Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Umfrageantworten von Studierenden zu Bibliotheksdiensten mit KI-gestützten Tools und Umfragemethoden analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse auswählen
Bei der Analyse von Umfrageantworten von Studierenden zu Bibliotheksdiensten hängt der beste Ansatz und die Werkzeuge von der Struktur Ihrer Daten ab. Hier ist die Aufschlüsselung:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Fragen mit Optionen wie Bewertungsskalen oder Mehrfachauswahl enthält (zum Beispiel, „Wie zufrieden sind Sie mit den Bibliothekszeiten?“), sind diese einfach zu zählen. Sie können diesen Datentyp schnell analysieren, indem Sie Excel, Google Sheets oder ähnliche Tools verwenden, um Muster zu sehen – etwa wie viele Studierende eine bestimmte Option ausgewählt haben.
Qualitative Daten: Offene Fragen (wie „Was könnte die Bibliothek verbessern?“) erfassen tiefere Geschichten und Ideen, aber es kann Hunderte von Antworten geben. Diese einzeln zu lesen ist einfach nicht praktisch. Für diesen Typ ist die KI-Analyse ein Wendepunkt, da sie schnell gemeinsame Themen und Erkenntnisse zusammenfasst.
Für die qualitative Auswertung gibt es zwei Ansätze:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für KI-Analyse
Ein Weg ist, Ihre exportierten Daten in ChatGPT (oder ein anderes großes Sprachmodell) zu kopieren und einzufügen. Dadurch können Sie Fragen zu Ihren Umfrageantworten stellen und sofortige Zusammenfassungen erhalten.
Nachteile: Es ist kein besonders angenehmer Arbeitsablauf. Sie müssen wahrscheinlich zuerst Ihre Daten bereinigen und große Abschnitte in kleinere Einheiten aufteilen (wegen Kontextgrenzen). Es besteht auch das Risiko von Fehlern, wenn das Tool die Struktur oder Nuancen in Ihren Umfrageergebnissen falsch interpretiert.
All-in-One Tool wie Specific
Specific ist speziell für diesen Anwendungsfall entwickelt. Sie können sowohl Umfrageantworten von Studierenden sammeln als auch diese sofort mit KI analysieren – kein Exportieren oder Datenbereinigung nötig. Wenn Studierende eine Umfrage abschließen, stellt die Plattform automatisch Folgefragen (sehen Sie, wie automatische KI-Nachfragen die Datenqualität erhöhen).
KI-gestützte Analyse in Specific fasst offene Antworten sofort zusammen und hebt wichtige Themen hervor. Es ist, als hätte man einen Datenanalysten und Bibliothekar rund um die Uhr zur Verfügung – ohne Tabellen und ohne manuelle Codierung. Sie können direkt mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, speziell nach Fragen, Befragtengruppen oder Themen filtern.
Zusätzlicher Wert: Funktionen für die Verwaltung des Datenflusses in kontextbewusste Chats, plus strikte Handhabung von Datenschutz. Es ist praktisch, wenn Sie möchten, dass alles von der Erstellung bis zur Analyse der Umfrage an einem Ort erledigt wird.
Warum KI: Um ein Gefühl für den Umfang zu geben, verwenden Tools wie NVivo jetzt maschinelles Lernen zur Automatisierung der qualitativen Analyse, wodurch dieser Ansatz eine erhebliche Zeitersparnis ist. Die britische Regierung spart jährlich etwa 20 Millionen Pfund (75.000 Verwaltungstage) durch den Einsatz von KI zur Analyse von Umfragen und Konsultationen [3]. Das sollte für Umfragen unter Studierenden mit großen Antwortmengen nicht unterschätzt werden!
Nützliche Anreize für die Analyse von Umfragedaten zu Bibliotheksdiensten für Studierende
Wenn Sie ein Tool mit KI-Chat-Funktionen verwenden (ob in ChatGPT, Specific oder einer anderen Plattform), erzielen Sie bessere Ergebnisse, indem Sie direkte, strukturierte Fragen stellen. Hier sind einige meiner Standardanreize für die Analyse von Umfrageantworten:
Anreiz für Kernideen: Dieser Anreiz funktioniert unabhängig davon, wie groß Ihr Datensatz ist. Fügen Sie Ihre Antworten der Studierenden mit dieser Anleitung ein, um wichtige Themen und Erklärungen herauszuziehen:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett markiert zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + maximal 2 Sätze lange Erklärungen.
Ausgabeverforderungen:
- Überflüssige Details vermeiden
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meist Erwähnten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Geben Sie der KI mehr Kontext: Die KI kann viel besser arbeiten, wenn Sie ihr den Rahmen setzen. Hier ist ein einfacher Ausgangspunkt:
Ich analysiere Umfrageantworten von Studierenden zu ihren Erfahrungen und Bedürfnissen im Zusammenhang mit Bibliotheksdiensten an unserer Universität. Mein Hauptziel ist es, die wichtigsten Verbesserungsbereiche zu identifizieren, die den Studierenden wichtig sind, hervorzuheben, was gut funktioniert, und zu sehen, ob einzelne Studierendengruppen einzigartige Perspektiven haben. Bitte helfen Sie, bedeutungsvolle Erkenntnisse zu extrahieren und umsetzbare Ideen aus diesen Daten zu gewinnen.
Anreiz zum Vertiefen eines Themas: Angenommen, Sie haben herausgefunden, dass Studierende häufig „Öffnungszeiten der Bibliothek“ erwähnen. Fragen Sie:
„Erzählen Sie mir mehr über die Öffnungszeiten der Bibliothek (Kernidee).“
Anreiz für spezifische Themen: Wenn Sie ein bestimmtes Thema untersuchen möchten, bleiben Sie einfach:
„Hat jemand über die Verfügbarkeit von Lernräumen gesprochen?“
Für reichhaltigere Antworten fügen Sie hinzu: „Beziehen Sie Zitate ein.“
Anreiz für Personas: Um herauszufinden, ob verschiedene Arten von Studierenden die Bibliothek unterschiedlich nutzen:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Schlüsselkriterien, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Anreiz für Schmerzpunkte: Finden Sie die Problemstellen in ihrer Bibliothekserfahrung:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Zusammenfassen Sie jeden, und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Anreiz für Vorschläge und Verbesserungen: Dies offenbart umsetzbare Ideen, direkt von Studierenden:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern gegeben wurden. Organisieren Sie diese nach Thema oder Häufigkeit und beziehen Sie direkte Zitate ein, wo relevant.
Sie können diese Anreize kombinieren oder anpassen – basierend auf Ihrem Studentenauditorium und den spezifischen Umfragen zu Ihren Bibliotheksdiensten. Wenn Sie Ihre Umfrage komplett neu erstellen, sehen Sie sich diesen Leitfaden zum besten KI-Umfragegenerator oder finden Sie fertige Vorlagen für Bibliotheksdienste für Studierende hier.
Wie Specific qualitative Umfragedaten nach Fragetyp analysiert
Bei der Arbeit mit einem spezialisierten Tool wie Specific (oder bei manuellen Eingaben in ChatGPT) ist es hilfreich zu wissen, wie die Plattform ihre Analyse segmentiert:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten KI-gestützte Zusammenfassungen aller Antworten zusammen, plus thematische Erkenntnisse aus den Nachfragen der Studierenden. Dies ist hervorragend für breite Fragen wie „Was könnte verbessert werden?“
Auswahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Für Fragen mit Mehrfachauswahl oder Bewertungsskalen, die weitere Gespräche auslösen, erhält jede Auswahl ihre eigene Zusammenfassung. Beispielsweise, wenn Sie fragen „Welche Ressource nutzen Sie am häufigsten?“ und ein „Warum?“ als Nachfrage hinzufügen, erhält jede Bibliotheksressource (Bücher, Studienräume, Online-Datenbanken) separate Analysezusammenfassungen.
NPS (Net Promoter Score): Antworten werden hier nach Gruppe aufgeschlüsselt (Förderer, Passiv, Kritiker), wobei jede Kategorie einzeln zusammengefasst wird. Diese Zusammenfassungen ziehen aus allen zugehörigen Nachfragen für diesen Score, um einzigartige Motivationen oder Bedenken der Studierenden in jeder Gruppe hervorzuheben.
Das gleiche können Sie mit ChatGPT tun, aber Sie werden verschiedene Antwortsätze für jedes Segment einfügen müssen – was schnell in zusätzliche Arbeit ausartet.
Für eine vollständige Anleitung, wie automatische Nachfragen funktionieren, sehen Sie hier oder durchstöbern Sie eine Schritt-für-Schritt Anleitung zur Erstellung von Umfragen zu Bibliotheksdiensten für Studierende.
Arbeiten mit KI-Kontextgrenzen: Filter- und Trim-Ansätze
Wenn Sie Hunderte oder Tausende von offenen Antworten von Studierenden haben, tritt eine harte Grenze in Kraft – KI-Modelle (wie GPT-4) können nur eine bestimmte Menge an Inhalten (das „Kontextfenster“) verarbeiten. Wenn Ihre vollständigen Umfragedaten zu groß sind, werden einige Antworten ausgelassen, es sei denn, Sie verwalten den Kontext strategisch.
Es gibt zwei bewährte Methoden (standardmäßig in Specific angeboten):
Konversationen filtern: Behalten Sie nur die Gespräche, die für Ihre spezifische Frage wichtig sind – filtern Sie nach Studierenden, die auf eine bestimmte Frage geantwortet oder eine bestimmte Antwort gewählt haben. So gelangen nur die relevantesten Daten in das Kontextfenster der KI.
Fragen zuschneiden: Geben Sie der KI an, nur ausgewählte Fragen oder Umfragemomente zu bearbeiten, nicht alles auf einmal. Beispielsweise konzentrieren Sie sich nur auf das Feedback der Studierenden zu den Öffnungszeiten der Bibliothek und überspringen nicht verwandte Antworten. Dies ermöglicht es Ihnen, mehr Gespräche in das Kontextfenster zu passen, ohne wichtige Nuancen zu verlieren.
Indem Sie selektiv filtern oder zuschneiden, vermeiden Sie Informationsüberlastung, erhalten schärferes KI-Output und analysieren viel größere Datensätze.
Interessiert an der effizienten Handhabung großer Mengen qualitativer Umfragedaten? Schauen Sie sich die KI-Umfrageantwortanalyse in Specific an.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Studierenden
Die Analysenkollaboration kann chaotisch sein – besonders wenn Ihre Umfrage zu Bibliotheksdiensten viele offene Feedbacks enthält und mehrere Teammitglieder sich beteiligen wollen. Das Weiterleiten von Tabellen per E-Mail (oder Slack) führt schnell zu Verwirrung darüber, wer was überprüft hat, dupliziertem Aufwand und verlorenen Erkenntnissen.
In Specific ist alles an einem Ort. Sie können in Echtzeit mit der KI über Umfragedaten chatten (ohne zwischen Apps zu wechseln). Mehrere Chats bedeuten, dass sich jeder Kollege auf eine andere Frage oder einen Filter vertiefen kann, mit klaren Indikatoren, die zeigen, wer jedes Gespräch begonnen hat. Das macht es super einfach, Bemühungen zu koordinieren, Ergebnisse zu teilen und schnell Lücken oder Meinungsverschiedenheiten zu erkennen.
Transparenz ist eingebaut. Sie sehen immer, wer jede Chatnachricht verfasst hat, und können Empfehlungen oder Beobachtungen zurückverfolgen auf den ursprünglichen Beitragenden (mit Avataren für jedes Teammitglied). Dies hilft, den Kontext zu behalten, Expertise hervorzuheben und die Verantwortung zu fördern.
Es ist für Teams gebaut, nicht nur für individuelle Analysten. So können Sie schneller von der Sammlung des Feedbacks zu Bibliotheksdiensten für Studierende zur Zusammenfassung und Umsetzung echter Verbesserungen übergehen.
Weitere Wege, um Ihr Team auf denselben Stand zu bringen? Tauchen Sie ein in die Best Practices für die Fragenerstellung in diesem Artikel oder sehen Sie, wie Umfragen in Specifics KI-Umfrageeditor erstellt und bearbeitet werden.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu Bibliotheksdiensten für Studierende
Beginnen Sie, tiefgehende, umsetzbare Rückmeldungen in Minuten zu sammeln: Erstellen Sie eine dialogorientierte Umfrage, erhöhen Sie die Rücklaufquote und sichern Sie Ihrer Mannschaft schnelle KI-gestützte Erkenntnisse.