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Wie man KI einsetzt, um Antworten aus der Studentenbefragung über Beschwerdenprozesse zu analysieren

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Adam Sabla

·

18.08.2025

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Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Studentenumfrage zu Beschwerdeprozessen analysieren können. Wenn Sie mit der Analyse von Umfragen befasst sind, finden Sie hier praktische Schritte, Hinweise und Vorschläge für KI-Tools.

Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten wählen

Der Ansatz, den Sie wählen, und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen von der Art der Daten ab, die Sie von den Studenten über ihre Erfahrungen mit Beschwerdeprozessen erhalten.

  • Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Dinge wie Mehrfachauswahl oder Bewertungsskalen sammelt, sind diese einfach zu quantifizieren. Tools wie Google Sheets oder Excel eignen sich hervorragend, um Antworten zu zählen, Prozentsätze zu berechnen und grundlegende Trends zu visualisieren.

  • Qualitative Daten: Freitextantworten, detailliertes Feedback oder Erklärungen sind oft schwieriger zu bearbeiten. Hunderte von Erzählungen durchzulesen ist nicht praktikabel. Hier kommen KI-Tools ins Spiel – sie können große Mengen an Text zusammenfassen, Muster aufzeigen und Ihnen helfen, Probleme oder Chancen zu entdecken, die Sie sonst möglicherweise übersehen hätten.

Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Bearbeitung von qualitativen Antworten aus Studentenumfragen:

ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse

Einfügen und chatten: Sie können Ihre offenen Antworten aus Ihrer Studentenumfrage exportieren und direkt in ChatGPT einfügen. Dies ermöglicht es Ihnen, ein Hin und Her über die Daten zu führen. Es ist hilfreich, wenn Sie nach Erkenntnissen suchen oder bestimmte Themen vertiefen möchten.

Nachteile: Bei längeren Umfragen oder wenn Sie nach bestimmten Studentengruppen oder spezifischen Beschwerdethemen segmentieren möchten, wird es schnell unübersichtlich. Die Kontextverwaltung, das Verfolgen von Eingaben und das Filtern von Daten erfordern manuelle Arbeit, und genügend Kontext für eine nuancierte Analyse zu bewahren, kann schwierig sein, wenn Sie viele Daten haben.

All-in-One-Tool wie Specific

Speziell entwickelter Arbeitsablauf: Tools wie Specific sind genau für diese Art der Umfrageanalyse konzipiert. Sie können konversationelle Umfragen erstellen, verteilen und analysieren – alles an einem Ort. Specific ist besonders praktisch, da es Ihnen ermöglicht, automatisch KI-gestützte Folgefragen einzurichten, um die Qualität Ihres Studentenfeedbacks zu verbessern (siehe wie KI-Folgefragen funktionieren).

Schnelle Erkenntnisse mit weniger Aufwand: Anstatt Daten zu sichten oder Copy-Paste-Workflows zu verwalten, bietet Ihnen die KI von Specific sofortige Zusammenfassungen, hebt wiederkehrende Themen hervor und macht es einfach, das zu erkennen, was den Studenten am meisten am Herzen liegt – keine Tabellenkalkulationen erforderlich. Sie sprechen mit der KI über Ihre Umfrageergebnisse wie mit ChatGPT, jedoch mit zusätzlichen Steuerungsmöglichkeiten zur Kontextverwaltung, zum Verfolgen von Chats und zum Filtern von Untergruppen.

Fortgeschrittene Analyse und einfaches Teilen: Diese Funktionen helfen Teams, zusammenzuarbeiten, Suchen durchzuführen und Themen gemeinsam zu klären. Viele Institutionen gehen diesen Weg – verwenden KI-Umfrageantwortanalyse-Tools, um Zeit zu sparen und die Maßnahmen zu erleichtern. Laut einem aktuellen Branchenüberblick haben KI-gestützte Umfragetools die Datensammlung und -analyse im Bildungswesen erheblich gestrafft und die Reaktionsfähigkeit und Fairness in institutionellen Prozessen verbessert. [1]

Nützliche Eingaben, die Sie zur Analyse von Umfragedaten zu Beschwerdeprozessen verwenden können

Die richtige Anweisung für die KI ist die halbe Miete bei der Analyse von Umfrageantworten. Hier sind einige Anweisungen, getestet für Studentenfeedback zu Beschwerdeprozessen, die Ihnen helfen, die gewünschten Erkenntnisse zu gewinnen.

Ansprache für Kerngedanken: Verwenden Sie dies, um die Hauptthemen zu erhalten, die Ihre Studenten erwähnen. Es ist hervorragend für lange Listen detaillierter Antworten geeignet:

Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lang Erklärer.

Anforderungsanforderungen:

- Vermeiden Sie unnötige Details

- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte),{

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Probieren Sie es aus. Es macht Spaß!

Quellen

  1. LoopPanel.com. KI in der Analyse von offenen Umfrageantworten für Bildung und Institutionen.

  2. LoopPanel.com. Effiziente KI-gestützte Umfrageanalysetools in den Feedback-Workflows von Studenten.

  3. Inside Higher Ed. Umfragedaten zum Bewusstsein und zu den Wahrnehmungen der Studenten über die Beschwerdeverfahren der Universität.

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Adam Sabla

Adam Sabla ist ein Unternehmer mit Erfahrung im Aufbau von Startups, die über 1 Million Kunden bedienen, darunter Disney, Netflix und die BBC. Er hat eine große Leidenschaft für Automatisierung.

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