Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten einer Umfrage unter Online-Kursteilnehmern zu Lernergebnissen mithilfe von KI-Tools zur Analyse von Umfrageantworten. Ich werde praktische Workflows und Aufforderungen teilen, damit Sie schnell die wichtigsten Erkenntnisse extrahieren können.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Wie Sie die Analyse der Umfrage angehen, hängt vom Datentyp und davon ab, wie strukturiert diese Umfrageantworten sind. So teile ich es auf:
Quantitative Daten: Wenn Sie Zahlen betrachten möchten – wie viele Studierende eine bestimmte Option ausgewählt haben – sind traditionelle Tools wie Excel oder Google Sheets perfekt zum Zählen, Darstellen und zum schnellen Erfassen von Proportionen.
Qualitative Daten: Es wird schwierig, wenn Sie es mit offenen Antworten oder detaillierten Folgeantworten zu tun haben. Jede Textantwort von Online-Kursteilnehmern zu ihren Lernergebnissen manuell zu lesen, ist einfach nicht skalierbar. Hier glänzen KI-Tools zur Umfrageanalyse und machen Muster sichtbar, fassen Antworten zusammen und ermöglichen das Verstehen aller Feinheiten.
Es gibt zwei Ansätze für die Verwendung von Tools bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können exportierte Daten in ChatGPT kopieren und einfügen und ein Gespräch über Ihre Ergebnisse führen. Das ist ein ziemlich zugänglicher Weg, wenn Sie bereits GPT-Tools verwenden. Fügen Sie einfach Ihre Antworten ein, stellen Sie die richtigen Fragen und erhalten Sie Einblicke.
Der Nachteil? Es ist wirklich nicht praktisch, wenn Sie es mit Hunderten von rohen, unformatierten Gesprächen zu tun haben. Sie verbringen viel Zeit damit, Daten zu bereinigen, Dateien in kleinere Teile zu teilen und Dinge hin und her zu kopieren. Datensicherheit ist ein weiterer Faktor, den Sie selbst verwalten müssen.
All-in-One-Tool wie Specific
Ein KI-Tool, das für Umfrage-Workflows entwickelt wurde (wie Specific), kann Antworten sammeln und sofort analysieren. Umfragen sind konversationell – dank automatischer Nachfragen – sodass Sie reichhaltigere Einblicke in die Lernergebnisse der Studierenden erhalten.
KI-gestützte Analyse in Specific: Es fasst automatisch alle Antworten zusammen, erkennt Schlüsselthemen und präsentiert umsetzbare Daten – keine Tabellenkalkulationen oder manuelle Durchsicht mehr nötig.
Direktes Gespräch mit der KI über die Ergebnisse. Genau wie beim Chat mit ChatGPT, aber mit speziell entwickelten Steuerungen und kontextbezogenen Informationen, die auf Umfrageforschung zugeschnitten sind. Sie können Antworten, die an die KI gesendet werden, filtern, zuschneiden und organisieren, sodass Sie immer auf das konzentriert bleiben, was bei der Forschung zu Online-Kursteilnehmern zu Lernergebnissen wichtig ist.
Mehr darüber, wie Specific sowohl die Sammlung als auch die KI-gestützte Analyse von Bildungseinblicken optimieren kann, erfahren Sie in den Funktionen zur Analyse von KI-Umfrageantworten.
Nützliche Eingabeaufforderungen, die Sie für die Analyse von Umfragen unter Online-Kursteilnehmern verwenden können
Ein leistungsfähiges KI-Tool zu haben, ist nur die halbe Miete. Zu wissen, was zu fragen ist – das bringt Ihnen großartige Erkenntnisse aus Ihrer Umfrage zu Lernergebnissen. Hier sind einige meiner Lieblingsaufforderungen, um das Beste aus Ihrer Umfrageantwortanalyse herauszuholen:
Aufforderung für Kernideen: Verwenden Sie diese Eingabeaufforderung, wenn Sie die großen Themen aus einem Stapel von Studentenfeedback erhalten möchten. Darauf verlasse ich mich, um das Rauschen zu durchdringen, und es ist das, was auch die Zusammenfassungsfunktionen in Specific antreibt.
Ihre Aufgabe ist es, wesentliche Ideen in Fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + eine bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Spezifizieren Sie, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, nicht Worte), am meisten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Geben Sie der KI mehr Kontext. Sagen Sie der KI immer, was der Hintergrund, die Ziele und die einzigartigen Aspekte Ihrer Umfrage sind. Je gezielter der Kontext, desto bessere Ergebnisse entstehen. Zum Beispiel:
Die folgenden Antworten stammen von Studierenden, die unseren Online-Python-Kurs abgeschlossen haben. Unser Hauptziel mit dieser Umfrage ist es, die Lernergebnisse und die Relevanz der Kursarbeit zu verbessern. Konzentrieren Sie Ihre Analyse auf praktische Fähigkeiten und Feedback zur Kursstruktur.
Eintauchen in ein Thema. Sobald Sie eine Kernidee haben, sagen Sie „Erzählen Sie mir mehr über praktische Geschicklichkeitsgewinne”. Sie erhalten eine detaillierte Erklärung, Beispiele und spezifische Informationen von den Befragten.
Aufforderung für ein spezifisches Thema: Überprüfen Sie schnell, ob die Teilnehmer über ein bestimmtes Problem gesprochen haben: „Hat jemand über praktische Projekte gesprochen?” (Tipp: Fügen Sie „Zitate einfügen” hinzu, wenn Sie die tatsächliche Sprache der Studierenden wünschen.)
Bei Umfragen zu Lernergebnissen unter Online-Kursteilnehmern verlasse ich mich auch auf die folgenden:
Aufforderung für Personas: Identifizieren Sie verschiedene Lernertypen in der Studierendenbasis:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen Personas – ähnlich wie „Personas” im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Finden Sie die häufigsten Frustrationspunkte im Kurs heraus:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und bemerken Sie alle Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Aufforderung für Sentimentanalyse: Erfassen Sie die emotionale Stimmung Ihrer Studentengruppe:
Bewerten Sie die insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Stimmung (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungsgruppe beitragen.
Aufforderung für Vorschläge und Ideen: Bringen Sie die Vorschläge der Studierenden zur Kursverbesserung an die Oberfläche:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie bei Bedarf direkte Zitate ein.
Diese Eingabeaufforderungen helfen Ihnen, die umsetzbarsten Einblicke zu gewinnen, Feedback nach Themen zu gruppieren und Trends zu erfassen – entscheidend für die Iteration von Kursinhalten und -strukturen. Für umfragegestaltungsbest-practice-Tipps siehe beste Fragen für Umfragen unter Online-Kursteilnehmern zu Lernergebnissen.
Wie Specific Einblicke basierend auf dem Fragetyp anpasst
Ein großer Vorteil der Verwendung einer Plattform wie Specific ist, dass die KI-gestützte Analyse ihre Zusammenfassungen basierend auf dem Fragenformat anpasst – was von Bedeutung ist, wenn Sie offene, Multiple-Choice- und NPS-Fragen für die Forschung zu Lernergebnissen mischen:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Die Zusammenfassung umfasst alle Antworten sowie tiefere Einblicke in eventuell daran angeschlossene Folgefragen. Dies gibt ein nuanciertes Verständnis zu breiten Themen (wie „Wie hat dieser Kurs Ihr Selbstvertrauen beeinflusst?” ).
Wahlfragen mit Follow-ups: Jede Antwortmöglichkeit erhält eine eigene dedizierte Zusammenfassung, sodass Sie sofort wichtige Themen von Studierenden sehen, die beispielsweise „Ich fühle mich voll vorbereitet auf reale Projekte.” gewählt haben.
NPS-Fragen: Für klassische NPS-Fragen („Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diesen Kurs weiterempfehlen?”) erstellt Specific eine separate Analyse für Promotoren, Passive und Kritiker und verknüpft jede mit ihren spezifischen Folgeantworten. Dies gibt Ihnen Klarheit über Treiber der Zufriedenheit und Loyalität unter Ihren Studierenden.
All dies könnten Sie auch mit ChatGPT erledigen, aber es ist viel manueller – Daten kopieren, Antworten nach Fragetyp aufteilen und verfolgen, welches Follow-up zu welcher Wahl gehört. Mit Specific ist der Workflow integriert.
Wenn Sie Ihre Umfrage für beste Ergebnisse strukturieren möchten, sehen Sie sich diesen Leitfaden zur Umfrageerstellung an.
Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Kontextlimit von KI-Tools meistern
Eine Sache, die viele nicht realisieren: KI-Tools wie GPT haben Kontextlimits. Wenn Ihre Umfrage bei Online-Kursteilnehmern Hunderte oder Tausende von Antworten zu Lernergebnissen generiert, können Sie diese Grenzen leicht erreichen – wodurch Antworten oder wichtige Themen fehlen.
Um dies zu bewältigen, bietet Specific zwei Lösungen direkt im System:
Filtern: Konzentrieren Sie sich nur auf die relevanten Antworten (z.B. Filtern auf Studierende, die Feedback zu einem bestimmten Modul hinterlassen haben), damit die KI all ihre Analysefähigkeiten nur dort einsetzt, wo es zählt.
Fragen kürzen: Senden Sie der KI nur die relevanten Umfragefragen – demografische oder nicht verwandte Antworten ausschließend – sodass Sie innerhalb des Token-/Kontextfensters der KI bleiben und Ihre Einblicke nicht verwässern.
Diese Tricks sorgen dafür, dass Ihre Analyse schnell, genau und skalierbar ist – auch wenn der globale Online-Bildungsmarkt weiterhin explodiert und bis 2026 voraussichtlich 370 Milliarden US-Dollar erreichen wird [1].
Kooperative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten unter Online-Kursteilnehmern
Machen wir uns nichts vor: Die Analyse von Umfrageergebnissen zu Lernergebnissen unter Online-Kursteilnehmern sollte keine Ein-Mann-Show sein. Die Zusammenarbeit mit anderen Lehrern, Instruktionsdesignern oder Curriculum-Verantwortlichen kann chaotisch werden, wenn jeder seine Ergebnisse in endlosen Dokumenten und Tabellenkalkulationen kopiert und einfügt.
Analysieren Sie als Team, an einem Ort. In Specific müssen Sie Einblicke nicht manuell zusammenführen – jeder kann direkt mit der KI über die Antworten chatten, gemeinsam. Wenn Sie einen anderen Fokus wünschen, starten Sie einfach einen anderen Chat – jeder mit seinen eigenen Filtern oder Fragegruppen.
Beitragsverfolgung für Transparenz und Klarheit. Jeder Chat zeigt, wer ihn erstellt hat, sodass Ihr Team immer versteht, welcher Standpunkt untersucht wird. Bei der Zusammenarbeit in KI-Chats sind Nachrichten mit dem Avatar jedes Benutzers gekennzeichnet, was es einfach macht, den Überblick zu behalten, wenn Feedback und Fragen hin und her fliegen.
Fokus nahtlos im Verlauf der Überprüfung wechseln. Mit parallelen Chats und fein granulierten Filtern können Sie schnell Themen von verschiedenen Untergruppen vergleichen (z.B. Erstkursteile im Vergleich zu wiederkehrenden Studierenden), ohne den Aufwand zu duplizieren oder den Kontext zu verlieren.
Dieser kooperative Workflow soll Bildungsteams dabei helfen, ihre Kurse auf der Grundlage von echtem Studentenfeedback weiterzuentwickeln, nicht nur auf Grundlage von anekdotischen Meinungen. Weitere Informationen zum Einrichten Ihres Workflows finden Sie in Artikeln zum Erstellen von Online-Kursteilnehmerumfragen zu Lernergebnissen oder zur Verwendung von KI zum Bearbeiten und Verfeinern Ihrer Umfragen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu Lernergebnissen unter Online-Kursteilnehmern
Beginnen Sie noch heute, tiefere, umsetzbare Einblicke aus Ihrer nächsten Studentenbefragung zu gewinnen – Specifics KI-gestützte Analyse hilft Ihnen, schneller von Daten zu Entscheidungen zu gelangen und dabei Engagement zu steigern und studierendengesteuerte Kursverbesserungen freizuschalten.