
NPS-Fragen: Wenn Sie das Schulklima mit einem Net Promoter Score messen („Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diese Schule als sicheres Umfeld weiterempfehlen?“), erhalten Sie separate Zusammenfassungen aller Kommentare nach Kategorie (Kritiker, Passive, Promotoren) sowie allgemeine Trends.
Ähnliche Gruppierungen können Sie mit ChatGPT oder anderen KI-Modellen erstellen – es erfordert nur mehr manuelles Sortieren und Kopieren einzelner Antwortsätze und Follow-ups.
Wenn Sie die Leistungsfähigkeit von KI-Nachfragen verstehen möchten, sehen Sie, wie automatische KI-Nachfragen im Vergleich zu statischen Formularen reichhaltigere Feedbacks liefern.
Wie man Herausforderungen mit den Kontextgrenzen der KI bewältigt
KI-Modelle haben Größenlimits im Kontext: Bei einer großen Menge von Umfrageantworten von Oberstufenschülern stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihr Datensatz zu groß für eine einzige KI-Analyse-Sitzung ist. Wenn das passiert, gibt es einige Tricks, die helfen:
Filterung: Filtern Sie Gespräche, um nur Teilnehmer einzuschließen, die ausgewählte Fragen beantwortet oder spezifische Antworten gegeben haben (z.B. nur Schüler, die sich unsicher fühlten).
Zuschnitt: Senden Sie nur ausgewählte Fragen an das KI-Modell. Analysieren Sie beispielsweise nur die Antworten auf „Welche Änderungen würden Ihnen ein sichereres Gefühl in der Schule geben?“.
Specific bietet von Haus aus beide Funktionen. Wenn Sie andere KI-Tools verwenden, sollten Sie sich auf ein wenig zusätzliche Vorarbeit einstellen – wie das Aufteilen Ihrer Daten und das Verwalten separater Analyseläufe.
Kollaborative Funktionen für die Analyse von Umfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse kann unübersichtlich werden, besonders wenn mehrere Personen Zugriff auf verschiedene Teile der Schülerfeedbacks benötigen oder Erkenntnisse zum Schulklima und zur Sicherheit vergleichen möchten.
Sofortige KI-Chats für die Teamarbeit: Mit Specific findet die Analyse wirklich als Teamarbeit statt. Mehrere Diskussionsstränge können parallel laufen, jeder mit einzigartigen Filtern oder Schwerpunkten (z.B. nur die Antworten von Oberstufenschülern oder die Erwähnung der Sicherheit nach der Schule analysieren).
Klarheit und Kontext: Jeder Analyse-Chat zeigt an, wer wofür verantwortlich ist und welchen Kontext es gibt. Konzentrieren Sie sich auf einen Teil des Datensatzes (z.B. Kommentare zum Thema Mobbing), sodass jeder sehen kann, was passiert und zu den Ergebnissen beitragen oder diese weiterentwickeln kann, ohne den Faden zu verlieren.
Asynchrone kollaborative Analysen: Der gesamte Analyseprozess bleibt in einem einzigen, kontextbezogenen Raum. Möchten Sie es selbst erleben? Probieren Sie den KI-Umfrageantwortanalyse-Chat oder testen Sie den KI-unterstützten Umfrage-Workflows.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu Schulklima und -sicherheit für Oberstufenschüler
Beginnen Sie sinnvolle Gespräche und erhalten Sie in kürzester Zeit umsetzbare Erkenntnisse – die KI-gestützte Analyse in Specific liefert Ihnen tiefere, schnellere und mühelose Ergebnisse für das Schulklima und die Sicherheit.