Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Online-Kurs-Studentenumfrage zur Benutzerfreundlichkeit von Diskussionsforen analysieren können. Wenn Sie daran interessiert sind, rohes Feedback in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, sind Sie hier genau richtig.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten wählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen vollständig von der Struktur Ihrer Umfragedaten ab – einige Analysemethoden eignen sich hervorragend für Zahlen, andere sind für offene Rückmeldungen ausgelegt.
Quantitative Daten: Wenn Sie sich Antworten ansehen wie „Wie viele Studenten besuchen wöchentlich Foren“, können Sie dies ganz einfach mit Tools wie Excel oder Google Sheets zählen. Diese machen eine unkomplizierte Verarbeitung von Zahlen einfach und liefern wichtige Statistiken, wie die Tatsache, dass etwa 45,7 % der Online-Kursteilnehmer wöchentlich Diskussionforen nutzen, während 6,7 % täglich teilnehmen [1].
Qualitative Daten: Wenn Sie mit offenen Antworten zu tun haben – wie Studenten, die ihre Probleme mit dem Diskussionsforum detailliert beschreiben oder Vorschläge teilen – werden Sie feststellen, dass das manuelle Lesen und Extrahieren ermüdend ist. Hier stoßen traditionelle Statistik-Tools an ihre Grenzen. Sie benötigen ein KI-Tool, das langfristige Rückmeldungen verarbeiten, Muster finden und schnell Kernthemen zusammenfassen kann – besonders da in einem einzigen Semester das durchschnittliche Diskussionsforum in einem Online-Kurs über 500 Beiträge hat [2].
Für qualitative Antworten betrachten Sie typischerweise einen von zwei Ansätzen:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Manueller Export, Einfügen und Chatten. Sie können Ihre Umfragedaten exportieren – entweder als Tabellenkalkulation oder Textdatei – und sie in ein Tool wie ChatGPT kopieren. So können Sie mit der KI über die Antworten „chatten“, Fragen stellen und Zusammenfassungen erhalten.
Es ist mächtig, aber nicht immer bequem. Der Nachteil? Es braucht Zeit, Ihr Datenset richtig zu formatieren und es so aufzuteilen, dass es in das Textlimit der KI passt. Je mehr Antworten Sie haben (was nicht ungewöhnlich ist, da Studenten, die weniger als 500 Wörter pro Diskussion beisteuern, signifikant wahrscheinlicher sind, den Kurs nicht abzuschließen [3]), desto schwieriger wird es, die Kontextgrenzen der KI zu verwalten. Kopieren und Einfügen erhöht auch das Risiko von Fehlern oder fehlendem Kontext.
All-in-One Tool wie Specific
End-to-End KI-Umfrageanalyse-Plattform. Tools wie Specific sind genau für dieses Szenario entwickelt. Sie ermöglichen es Ihnen, sowohl Umfrageantworten zu sammeln (einschließlich cleverer KI-generierter Folgefragen, die tief in die Antworten der Studenten eindringen) als auch die Ergebnisse zu analysieren, ohne die Plattform zu verlassen.
Automatische Follow-ups für reichhaltigere Daten. Indem Sie Studenten mit Folgefragen anregen, erhalten Sie tiefergehende, kontextreiche Antworten, die zu stärkeren Erkenntnissen führen. Wenn Sie mehr darüber sehen möchten, wie das in der Praxis funktioniert, schauen Sie sich deren Funktion für automatische KI-Folgefragen an.
Sofortige Zusammenfassungen, Kernthemen und umsetzbare Erkenntnisse. Mit Specific erhalten Sie sofortige Zusammenfassungen für jede Frage, wobei die KI ähnliche Antworten gruppiert, die häufigsten Themen hervorhebt und Ihnen ermöglicht, mit den Daten zu interagieren – ähnlich wie im Chat mit ChatGPT, aber fokussiert auf den Kontext Ihrer Umfrage. Sie können auch filtern, verwalten und festlegen, welche Daten an die KI gesendet werden, was den Prozess effizient macht, egal wie viel Feedback Sie von Ihren Studenten sammeln.
Um selbst zu starten, gehen Sie zum Umfragegenerator für diesen genauen Anwendungsfall.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten zur Benutzerfreundlichkeit von Diskussionsforen für Online-Kursteilnehmer
Bessere Aufforderungen führen zu besserer KI-Analyse. Bei offenen rohen Antworten geht es um das „Wesentliche“, das, was Sie fragen. Verwenden Sie diese praktischen Aufforderungen, wenn Sie Feedback analysieren – sei es in ChatGPT oder einer beliebigen KI-Analyseplattform für Umfragen.
Aufforderung für Kernideen. Erhalten Sie einen schnellen Überblick über die Themen oder wiederkehrenden Probleme, die in großen Mengen von Studentenantworten auftreten. Dies ist auch die Aufforderung, die Specific zur Zusammenfassung von Antworten verwendet:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kernidee) zu extrahieren + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), meist erwähnt oben
- keine Vorschläge
- keine Andeutungen
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärtext
2. **Kernidee Text:** Erklärtext
3. **Kernidee Text:** Erklärtext
Kontext hilft der KI, besser zu arbeiten. Wenn Sie der KI den Kontext Ihrer Umfrage mitteilen – was Sie erforschen, Ihr Publikum, das Ergebnis, das Sie wünschen – wird die Ausgabe schärfer. Zum Beispiel können Sie vor Ihrer Hauptaufforderung hinzufügen:
Die Umfrage richtet sich an Online-Kursteilnehmer. Das Ziel ist es, die wichtigsten Benutzerfreundlichkeitsprobleme mit Diskussionsforen zu identifizieren, damit wir die Beteiligung verbessern können. Konzentrieren Sie sich darauf, die Probleme und Muster zusammenzufassen.
Vertiefen Sie sich in Kernideen. Sobald Sie eine Liste der Hauptthemen haben, bitten Sie die KI, weiter auszuführen: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee).“ Dies bringt Beispiele und wörtliche Studentenfeedbacks zutage.
Aufforderung für spezifische Themen. Wenn Sie überprüfen möchten, ob Studenten technische Probleme, fehlende Funktionen oder etwas anderes erwähnt haben: „Hat jemand über [spezifisches Thema] gesprochen? Zitieren Sie.“ Dies validiert Hypothesen oder Ideen von Stakeholdern.
Aufforderung für Personas. Finden Sie Segmente von Studenten, die unterschiedlich mit Foren interagieren – diejenigen, die nie posten, häufige Poster oder jene, die hauptsächlich lesen. Diese Aufforderung hilft Ihnen, Muster für jede Gruppe zu erkennen:
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 alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen. Erkennen Sie die Hauptprobleme, mit denen Studenten in Diskussionsforen konfrontiert sind – sei es Navigation, Struktur von Threads oder Häufigkeit der Anwesenheit von Lehrenden:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.