Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Studentenumfrage über Peer-Mentoring. Egal, ob Sie nach grundlegenden Erkenntnissen oder Mustern suchen, ich zeige Ihnen klare Wege, wie Sie KI und die besten Aufforderungen nutzen können, um zu entdecken, was wirklich wichtig ist.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten auswählen
Der richtige Ansatz beginnt damit, die Daten aus Ihrer Studentenumfrage zum Peer-Mentoring zu verstehen. Was Sie verwenden sollten, hängt davon ab, ob Sie quantitative oder qualitative Antworten haben:
Quantitative Daten: Zahlen, Zählungen und Bewertungen—wie der Prozentsatz der Studierenden, die der Meinung sind, dass Peer-Mentoring ihnen geholfen hat—sind einfach in Excel oder Google Sheets zu verarbeiten. Sie können schnell Antworten summieren und nach Trends suchen.
Qualitative Daten: Freitextantworten oder Antworten auf Folgefragen sind meistens anspruchsvoller. Dutzende oder Hunderte von detaillierten Antworten per Hand zu lesen, ist unrealistisch. Hier benötigen Sie ein KI-Werkzeug: etwas, das Text verarbeiten, Kernideen extrahieren und zusammenfassen kann, was Ihre Studierenden Ihnen mitteilen.
Es gibt zwei Ansätze zum Einsatz von Werkzeugen bei der Bearbeitung von qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Manuelle GPT-gestützte Analyse: Sie können Ihre exportierten Umfragedaten kopieren und in ChatGPT oder ein ähnliches Tool einfügen. Dies ermöglicht Ihnen, mit der KI zu kommunizieren und Fragen zu stellen wie: „Was sind die Hauptthemen in diesen Rückmeldungen zum Peer-Mentoring?“
Einschränkungen: Funktioniert für kleine Datensätze, wird aber bei größeren Umfragen unhandlich. Organisieren, Filtern und den Kontext nachzuverfolgen ist größtenteils manuell. Mit zunehmender Anzahl von Antworten verliert man leicht den Überblick darüber, zu welchen Fragen die Feedbacks gehören, und erfordert zusätzliche Anstrengung, um umfassende Ergebnisse zu erzielen.
All-in-one Werkzeug wie Specific
Spezialisiert für Umfragen: Werkzeuge wie Specific sind genau für diesen Anwendungsfall konzipiert. Sie kombinieren KI-gestützte Erfassung (die Umfrage stellt intelligente Folgefragen) mit eingebauten Analysemöglichkeiten, die Daten mühelos zusammenfassen, sortieren und interaktiv machen.
Höherwertige Antworten: Da Umfragen maßgeschneiderte, Echtzeit-Folgefragen stellen können, sind die gesammelten Feedbacks reichhaltiger—die Perspektiven der Studierenden zum Peer-Mentoring werden tiefer erforscht als bei einem statischen Formular. Automatische KI-Folgefragen stellen sicher, dass kein Kontext verloren geht.
Sofort umsetzbare Erkenntnisse: Die Analyse wird automatisch durchgeführt. Die KI fasst alle Antworten zusammen, hebt wichtige Ideen hervor und ermöglicht sogar, dass Sie über Ihre Umfrageergebnisse chatten (denken Sie an ChatGPT, doch kontextbewusst und für Umfragen konzipiert). Funktionen zum Filtern, Organisieren und Verwalten von an die KI gesendeten Daten machen es weit weniger arbeitsintensiv als generische Werkzeuge.
Wenn Sie lieber eine für Ihre Studierenden maßgeschneiderte Umfrage über Peer-Mentoring erstellen möchten, kann der Umfragegenerator von Specific von Anfang an helfen.
Nützliche Aufforderungen, die Sie für eine Studentenumfrage zum Peer-Mentoring verwenden können
Qualitative Einblicke aus Ihrer Peer-Mentoring-Umfrage zu gewinnen, hängt davon ab, dass Sie Ihrer KI die richtigen Fragen stellen. Hier sind Aufforderungen, die sich gut für die Analyse von Studentenfeedback eignen:
Aufforderung für Kernideen:
Dies ist der Standard, um schnell zentrale Themen aufzudecken. Kopieren Sie Ihre Daten (oder einen Teil davon) und verwenden Sie den folgenden:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze langes Erklärungen.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), meisten genannt oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispiel-Ausgabe:
1. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
Tipp: KI liefert immer bessere Ergebnisse mit mehr Kontext. Beispielsweise, wenn Ihr Ziel ist, herauszufinden, wie Peer-Mentoring Erstsemester-Studenten an Ihrer Universität unterstützt, sagen Sie der KI:
Diese Umfrage wurde unter Bachelor-Studenten durchgeführt, die am Peer-Mentoring teilnahmen. Wir möchten besser verstehen, wie Peer-Mentoring ihre akademische Leistung und die gesamte Integration in die Universitätsgemeinschaft beeinflusste.
Aufforderung für weitere Details: Wenn Sie ein Thema entdecken, gehen Sie detaillierter ein mit: „Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee]“
Aufforderung für spezifisches Thema: Suchen Sie gezieltes Feedback? Versuchen Sie:
Hat jemand über die Qualität der Mentee-Mentor-Beziehung gesprochen? Zitate hinzufügen.
Aufforderung für Personas: Ideal zur Identifikation von Gruppen mit unterschiedlichen Erfahrungen:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von erkennbaren Personas... Für jede Persona fassen Sie ihre Schlüsselmerkmale, Motive, Ziele und alle relevanten Zitate oder beobachteten Muster in den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Nützlich, wenn Sie wissen möchten, womit die Studierenden kämpften:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Jede zusammenfassen und häufige Muster oder Auftreten notieren.
Aufforderung für Motivationen & Antriebe: Finden Sie heraus, was zur Teilnahme motiviert, z.B.:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Bedürfnisse oder Gründe, die Teilnehmer für ihre Beteiligung am Peer-Mentoring äußern. Ähnliche Motivationen gruppieren und Belege aus den Daten anführen.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Möglichkeiten: Wollen Sie Ihr Programm verbessern? Fragen Sie:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungspotenziale aufzudecken, die von Studierenden hervorgehoben werden.
Für eine detaillierte Untersuchung der Fragenentwicklung in Ihrer Umfrage, besuchen Sie beste Fragen für Studenten-Umfrage über Peer-Mentoring.
Wie Specific unterschiedliche Arten von Umfragefragen analysiert
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Specific analysiert jede Antwort sowie alle zugehörigen Folgeantworten. Dies bedeutet, dass Sie eine umfassende Zusammenfassung davon erhalten, was die Studierenden beispielsweise über das Gefühl des Willkommen-Seins im Mentoringprogramm geteilt haben. Die KI bringt den Kontext zusammen, sodass Ihre Ergebnisse nicht nur isolierte Schnipsel sind—sie formen ein vollständiges Bild.
Auswahlmöglichkeiten mit Follow-ups: Für Multiple-Choice-Fragen mit Folgeaufforderungen („Warum haben Sie diese Option gewählt?“) kombiniert und fasst Specific jede Follow-up-Rückmeldung für jede Wahl separat zusammen. Damit können Sie beispielsweise sehen, warum Studierende „stimme voll zu“ im Gegensatz zu „neutral“ bei der Zufriedenheit mit dem Programm gewählt haben.
NPS (Net Promoter Score): Specific kategorisiert automatisch Antworten von Kritikern, Passiven und Förderern und gibt Ihnen eine Zusammenfassung der Freitext-Follow-ups für jede. Sie sehen genau, was hohe Bewertungen motiviert und was niedrigere zurückhält—beispielsweise häufige Schmerzpunkte oder herausragende Vorteile.
Diese Art von Aufteilungen können Sie auch in ChatGPT behandeln, aber es bedeutet normalerweise viel mehr manuelle Datenstrukturierung und Aufforderungserstellung. Specific erledigt die Sortierung für Sie, da die Ergebnisse automatisch zum Fragefluss Ihrer Umfrage zurückgeführt werden.
Wenn NPS Ihr Hauptkennwert ist, möchten Sie vielleicht den NPS-Umfragegenerator für Studierende ausprobieren.
Wie Sie um KI-Größenbeschränkungen in der Umfrageanalyse herumarbeiten
KI-Werkzeuge verarbeiten nur eine begrenzte Menge an Text auf einmal—zu viele Umfrageantworten, und Sie stoßen an eine Grenze. Hier ist, wie man es handhabt (beide Ansätze sind in Specific eingebaut, aber Sie können diese Strategien auch manuell anpassen):
Filtern: Beziehen Sie nur Gespräche ein, bei denen Studierende bestimmte Fragen beantworteten oder spezifische Auswahlmöglichkeiten trafen, die Sie analysieren möchten. Dies gibt Ihnen die Kontrolle darüber, was von der KI verarbeitet wird und hält den Datensatz fokussiert.
Beschneiden: Wählen Sie nur die Fragen (und zugehörigen Antworten) aus, die für Ihre Analyse am relevantesten sind. Auf diese Weise fokussiert die KI ihre „Aufmerksamkeit“ auf das, was am meisten zählt, anstatt den Speicherplatz auf weniger wichtige Gesprächsstränge zu erschöpfen.
Für große Studiendatensätze bedeutet dies, dass Sie dennoch nuancierte Einblicke erhalten können, ohne Ihr KI-Werkzeug zu überlasten. Erfahren Sie mehr darüber, wie Specific’s KI-Umfrageantwortenanalyse dies von Haus aus verwaltet.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Studenten-Umfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Analyse kann schnell unübersichtlich werden—besonders bei Peer-Mentoring-Umfragen, bei denen mehrere Teammitglieder beteiligt sind. Von Pädagogen bis hin zu Programmgestaltern sieht jeder die Daten durch ein anderes Prisma.
Chat-basierte Zusammenarbeit: In Specific bedeutet die KI-Chat-Funktion, dass Sie Umfrageantworten einfach durch Chatten analysieren können—mit der KI und Ihren Teamkollegen. Erkenntnisse teilen, neue Fragen stellen und neue Perspektiven direkt im Chat sehen. Mehrere Chats können parallel laufen, jeder mit seinen eigenen Filtern und Fokus. Sie sehen immer, wer jedes Gespräch begonnen hat, sodass die Zusammenarbeit organisiert und transparent bleibt.
Zuordnung und Kontext: Jede Nachricht im kollaborativen Chat zeigt, wer was gesagt hat, mittels Avataren. Dieses kleine Detail erleichtert es, andere in die Analyse einzubeziehen, Einigkeit zu erzielen und Updates darüber zu teilen, was Sie aus den Umfrageergebnissen lernen.
Mühelose Segmentierung: Jeder Analyse-Chat kann nach Rollen, Kohorten oder Fragetyp gefiltert werden, sodass Sie beispielsweise Feedback von Erstsemester-Mentees mit oberen Jahrgängen vergleichen können. Keine Tabellenkalkulationsmöglichkeiten erforderlich—nur konversationelles, teamorientiertes Lernen.
Möchten Sie die Umfrageerstellung und Analyse noch einfacher machen? Der KI-Umfrage-Editor ermöglicht es Ihnen, die Fragenstruktur, Folge-Logik und den Tonfall über natürliche Sprache zu aktualisieren—sodass Sie Ihre Umfrage laufend verfeinern können.
Erstellen Sie jetzt Ihre Studenten-Umfrage über Peer-Mentoring
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