In diesem Artikel erhalten Sie Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Studierendenumfrage über Karrieredienste mithilfe von KI, um eine intelligentere und schnellere Analyse der Umfrageantworten zu ermöglichen.
Die richtigen Tools für KI-gestützte Umfrageanalysen auswählen
Der beste Ansatz und die beste Werkzeugauswahl für die Umfrageanalyse hängen von der Form und Struktur der Antworten Ihrer Studierenden ab. Hier ist, was ich herausgefunden habe, was gut funktioniert:
Quantitative Daten: Zahlen sind einfach. Wenn Sie wissen möchten, wie viele Studierende einen bestimmten Karrieredienst gewählt haben oder Zufriedenheitsstufen bewertet haben, sind Standardwerkzeuge wie Excel oder Google Sheets perfekt. Sie können schnell Ergebnisse zusammenzählen, Prozentsätze berechnen und klare Diagramme erstellen.
Qualitative Daten: Offene Antworten – wie Studierende, die ihre Erfahrungen oder Frustrationen beschreiben – sind viel komplizierter. Bei Dutzenden oder sogar Hunderten von Antworten ist es unmöglich, alle zu lesen und Muster manuell zu finden. Dies ist die Art von Daten, bei der Sie KI-Tools verwenden müssen, um echte Einblicke zu gewinnen.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge im Umgang mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Sie können Ihre exportierten qualitativen Daten in ChatGPT kopieren und darüber chatten. Für schnelle Einblicke können Sie Kommentare oder Gespräche von Studierenden in ChatGPT einfügen und dann darum bitten, eine Zusammenfassung zu erstellen, Hauptthemen zu erkennen oder Zitate zu Karrierediensten zu extrahieren.
Es ist ein praktischer, aber ziemlich umständlicher Prozess. Sie müssen Ihren Datenexport verwalten, Aufforderungsanweisungen im Auge behalten und auf Kontextbeschränkungen achten (KI kann nur eine bestimmte Menge an Informationen gleichzeitig verarbeiten). Es gibt keine Struktur zur Verwaltung von Filtern oder zur Zusammenarbeit mit anderen.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist speziell dafür entwickelt. Es sammelt nicht nur Umfrageantworten von Studierenden durch KI-gesteuerte Chats, sondern analysiert sie auch sofort. Während das Tool mit diesen Herausforderungen im Blick entwickelt wurde, sollten Sie die Hauptvorteile kennen:
KI-gesteuerte Nachverfolgung: Beim Sammeln von Daten stellt Specific automatisch Nachfragen, wo nötig, um die Antworten der Studierenden tiefer und relevanter für Ihre Forschung zu machen. Erfahren Sie, wie automatische Nachverfolgungen den Wert Ihrer Daten erhöhen.
Sofortige KI-Analyse: Nach dem Sammeln der Umfrageantworten fasst die KI von Specific die wichtigsten Themen, Häufigkeiten und umsetzbare Erkenntnisse sofort zusammen – ohne manuellen Export oder Tabellenkalkulationen.
Konversationsfragen: Sie können direkt mit der KI über die Umfrageergebnisse chatten, wie Sie es mit ChatGPT tun würden. Aber Sie können auch segmentieren oder filtern, was der KI geschickt wird, um detailliert auf bestimmte Fragen oder Antwortmöglichkeiten einzugehen. Sehen Sie, wie Specifics KI-Umfrageanalyse funktioniert.
Unabhängig davon, welchen Ansatz Sie verwenden, ist das endgültige Ziel umsetzbare Erkenntnisse, die Ihre Initiativen für Karrieredienste der Studierenden vorantreiben. Und denken Sie daran, eine Umfrage über Karrieredienste für Studierende zu erstellen ist einfacher als je zuvor.
Fakt: 65 % der Studierenden sagen, dass Karrieredienste entscheidend für die Sicherung ihres ersten Jobs waren, und 72 % fühlten, dass die Karriereberatung ihre Strategien bei der Jobsuche verbessert hat.[1] Diese Statistiken unterstreichen den Wert, tief in das einzutauchen, was die Studierenden sagen – damit Ihr Analyseprozess wirklich zählt.
Nützliche Eingaben, die Sie verwenden können, um Antworten von Studierenden zu Karrierediensten zu analysieren
Um das Beste aus Ihren qualitativen Umfragedaten zu Studierenden zu machen, verwenden Sie gut gestaltete KI-Aufforderungen. Hier ist, was ich empfehle (und selbst nutze):
Aufgabe für Kerngedanken: Dies ist die Standardaufforderung, um schnell die Hauptthemen oder Probleme herauszuarbeiten, die von Studierenden über Karrieredienste erwähnt werden. Es funktioniert hervorragend in sowohl Specific als auch ChatGPT Umgebungen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), am meisten erwähnter an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedankentext:** Erklärtext
2. **Kerngedankentext:** Erklärtext
3. **Kerngedankentext:** Erklärtext
Um die Genauigkeit zu erhöhen, geben Sie immer so viel Kontext wie möglich. Erläutern Sie beispielsweise, dass Ihre Umfrage unter Studierenden einer bestimmten Institution durchgeführt wurde oder dass Sie sich auf Rückmeldungen zu Lebenslauf-Workshops und nicht auf allgemeine Erfahrungen konzentrieren möchten. So könnte das aussehen:
Hier ist der Kontext: Diese Umfrage wurde unter Abschlussjahr-Studierenden durchgeführt, die mindestens eine Veranstaltung zu Karrierediensten im Jahr 2024 besucht haben. Mein Ziel ist es, Erfahrungen im Zusammenhang mit individuellen Karriere-Coaching-Sitzungen zu identifizieren und zu prüfen, ob es Ideen gibt, die wir übersehen haben.
Aufgabe für Nachfolgeeinsichten: Nachdem Sie eine Kerngedanke extrahiert haben, die auffällt (zum Beispiel „Bedarf an personalisierter Beratung“), verwenden Sie eine spezifische Nachfolge wie:
Erzählen Sie mir mehr über personalisierte Beratung.
Aufgabe für spezifische Themen: Verwenden Sie diese, um sicherzustellen, dass ein wichtiges Thema angesprochen wurde:
Hat jemand über virtuelle Karrieremessen gesprochen? Zitate einbeziehen.
Aufgabe für Personas: Dies deckt Segmente von Studierenden auf, die sich ähnlich fühlen – eine große Hilfe bei der Anpassung Ihrer zukünftigen Outreach-Strategien:
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 deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufgabe für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um herauszufinden, was nicht funktioniert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und vermerken Sie alle Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Aufgabe für Motivationen und Treiber: Um herauszufinden, was wirklich hinter dem Verhalten der Studierenden steckt:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufgabe für Stimmungsanalyse: Um schnell einen Überblick über die allgemeine Stimmung zu erhalten:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck gebracht wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Wenn Sie diese Aufforderungen mit KI kombinieren, werden Sie schnell umsetzbare Einblicke entdecken – viel schneller, als wenn Sie jede Antwort manuell lesen würden. Wenn Sie daran interessiert sind, die Konstruktion Ihrer Umfrage oder die Art der Fragen, die Sie stellen, zu verbessern, probieren Sie diesen Leitfaden zur Erstellung der besten Fragen für Umfragen zu Karrierediensten für Studierende aus.
Wie Specific Antworten basierend auf Fragetyp analysiert
Lassen Sie uns darüber sprechen, was passiert, wenn Sie Specific zur Analyse qualitativer Daten verwenden – denn die Art und Weise, wie es zusammenfasst, hängt von der Art der Frage ab, die Sie in Ihrer Umfrage gestellt haben:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine klare, lesbare Zusammenfassung aller Antworten sowie Nachfragen, die direkt mit dieser Frage verknüpft sind. Dies ist der Bereich, in dem die meisten Studierenden detaillierte Gedanken zu ihren Erfahrungen oder Verbesserungsvorschlägen teilen – wie warum sie sich wünschen, dass die Karrieredienste personalisierter wären (etwas, das 58 % der Studierenden gefordert haben! [1])
Wahlfragen mit Nachfragen: Für Einfach- oder Mehrfachwahlfragen mit Folgeaufforderungen (z. B. „Warum haben Sie diesen Dienst gewählt?“) erhält jede Wahlmöglichkeit ihre eigene Zusammenfassung, was es sehr einfach macht, Muster bei Studierenden mit unterschiedlichen Vorlieben zu erkennen.
NPS-Fragen: Jeder NPS-Segment – Kritiker, Passive, Promotoren – erhält eine separate Zusammenfassung der Nachfolgeantworten der Studierenden. Dies hilft Ihnen, herauszufinden, was Promotoren begeistert hat und was Kritiker frustriert hat.
Sie könnten diesen detaillierten Analyseworkflow in ChatGPT replizieren, indem Sie Ihre Daten exportieren, organisieren und in Segmente zusammenfassen – aber Specific erledigt all das direkt aus der Box, was Stunden manueller Einrichtung spart. Erfahren Sie mehr über die Analyse von Umfrageantworten mit KI.
Umgang mit Kontextbeschränkungen bei der Analyse großer Antwortsätze
Eine Herausforderung besteht darin, KI große Mengen an qualitativen Umfragedaten analysieren zu lassen, ist die Begrenzung der Kontextgröße. Wenn Ihre Umfrage zu Karrierediensten Hunderte von Antworten generiert hat, stoßen Sie schnell auf eine Grenze – KI-Modelle wie GPT können nur eine bestimmte Menge an Informationen gleichzeitig verarbeiten.
Es gibt zwei zuverlässige Ansätze, um diese Einschränkung zu umgehen (beide werden nativ in Specific unterstützt):
Filtern: Sie können die Analyse nur auf Gespräche konzentrieren, in denen Studierende bestimmte Fragen beantwortet haben oder bestimmte Antworten gewählt haben. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass nur gezielte Daten an die KI zur detaillierten Analyse gesendet werden.
Beschneiden: Wählen Sie nur die Fragen aus, die Sie für die KI-Überprüfung interessant finden. Beispielsweise nur NPS-bezogene Antworten oder nur Feedback zu virtuellen Karrieremessen analysieren. Dieser frühe Schritt erhöht erheblich, wie viele Antworten Sie in einem einzigen Durchgang analysieren können.
Richtig gemacht, stellen diese Ansätze sicher, dass Sie keine wertvollen Erkenntnisse verlieren, nur weil technische Grenzen der KI bestehen. Für fortgeschrittene Analyse-Workflows verwende ich regelmäßig Filter und Fragebeschneidung in Specific, um das Beste aus Umfragedatensätzen der Studierenden herauszuholen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Studierenden
Zusammenarbeit ist ein unterschätzter (aber wesentlicher) Schritt bei der Analyse von Umfrageergebnissen zu Karrierediensten der Studierenden. Wenn Sie mit Teamkollegen – Karriereberater, Studierendendienste oder Institutionelle Forschung – arbeiten, benötigen alle Zugang zu geteilten Einblicken und die Fähigkeit, eigene Nachfragen zu stellen.
Kollaborativer KI-Chat: In Specific können Sie und andere Teammitglieder einfach durch den Chat mit der KI Umfrageergebnisse analysieren – ganz ohne Datenexporte, ohne das Rad für jede neue Frage neu zu erfinden.
Mehrere Chats für mehrere Standpunkte: Jeder KI-Chat kann eigene benutzerdefinierte Filter oder Schwerpunkte haben, sodass Sie NPS, Wahlfragen oder offene Antworten separat angehen können. Sie können sehen, wer welchen Chat erstellt hat, was die Zusammenarbeit transparent und organisiert macht.
Klare Konversationshistorie: Während der Arbeit im KI-Chat zeigt jede Nachricht jetzt das Avatar des Absenders. Es ist einfach nachzuvollziehen, wer welche Aufforderung oder welche Fragestellung vorgeschlagen hat und um Fäden aufzugreifen, wo ein Kollege aufgehört hat.
Erfahrung in der Praxis: Dieser kollaborative Ansatz verändert, wie Service-Teams für Studierende große Umfragedatensätze erkunden – jeder kann nachfragen, iterieren und Einblicke gemeinsam verfeinern, ohne isolierte Arbeit oder Informationsengpässe. Für diejenigen, die gerade erst anfangen, schauen Sie sich dieses Tutorial zur Erstellung von Umfragen zu Karrierediensten für Studierende an.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu Karrierediensten für Studierende
Handeln Sie jetzt, um reichhaltigeres Feedback zu Karrierediensten zu erhalten – erstellen Sie tiefgründige Umfragen für Studierende, erfassen Sie relevantere Antworten und lassen Sie die KI-gestützte Analyse Ihre Umfragedaten in sofort umsetzbare Einblicke verwandeln. Gewinnen Sie ein tieferes Verständnis und bessere Ergebnisse aus jedem Umfrageprojekt, das Sie durchführen.