Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Oberschülern zum Unterstützungsbedarf von Erstsemester-Studenten analysieren können. Ich werde praktische Ratschläge zur Verwendung von KI-Tools geben, um Umfrageantworten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfragedaten wählen
Die Methode und die Werkzeuge, die Sie wählen, hängen vom Format und Typ der Antworten in Ihrer Umfrage ab.
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage strukturierte Fragen enthält – wie Multiple-Choice- oder Bewertungsskalen – können Sie mit Excel oder Google Sheets schnell Daten zählen, grafisch darstellen oder zusammenfassen. Beispielsweise könnten Sie ermitteln, wie viele Schüler „unsicher bei der Nutzung akademischer Unterstützung“ wählten – ein echtes Anliegen, da nur etwa 30 % der Erstsemester-Studenten angeben, sich mit diesen Diensten wohl zu fühlen. [1]
Qualitative Daten: Offene Umfragefragen und anschließende Antworten liefern reiche Geschichten und Kontext, sind aber zeitaufwendig zu lesen und können in großem Maßstab überwältigend sein. Anstatt alles manuell zu lesen, sollten Sie KI verwenden, um diese Tiefe und Menge zu bewältigen. KI-Modelle können effizient Hunderte von Schülerantworten bearbeiten, Themen und Muster identifizieren, während Sie sich auf die Interpretation konzentrieren.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn Sie mit qualitativen Antworten umgehen:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Wenn Sie ChatGPT oder ein ähnliches Modell verwenden, können Sie exportierte Umfragedaten in ein Chatfenster kopieren und Fragen dazu stellen.
Diese Methode kann mächtig sein, erfordert jedoch viele manuelle Schritte: Daten exportieren, einfügen, sicherstellen, dass sie in die KI-Grenzen passen, und zu jedem Aspekt aufrufen, den Sie erkunden möchten. Außerdem wird die Zusammenarbeit erschwert, da Konversationsverläufe nicht einfach mit Teamkollegen geteilt werden können.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist für Umfragen wie diese entwickelt. Sie können konversationsorientierte Umfragen erstellen und teilen, offene (und Follow-up-) Antworten von Schülern erhalten, und dann die KI-Plattform die Antworten sofort analysieren lassen.
Wenn Sie Specific verwenden, kann sich die Umfrage in Echtzeit anpassen – wenn ein Oberschüler eine interessante Bemerkung macht, fragt der KI-Interviewer nach Details. Dies hilft Ihnen, reichhaltigere, umsetzbare Daten zu erfassen. Weitere Details finden Sie in der AI-gestützten Follow-up-Fragen-Funktion.
Für die Analyse übernimmt Specific die Schwerarbeit. Seine KI fasst Antworten zusammen, deckt Hauptthemen auf, filtert nach Frage und lässt Sie Einsichten konversationsorientiert besprechen – ähnlich wie bei ChatGPT, jedoch mit Umfrage-Kontext und zusätzlichen Kontrollmöglichkeiten. Sie können dies selbst ausprobieren unter KI-Umfrageantwortanalyse.
Sie können sogar benutzerdefinierte Filter verwenden oder unterschiedliche Chats zu bestimmten Fragen erstellen, damit Ihr Team sieht, „wer was gesagt hat“ und ohne Verlust des Gedankengangs oder Datenkontextes zusammenarbeiten kann.
Für weitere Informationen zur Erstellung der Umfrage mit KI, könnten Ihnen der Umfrage-Generator für Umfragen zu Unterstützungsbedürfnissen von Erstsemestern gefallen, oder Sie können mit diesem KI-Umfrage-Baustein von Grund auf neu beginnen.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten von Oberschülern
Sobald Sie Ihre Umfrageantworten haben, spielen mächtige Eingabeaufforderungen eine große Rolle beim Verstehen der Daten – insbesondere, um die komplexen Bedürfnisse von Studenten der ersten Generation zu erfassen. Hier sind einige bewährte Ansätze:
Aufforderung für Kernaussagen: Verwenden Sie dies, um Hauptthemen in Ihrem Schülerfeedback zu sehen. Das funktioniert sowohl mit Specific als auch mit ChatGPT oder einem anderen KI-Modell. Hier ist die genaue Eingabeaufforderung:
Ihr Auftrag ist es, Kernideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Anforderungen an das Ergebnis:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die meistgenannten an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee**: Erklärungstext
2. **Kernidee**: Erklärungstext
3. **Kernidee**: Erklärungstext
Tipp: KI funktioniert immer besser, wenn Sie mehr Kontext bereitstellen. Anstatt nur Ergebnisse einzufügen, versuchen Sie, einen Satz über den Fokus Ihrer Umfrage und Ihr Ziel hinzuzufügen.
Analysieren Sie Antworten einer Umfrage unter Oberschülern, konzentriert auf den Unterstützungsbedarf von Studenten der ersten Generation. Wir möchten wesentliche Hindernisse, Chancen und unerfüllte Bedürfnisse identifizieren, die neue Unterstützungsprogramme formen könnten.
Wenn Sie mehr Details zu einem bestimmten Thema erhalten möchten, versuchen Sie: „Erzähl mir mehr über XYZ (Kernidee)“
Um zu bestätigen, ob ein Thema behandelt wurde, verwenden Sie die Aufforderung für ein spezifisches Thema:
Hat jemand über finanzielle Schwierigkeiten gesprochen? Erwähnen Sie Zitate.
Hier sind einige andere effektive Eingabeaufforderungen für dieses Publikum und Thema:
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.“ Dies ist besonders nützlich, da über 70 % der Erstsemester angeben, dass finanzielle Schwierigkeiten ihre Teilnahme beeinträchtigen. [2]
Aufforderung für Personas: „Identifizieren und beschreiben Sie anhand der Umfrageantworten eine Liste von verschiedenen Personas – ähnlich wie ‚Personas‘ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.“ Dies hilft Ihnen, Outreach- und Unterstützungsstrategien zu entwickeln, die für Studenten, die sich möglicherweise isoliert fühlen – da sich rund 35 % vom Campusleben abgekoppelt fühlen –, wichtig sind. [3]
Aufforderung für Sentiment-Analyse: „Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z. B. positiv, negativ, neutral). Hervorzuheben sind Schlüsselphrasen oder Feedbacks, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.“ Das Auswerten dieser kann zeigen, ob Ihre Interventionen den gewünschten emotionalen Effekt haben, was besonders wichtig für stressbelastete Bevölkerungsgruppen ist.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse und Chancen: „Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben werden.“ Sie werden sehen, ob häufige Themen wie fehlende familiäre oder akademische Unterstützung (ein Hauptanliegen für fast 60 % der Studenten) oft an die Oberfläche treten. [1]
Für weitere fein abgestimmte Frageninspirationen, schauen Sie sich diesen Artikel über die besten Fragen für Umfragen unter Oberschülern zu Unterstützungsbedarfen von Erstsemester-Studenten an.
Wie Specific verschiedene Fragetypen in der Antwortanalyse behandelt
Der Fragetyp in einer Umfrage beeinflusst genau, wie Sie die Daten analysieren sollten. Specific kümmert sich automatisch um diese Details, aber es ist gut zu wissen, was im Hintergrund passiert (und Sie können dies auch manuell tun):
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Die KI liefert eine prägnante Zusammenfassung aller Antworten und jedes Anschlussdialogs, der mit dieser Frage verbunden ist. Wenn Schüler beispielsweise „finanzieller Stress“ erwähnen, werden ihre detaillierten Kommentare gesammelt und zusammengestellt.
Entscheidungen mit Nachfragen: Jede Multiple-Choice-Option hat ihre eigene Zusammenfassung. Wenn Sie fragen „Was ist Ihr größtes Hindernis für ein Studium?“ mit Optionen wie „Finanzen“ oder „familiäre Verpflichtungen“, gibt Ihnen die KI einen Überblick über den zusätzlichen Kontext, den Schüler über Nachfragen zu jeder ausgewählten Option bereitstellten.
NPS-Fragen: Bei Net Promoter Score (NPS)-Elementen werden Antworten von Kritikern, Passiven oder Promotoren getrennt. Die Anschlussantworten jeder Gruppe (zum Beispiel „Warum haben Sie uns schlecht bewertet?“) werden für maßgeschneiderte Aktionen zusammengefasst.
Ähnliche Ergebnisse können Sie in ChatGPT oder anderen Modellen erzielen – es braucht nur ein wenig mehr Sortier- und Einfügearbeit Ihrerseits.
Möchten Sie sehen, wie alles zusammenpasst? Lesen Sie diesen Schritt-für-Schritt Leitfaden zum Erstellen einer Umfrage unter Oberschülern zu Unterstützungsbedürfnissen von Erstsemester-Studenten.
Wie man AI-Kontextlimits bei großen Umfragedaten bewältigt
Wenn Sie viele detaillierte Schülerantworten erhalten, stoßen Sie irgendwann auf das „Kontextlimit“, das jedes KI-Modell hat. Sie können nicht unbegrenzt Daten auf einmal analysieren (bei ChatGPT bedeutet das Zeichen oder Token-Limits).
Es gibt zwei bewährte Wege, um die Analyse für lange Umfragen oder große Datensätze zu ermöglichen (Specific rationalisiert beide):
Filtern: Nur Gespräche, in denen Schüler auf ausgewählte Fragen geantwortet haben oder spezifische Entscheidungen getroffen haben, werden an die KI gesendet. Dies bedeutet, dass Sie sich konzentrieren und innerhalb von Größenlimits bleiben, während die KI sich auf Schlüsselpunkte fokussiert. Beispielsweise könnten Sie alle Antworten filtern, die „familiäre Unterstützung“ erwähnen (keine Überraschung, da über 60 % der Erstsemester in diesem Bereich Bedenken äußern [1]).
Zuschneiden: Anstatt vollständige Umfrageabschriften an die KI zu übergeben, wählen Sie nur die Fragen aus, die Sie analysieren möchten. Auf diese Weise halten Sie den Kontext scharf und innerhalb technischer Grenzen, was maximale Gesprächsvolumina pro Analysedurchlauf gewährleistet.
Specific erleichtert beide Ansätze, während ChatGPT oder ähnliche Modelle vor jedem Batch eine manuelle Vorbereitung erfordern wird.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Oberschülern
Zusammenarbeit kann chaotisch sein wenn Sie mit einem Team an der Analyse von Umfrageantworten arbeiten – insbesondere bei so nuancierten Themen wie der Unterstützung von Studenten der ersten Generation. Missverständnisse und verstreute Notizen sind häufige Schmerzpunkte.
Analysieren Sie Umfragedaten, indem Sie zusammen mit der KI chatten. Specific lässt Sie mehrere Analyse-Chats aufsetzen, sodass Teams unterschiedliche Unterstützungsbedarfe oder Hypothesen gleichzeitig angehen können, jeder mit individuellen Filtern (zum Beispiel könnte ein Thread sich auf finanziellen Stress und ein anderer auf akademische Vorbereitung konzentrieren). Außerdem sehen Sie, wer jede Konversation erstellt hat, was Übergaben einfach macht.
Einfache Teamübergabe und Transparenz. Jede Nachricht zeigt das Avatar des Teammitglieds, so ist immer klar, wer was beigetragen hat – eine große Hilfe in kollaborativen Bildungsforschungsumgebungen oder beim Weitergeben von Erkenntnissen an Berater oder Programmleiter.
Alle Einsichten bleiben mit den originalen Daten verbunden. Kommentare, Erkenntnisse und zusammengefasste Vorschläge (wie Ideen für neue Mentoring-Programme – erinnern Sie sich daran, dass nur 20 % der Erstsemester daran teilnehmen [2]) können über das Team geteilt werden, ohne den ursprünglichen Kontext zu verlieren oder wer was herausgefunden hat zu verfolgen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage für Oberschüler zu Unterstützungsbedürfnissen von Erstsemestern
Beginnen Sie mit dem Aufbau tieferer Unterstützungsprogramme, indem Sie bessere Fragen stellen und die Ergebnisse mit KI-gestützten Erkenntnissen analysieren – sparen Sie Zeit und heben Sie Schülerstimmen hervor, die sonst übersehen würden.