Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Studentenbefragung über Vielfalt. Wenn Sie sinnvolle Erkenntnisse gewinnen möchten, anstatt nur einen Datenchaos zu durchforsten, erfahren Sie hier, wie ich dies mit den richtigen Werkzeugen und Aufforderungen angehe.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Das erste, was ich berücksichtige, ist die Form und Struktur der Umfragedaten. Die Art und Weise, wie Antworten gesammelt werden, bestimmt, welche Tools Sie tatsächlich nützlich finden und welche Sie nur ausbremsen.
Quantitative Daten: Hier sind Zahlen freundlich. Wenn Sie wissen möchten, wie viele Studierende eine bestimmte Antwort gewählt haben, erledigen einfache Tools wie Excel oder Google Sheets die Arbeit schnell.
Qualitative Daten: Textantworten – denken Sie an offene Fragen oder detaillierte Nachverfolgungen – sind eine andere Herausforderung. Protokollseiten manuell zu durchsuchen, ist ermüdend und ineffizient. Hier können KI-gestützte Tools Muster erkennen und Themen zusammenfassen, egal wie chaotisch Ihre Daten aussehen. Tatsächlich stellt die qualitative Datenanalyse eine große Herausforderung für Institutionen dar: 79 % der Bildungseinrichtungen sagen, dass es „ziemlich schwierig“ ist, offene Umfrageantworten schnell zu analysieren. [1]
Beim Umgang mit qualitativen Antworten gibt es zwei Hauptansätze für Werkzeuge, die Sie kennen sollten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren- und Einfügen-Arbeitsablauf: Sie können Ihre Daten exportieren und zur Analyse in ChatGPT (oder ein anderes Tool im GPT-4-Stil) einfügen. Dies ist interaktiv und ermöglicht Ihnen, über die Antworten zu „chatten“.
Der Nachteil: Der Umgang mit vollständigen Datenexporten ist umständlich. Möglicherweise stoßen Sie auf Kontextlimits, und alles in einem einzigen Gespräch organisiert zu halten, kann frustrierend sein, insbesondere wenn Ihre Umfrage an Umfang zunimmt.
All-in-One-Tool wie Specific
Für Umfragen entwickelt: KI-Plattformen wie Specific sind speziell für das Sammeln und Analysieren von qualitativen Daten aus Umfragen entwickelt. Ich nutze es, weil:
Bessere Datenerfassung: Das Konversationsformat von Specific bringt Studierende dazu, sich ausführlicher zu äußern, indem automatisch intelligente Nachfragen gestellt werden. Dies führt zu reichhaltigeren, handlungsorientierten Antworten – sehen Sie sich die Details hier an: automatische KI-Nachfragefunktion.
Sofortige KI-Analyse: Sobald Antworten eingehen, fasst Specific die Antworten zusammen, hebt die Hauptthemen hervor und organisiert die Einsichten für Sie. Sie müssen keine Tabellen verwalten oder durch unordentliche Transkripte gehen.
KI-Chat zur Analyse: Sie können mit der KI chatten (wie mit ChatGPT), aber es ist auf Ihre Umfragedaten abgestimmt, und Sie können verwalten oder filtern, was analysiert wird. Schauen Sie sich diese Analyse an: KI-Umfrageantwortenanalyse.
Auf diese Weise konzentrieren Sie sich auf die Interpretation – anstatt auf das Kopieren und Einfügen oder das Jonglieren von Exporten.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Studentenbefragungen zur Vielfalt
Sobald Sie Ihr Tool ausgewählt haben, können die richtigen Eingabeaufforderungen Ihre Analyse erheblich verbessern. Ich verlasse mich ständig auf diese Arten von Abfragen, um selbst aus den chaotischsten Antworten schlau zu werden.
Aufforderung für Kernideen:
Dies funktioniert gut, um die großen Themen zu finden, und ist das Rückgrat der AI-gesteuerten Analyse von Specific. Geben Sie einfach dies ein (funktioniert auch in ChatGPT):
Ihre Aufgabe ist es, die Kernideen fettgedruckt zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am häufigsten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärtext
2. **Kernidee Text:** Erklärtext
3. **Kernidee Text:** Erklärtext
Geben Sie Ihrer KI Kontext:
KI funktioniert am besten, wenn Sie sie intelligent über Ihre Umfrage machen. Sagen Sie ihm, wer die Befragten waren und was Sie suchen. Zum Beispiel:
Analysieren Sie die Umfrageantworten von Studenten zu ihren Erfahrungen mit Initiativen zur Vielfalt und Inklusion, um die am häufigsten diskutierten Themen und das vorherrschende Gefühl zu identifizieren.
Nachfass-Aufforderungen:
Wenn Sie tiefere Einblicke in ein spezifisches Thema wünschen, frage ich etwa:
Erzählen Sie mir mehr über die Unterstützung für unterschiedliche Hintergründe (Kernidee)
Aufforderung für ein spezifisches Thema:
Wenn Sie wissen möchten, ob jemand in Ihrer Umfrage ein bestimmtes Problem angesprochen hat (z. B. einen Mangel an Repräsentation), versuchen Sie:
Hat jemand darüber gesprochen, sich auf dem Campus isoliert zu fühlen? Zitate einfügen.
Aufforderung für Personas:
Wenn Sie Ihre Studierenden in Typen für maßgeschneiderte Vielfaltsprogramme segmentieren möchten, versuchen Sie:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie