Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus Studierendenumfragen zur Orientierungsphase mithilfe der neuesten Umfrageanalysen und KI-Tools analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Beim Betrachten von Daten aus Studierendenumfragen zur Orientierungsphase hängt der richtige Ansatz – und das entsprechende Tool – davon ab, welche Art von Antworten Sie gesammelt haben. Hier ist, wie ich es aufschlüssele:
Quantitative Daten: Wenn Sie Dinge wie die Anzahl der Studierenden, die die Orientierungsphase als ausgezeichnet bewertet haben, oder die beliebteste Sitzung zählen, können Sie dies mit Tools handhaben, die Sie bereits kennen – Excel oder Google Sheets. Einfach, schnell und perfekt, um Kästchen oder Bewertungen zu zählen.
Qualitative Daten: Offene Fragen („Was hätten Sie sich gewünscht, dass die Orientierung abdeckt?“) oder KI-gesteuerte Nachfassgespräche sind kniffliger. Diese Antworten enthalten das Gold, sind aber unmöglich einzeln durchzusehen, wenn Sie Hunderte von Studierenden haben. Hier kommen KI-Tools ins Spiel – sie können Antworten durchforsten, Muster erkennen und zentrale Erkenntnisse viel schneller (und objektiver) als jeder menschliche Redakteur zusammenfassen.
Es gibt zwei Hauptansätze, die ich für qualitative Umfrageantworten in Betracht ziehe:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Wenn Sie Ihre Umfragedaten exportiert haben, können Sie sie in ChatGPT oder eine ähnliche KI einfügen und über die Aussagen der Studierenden chatten. Diese Methode ist flexibel – Sie können alles fragen, was Sie wollen, und detaillierte Antworten erhalten. Aber es ist nicht praktisch für große Dateien. Sie kämpfen mit der Formatierung, der Aufteilung von Antworten und der Sicherstellung, dass der Gesprächsfluss nicht unterbrochen wird. Außerdem müssen Sie gute Eingabeaufforderungen erstellen und diese jedes Mal wiederholen, wenn Sie neue Daten laden. Es funktioniert, aber es ist eine kleine Mühe.
All-in-one-Tool wie Specific
Plattformen wie Specific sind speziell dafür entwickelt, das Leben zu erleichtern. Sie können alles an einem Ort erledigen – die Umfrage erstellen, reichhaltige Antworten sammeln (mit automatischen Nachfassfragen, die von KI betrieben werden) und alles sofort analysieren.
Das Beste daran ist die KI-gestützte Analyse: Sie fasst offene Antworten zusammen, beleuchtet die großen Themen und untersucht sogar das „Warum“ der Antworten der Studierenden – keine unübersichtlichen Tabellenkalkulationen erforderlich. Sie können direkt mit KI über Ihre Ergebnisse chatten, genau wie mit ChatGPT, jedoch mit zusätzlichen Kontrollen darüber, auf welche Fragen oder Kohorten Sie den Fokus legen möchten. Alles geschieht innerhalb des Tools, so dass Sie Datenpannen und stundenlanges Kopieren und Einfügen vermeiden.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie dieser Arbeitsablauf zusammenpasst, empfehle ich Ihnen unseren ausführlichen Leitfaden zur Analyse von KI-Umfrageantworten.
Eine Statistik, die all das veranschaulicht: In einer kürzlich durchgeführten Studie bewerteten 73% der Studierenden ihre Orientierungserfahrung als gut oder ausgezeichnet, aber wenn Sie tiefer graben, sehen Sie die Lücken – 47% meinten, dass psychische Gesundheitsressourcen einbezogen werden sollten, aber nur 25% waren der Meinung, dass dies der Fall war. KI-gestützte Umfragetools helfen Ihnen, solche Erkenntnisse in Sekundenschnelle zu entdecken, was sonst Stunden oder Tage in Anspruch nehmen würde. [1]
Nützliche Eingabeaufforderungen, die Sie zur Analyse von Umfrageantworten zur Studentischen Orientierungsphase verwenden können
Sie haben also die Daten und ein gutes Umfragetool – was nun? Erkenntnisse zu gewinnen bedeutet, die richtigen Fragen zu stellen, auch wenn Sie mit einer KI „sprechen“. Ich verlasse mich auf eine Toolbox bewährter Aufforderungen:
Eingabeaufforderung für Kerngedanken:
Dies ist ein Arbeitspferd, um einen Haufen von Umfrageantworten in große Themen zu verwandeln. Es funktioniert, egal ob Sie die eingebaute KI-Chat-Funktion von Specific verwenden oder Antworten in ChatGPT einfügen. Kopieren und einfügen Sie einfach das Folgende, und Sie erhalten eine nummerierte Liste der wichtigsten Themen mit Zählungen und einfachen Erklärungen im Klartext (Formatierung bleibt für Kopier-und-Einfüge-Zwecke intakt):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die meisten Erwähnungen stehen oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
KI funktioniert immer besser, wenn Sie zusätzlichen Kontext liefern. Fügen Sie vor der Eingabeaufforderung Zeilen über das Ziel Ihrer Umfrage hinzu, wer das Publikum ist und was Ihnen am wichtigsten ist. Zum Beispiel:
Diese Daten stammen aus einer Umfrage unter Erstsemesterstudierenden zu ihren Orientierungserfahrungen. Mein Ziel ist es, sowohl zu verstehen, was die Studierenden zu schätzen wussten, als auch, was sie vermisst haben. Bitte berücksichtigen Sie den Kontext bei der Analyse.
Eingabeaufforderung für Folgefragen zu Kerngedanken: Fragen Sie „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanke)“, um zu verstehen, was wirklich hinter dem Thema steckt.
Eingabeaufforderung zu einem bestimmten Thema: Hat jemand über psychische Gesundheitsressourcen gesprochen? Sie können verfeinern mit: „Hat jemand über psychische Gesundheitsressourcen gesprochen? Zitate einfügen.“
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und geben Sie Muster oder Häufigkeiten an.“
Eingabeaufforderung für Motive & Triebfedern: „Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Beweise aus den Daten an.“
Eingabeaufforderung für Stimmungsanalyse: „Bewerten Sie die insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Stimmung (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.“
Möchten Sie mehr Eingabeaufforderungen oder vorgefertigte Umfragetemplates sehen? Werfen Sie einen Blick auf unseren KI-Umfragengenerator für die Studentische Orientierungsphase.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf Fragetyp analysiert
Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie Specific verschiedene Fragetypen angeht – denn Sie behandeln nicht jede Antwort gleich:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Specific wird alle Antworten zusammenfassen, Hauptthemen gruppieren und Erkenntnisse aus KI-generierten Folgefragen, die jeder Antwort angehängt sind, einbeziehen. Sie erhalten eine narrative Perspektive, die über Einzeilerantworten hinausgeht.
Auswahlmöglichkeiten mit Follow-ups: Jede Wahl (sagen wir, „Ich mochte die Campusführung“) erhält eine eigene Zusammenfassung, basierend auf dem, was Personen, die diese Option gewählt haben, in späteren Folgegesprächen gesagt haben. Dies hilft Ihnen zu verstehen, warum Studierende eine Wahl getroffen haben, nicht nur, was sie gewählt haben.
NPS: Jede NPS-Gruppe – Kritiker, Passive, Förderer – erhält eine eigene Zusammenfassung, die nur aus den gezielten Follow-up-Antworten für jede Gruppe gezogen wird. Sie können sehen, was Ihre Kritiker frustriert und was Ihre Förderer geliebt haben, in ihren eigenen Worten.
Sie könnten den Großteil dieser Analyse in ChatGPT replizieren, aber es erfordert mehr Kopieren, Einfügen und manuelle Arbeit im Vergleich zu einem Umfragetool, das für diese Aufgabe entwickelt wurde. Wenn Sie Hilfe bei Umfragefragen benötigen, schauen Sie sich die besten Fragen an, die Sie in einer Umfrage zur Studentischen Orientierungserfahrung stellen sollten.
Das Problem der Kontextbeschränkung bei der Analyse von KI-Umfrageantworten lösen
Auf eine Meldung wie „Kontextlimit überschritten“ in ChatGPT zu stoßen, ist frustrierend. Große Sprachmodelle (wie GPT) haben Gedächtnisgrenzen – wenn Sie zu viele Studentenumfrageantworten auf einmal eingeben, kann die KI es nicht verarbeiten. Hier sind zwei Strategien, die Specific verwendet, um Ihre Analyse effizient und fokussiert zu halten (und die Sie in anderen Workflows nachahmen können):
Filtern: Engen Sie den Datensatz vor der Analyse ein. Konzentrieren Sie sich beispielsweise nur auf Studierende, die auf eine bestimmte Weise geantwortet haben, oder nur auf diejenigen, die zu einer bestimmten Sitzung Feedback gegeben haben. Analysieren Sie den richtigen Teil, nicht die gesamte Umfrage auf einmal.
Beschneiden: Wählen Sie nur die relevantesten Fragen oder Antworten aus und senden Sie nur diese für eine tiefgehende Analyse an die KI. Dies hält Ihren Datensatz eng und bedeutungsvoll.
Sie können sowohl Filtern als auch Beschneiden in Specific mit nur ein paar Klicks steuern. Wenn Sie es manuell in ChatGPT machen, müssen Sie diszipliniert sein, wie Sie Ihre Daten für den Upload vorbereiten und aufteilen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Studierenden
Es ist leicht, dass die Analyse chaotisch wird, wenn die Erkenntnisse aus Umfragen zur Studentischen Orientierungserfahrung über verschiedene Postfächer und Dokumente verteilt sind – insbesondere für Onboarding-Teams, Universitätsverwalter und Gruppen im Bereich Studentenerfolg, die zusammenarbeiten.
Mehrere Chats für fokussierte Erkundung: In Specific kann jede Analyse oder jeder „Chat“ über Ihre Umfragedaten einen eigenen Thread haben. Sie setzen Filter für jeden Chat, um Themen wie Sitzungsfeedback, Campusführungen oder Ressourcenbewusstsein zu erkunden, ohne dass alles ineinander übergeht.
Sichtbare Urheberschaft: Sehen Sie, wer jeden Chat startet, was die gemeinsame Analyse und Knowledge-Sharing für Teams erleichtert. So verlieren Sie nie den Überblick darüber, wer welche Erkenntnis hervorgehoben hat.
Echtzeit-Kollaboration: Jede Chat-Blase ist mit dem Avatar des Senders gekennzeichnet, sodass Sie immer wissen, wer kommentiert oder die Konversation vorantreibt – ideal für Forschungsteams mit mehreren Personen und Mitarbeiter im Bereich Studentisches Leben.
KI-gestützter Chat für Erkenntnisse: Sie schauen sich nicht nur Dashboards an. Mit Specific chatten Sie mit den Daten – stellen Sie irgendetwas, und die KI greift auf die tatsächlichen Umfrageantworten zurück. Dies senkt die Eintrittsbarrieren für jedes Teammitglied, auch für diejenigen, die nicht in der Umfrageanalyse geschult sind.
Möchten Sie diese kollaborativen Funktionen in Aktion sehen? Tauchen Sie ein in unsere Anleitung zur Erstellung von Umfragen zur Studentischen Orientierungserfahrung für praktische Tipps.
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