Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Umfrage unter Online-Kurs-Studenten über deren Navigationserfahrungen, mit dem Schwerpunkt auf der Nutzung von KI für eine reichhaltigere und schnellere Analyse der Umfrageantworten.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten wählen
Der Ansatz, den Sie wählen, und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen von der Struktur der Daten ab—quantitative vs. qualitative Antworten.
Quantitative Daten: Wenn Sie untersuchen, wie viele Studenten eine bestimmte Navigationsfunktion ausgewählt haben, genügt ein schneller Zählvorgang in Excel oder Google Sheets. Diese Tools sind für einfache Zahlenanalysen konzipiert—ideal für das schnelle Ermitteln von Prozentsätzen oder Durchschnittswerten.
Qualitative Daten: Wenn Sie eine Vielzahl von offenen Antworten dazu haben, was Studenten an der Navigation in der Plattform lieben oder hassen, ist es fast unmöglich, alles manuell durchzulesen. Hier kommen KI-Tools ins Spiel: Sie analysieren große Textblöcke, fassen Meinungen zusammen und bringen Trends ans Licht, die sonst Stunden dauern würden, um entdeckt zu werden.
Für die qualitative Umfrageanalyse gibt es zwei Hauptansätze für die Werkzeuge:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für die KI-Analyse
Export und Chat: Sie können die Antwortdaten aus Ihrer Umfrage kopieren und in ChatGPT (oder ein ähnliches GPT-Tool) einfügen und Fragen stellen—zum Beispiel: „Was sind die Hauptbeschwerden über die Navigation?“
Manueller Prozess: Während dieser Ansatz zugänglich ist, ist er bei größeren Mengen an Antworten nicht sehr bequem—er erfordert eine Menge Kopier- und Formatierarbeit und wiederholte Abfragen, insbesondere wenn Sie sich auf Folgefragen oder segmentierte Filter konzentrieren möchten.
All-in-one-Tool wie Specific
Speziell für die Analyse von Umfrageantworten entwickelt: Plattformen wie Specific sind darauf ausgelegt, sowohl konversationelle Umfragen zu sammeln als auch Antworten automatisch mit KI zu analysieren. Sie sind auf die Feinheiten von Umfragedaten abgestimmt—insbesondere bei offenen Fragen oder ausführlichen Diskussionsthemen.
Intelligente Follow-ups, klarere Einsichten: Wenn Sie Specific verwenden, profitieren Sie von KI-gesteuerten Follow-ups, die tiefer gehen. Dies führt zu qualitativ hochwertigeren Umfrageantworten und somit zu besseren Daten für die Analyse. (Sie können sehen, wie automatische KI-Follow-ups funktionieren hier.)
Sofortige, umsetzbare Ergebnisse: Die Plattform fasst Antworten sofort zusammen, findet Schlüsselthemen und ermöglicht es Ihnen, mit KI über die Umfragedaten zu diskutieren—ohne Tabellenkalkulationen oder langweilige manuelle Arbeit. Sie können tiefer eintauchen, indem Sie direkt im Ergebniss-Dashboard zusätzliche Fragen stellen.
Integrierter Arbeitsablauf: In Specific können Sie aktiv steuern, welche Daten der KI für den Kontext beim Chatten bereitgestellt werden, was den Prozess effizienter und weniger fehleranfällig macht als das Kopieren und Einfügen von Daten. Wenn Sie neugierig sind, wie es funktioniert, schauen Sie sich im Detail die KI-Umfrageantwortanalyse-Funktion an.
Die Analyse von Umfragen ist viel weniger anstrengend, wenn Ihre Werkzeuge die Hauptarbeit übernehmen—insbesondere, da immer mehr Studenten KI in ihrem Studium nutzen: 86 % der Studenten im Hochschulwesen nutzen bereits KI-Tools, 24 % davon täglich [3]. Die richtige KI-Analyse zu übernehmen, wird für dieses Publikum selbstverständlich und erleichtert Ihnen die Arbeit erheblich.
Nützliche Prompts, die Sie verwenden können, um Umfrageantworten zur Navigationserfahrung von Online-Kurs-Studenten zu analysieren
Prompt für Kerngedanken: Der Extract-Kerngedanken-Prompt ist mein Favorit, wenn ich schnell die Hauptthemen über eine große Anzahl von Antworten hervorheben möchte. Es funktioniert zuverlässig in sowohl Specific als auch ChatGPT. Lassen Sie einfach alle offenen Antworten fallen und führen Sie Folgendes aus:
Ihre Aufgabe ist es, die Kerngedanken in fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erläuterung zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (Verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten Erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Text des Kerngedankens:** Erläuterungstext
2. **Text des Kerngedankens:** Erläuterungstext
3. **Text des Kerngedankens:** Erläuterungstext
Kontext hinzufügen für bessere Ergebnisse: KI liefert immer reichhaltigere, nuanciertere Analysen, wenn Sie Details über Ihre Umfrage, Ziele oder Hintergründe zu Änderungen an der Plattformnavigation liefern. Hier ist ein Beispiel für einen solchen Prompt:
Ich habe eine Umfrage unter Online-Kurs-Studenten durchgeführt, um ihre Erfahrungen mit unserem neuen Navigationsmenü zu verstehen. Bitte analysieren Sie die Antworten unter dieser Prämisse.
Basierend auf Kerngedanken werden Sie oft Folgendes nachfragen wollen:
„Erzählen Sie mir mehr über [Kerngedanke]“: Um tiefer in ein bestimmtes Thema einzutauchen (wie „Suchleisten-Benutzerfreundlichkeit“).
Prompt für ein spezifisches Thema: „Hat jemand über [XYZ] gesprochen?“ Zum Beispiel: „Hat jemand Schwierigkeiten erwähnt, den Aufgabenbereich zu finden?“ Tipp: Markieren Sie „Zitate einfügen“ für tiefere Einblicke.
Prompt für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Hebt die problematischen Bereiche hervor und zählt, wie oft sie vorkommen. Für diese Umfrage versuchen Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die bezüglich der Kursnavigation erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie dabei Muster oder Häufigkeiten.
Prompt für Stimmungsanalyse: Erhalten Sie ein Gefühl für die Stimmung—positiv, negativ oder neutral—zu Navigationsthemen. Beispiel:
Bewerten Sie die Gesamtstimmung, die in den Umfrageantworten zur Navigationserfahrung ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Prompt für Vorschläge & Ideen: Hervorragend zum Auffinden von Verbesserungsvorschlägen der Studenten:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Umfrageteilnehmern bezüglich Navigationsfunktionen bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie gegebenenfalls direkte Zitate ein.
Prompt für Personas: Nützlich, wenn Sie Rückmeldungen von verschiedenen Arten von Studenten segmentieren möchten:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen Personas unter Online-Kurs-Studenten hinsichtlich ihrer Navigationsbedürfnisse. Fassen Sie für jede Persona ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Weitere Prompt-Ideen und Vorlagenanleitungen sind in unserem Leitfaden für die besten Fragen zur Navigationserfahrung von Online-Kurs-Studenten und unserer Umfragegenerator-Demo enthalten.
Wie Specific qualitative Daten aus verschiedenen Fragetypen verarbeitet
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Specific generiert automatisch eine prägnante Zusammenfassung aller Antworten der Studenten auf eine gegebene Frage, plus eine Zusammenfassung aller daran angehängten KI-gesteuerten Follow-up-Fragen. Dies fördert reichhaltigere Kontexte und tiefere Einblicke—alles in einem Ort zusammengefasst.
Multiple-Choice-Fragen mit Follow-ups: Bei Fragen wie „Welchen Bereich fanden Sie am schwersten zu finden?“, erstellt Specific eine eindeutige Zusammenfassung für die Follow-up-Antworten, die mit jeder Auswahl verbunden sind. Wenn Studenten, die „Aufgaben“ ausgewählt haben, konsequent eine verwirrende Menüstruktur erwähnen, erhalten Sie eine fokussierte Analyse nur für sie.
NPS-Fragen: Jeder NPS-Bereich (Kritiker, Neutral, Befürworter) erhält seine eigene Zusammenfassung der Antworten auf die Folgefrage, was es einfach macht, zu vergleichen, was Kritiker verärgert und was Befürworter begeistert.
Sie können etwas Ähnliches mit ChatGPT erreichen, aber es erfordert mehr manuelle Arbeit—das Aufteilen der Antworten nach Typ oder Filter und erneutes Ausführen der Prompts für jede Untergruppe. Bei Specific ist die Struktur bereits integriert.
Wie man mit der Herausforderung der Begrenzung des KI-Kontextes umgeht
Der Kontextgröße ist immer wichtig: KI-Tools, einschließlich GPT-basierter Analyse-Tools für Umfragen, können nur eine begrenzte Menge an Daten gleichzeitig „sehen“. Wenn Ihre Umfrage Hunderte oder Tausende von Antworten hat, passen nicht alle in das Kontextfenster zur Analyse. Das ist eine Herausforderung, insbesondere für stark frequentierte Online-Kursplattformen.
Zwei Lösungen machen es handhabbar—beide in Specific integriert:
Filtern: Konzentrieren Sie sich auf die relevantesten Gespräche. Analysieren Sie beispielsweise nur Antworten von Studenten, die Probleme beim Navigieren der „Ressourcen“ erwähnt haben. Dies ermöglicht es Ihnen, ohne Überschreitung des KI-Kontextlimits zu segmentieren und zu analysieren.
Beschneiden: Begrenzen Sie die in die Analyse eingeschlossenen Fragen. Wenn Sie nur KI-Erkenntnisse für die wichtigste offene Frage und nicht für Smalltalk- oder demografische Fragen sehen möchten, hilft dies, die KI fokussierter und innerhalb ihrer Gedächtnisgrenzen zu halten.
Möchten Sie mehr darüber erfahren? Unser Leitfaden zur KI-Analyse von Umfrageantworten erklärt, wie Specific diese kniffligen Punkte optimiert.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Online-Kurs-Studenten
Die Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse mit anderen Pädagogen oder Produktmanagern stellt eine große Herausforderung dar—insbesondere wenn das Feedback zur Navigationserfahrung von Hunderten von Studenten kommt und alle leicht unterschiedliche Analyseziele haben.
Sofortige KI-Chats: Specific ermöglicht es Ihnen, Umfrageergebnisse einfach durch Chats mit KI direkt im Ergebniss-Dashboard zu analysieren. Sie müssen den Kontext nicht immer wieder erklären—alles ist da.
Getrennte Chat-Threads, klare Verantwortung: Sie können mehrere KI-Chat-Threads starten, jeder mit seinen eigenen Filtern (zum Beispiel „nur Erstsemester“ oder „Studenten, die negative Bewertungen abgegeben haben“). Jeder Thread zeigt an, wer ihn erstellt hat, sodass Ihre Kolleginnen und Kollegen immer wissen, wessen Einsichten sie lesen.
Mühelose Teamarbeit: In jedem Chat machen Sender-Avatare deutlich, wer welche Frage oder Folgemaßnahme gepostet hat. Es ist einfach, die Arbeit weiterzugeben, gemeinsam tiefer zu graben und alle Analyseansätze im Auge zu behalten.
Wenn Sie gerade erst anfangen oder eine vorgefertigte Vorlage benötigen, ist der Specific Umfragegenerator für die Navigationserfahrung von Online-Kurs-Studenten eine großartige Möglichkeit, gezielte Umfragen mit Zusammenarbeit im Auge zu entwerfen.
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