Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Lehrern über Klassengröße analysieren können, damit Sie leichter umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, ohne in Daten zu versinken.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Lehrerumfrage analysieren, hängt von den gesammelten Daten ab:
Quantitative Daten: Wenn Sie sich Zahlen ansehen—zum Beispiel, wie viele Lehrer jede Klassengröße gewählt haben,—eignen sich Tools wie Excel oder Google Sheets gut. Diese sind ideal, um Antworten zusammenzuzählen und schnell Diagramme zu erstellen.
Qualitative Daten: Offene Antworten oder Kommentare sind schwieriger zu verarbeiten. Jede Antwort zu lesen ist unpraktisch, wenn Sie Dutzende oder Hunderte von Lehrern befragt haben. Hier kommen KI-Tools ins Spiel und analysieren den Text, um wiederkehrende Themen zu erkennen, die Sie sonst übersehen würden.
Es gibt zwei Ansätze für die Werkzeugnutzung bei der Bearbeitung von qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Sie können Ihre Umfragedaten exportieren—zum Beispiel alle Lehrerkommentare zur Klassengröße—und sie in ChatGPT oder ein anderes GPT-gestütztes Tool kopieren und einfügen. Dann „chatten“ Sie mit der KI, um sie die Antworten analysieren, zusammenfassen und Fragen beantworten zu lassen.
Hier liegt der Kompromiss bei der Bequemlichkeit. Es funktioniert, aber es ist selten reibungslos: Der Umgang mit großen Datensätzen kann unübersichtlich werden, und wenn Sie beim Kopieren und Einfügen einen Teil übersehen, riskieren Sie, den Kontext zu verlieren—insbesondere, wenn Sie durch Hunderte von Lehrermeinungen sortieren.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckgebundene Tools wie Specific sind für diesen gesamten Arbeitsablauf entwickelt worden. Die Plattform sammelt sowohl konversationelle Umfragedaten als auch analysiert jede Lehrerantwort mit KI.
Bessere Daten, durch Design: Beim Sammeln von Umfragedaten stellt die KI von Specific kontextbezogene Folgefragen. Dies bedeutet umfassendere Antworten und weniger Lücken.
Direkte KI-Analyse: Keine Tabellenkalkulationen oder manuelle Sortierung. Specific fasst automatisch die wichtigsten Erkenntnisse und Hauptthemen zusammen und verwandelt qualitative Daten in echte, verwertbare Erkenntnisse—perfekt, wenn Sie schnell wissen möchten, wie Lehrer über Klassengröße denken.
Konversationelle KI-Chat mit Ergebnissen: Sie können mit der KI über Ihre Lehrerumfrage chatten, ähnlich wie in ChatGPT, jedoch mit zusätzlichen Funktionen, die auf Feedback- und Umfrageteams zugeschnitten sind. Sie wissen immer genau, welche Daten im KI-Kontext sind, welche Frage Sie stellen und Sie halten alles für zukünftige Referenzen organisiert.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Lehrerumfragen über Klassengröße
Wenn Sie tief in Ihre Daten eintauchen möchten (entweder in ChatGPT oder in einem Tool wie Specific), ist das richtige Prompt die halbe Miete. Hier sind meine Favoriten, maßgeschneidert für Lehrerumfrage-Analysen zur Klassengröße:
Prompt für Kerngedanken—Wenn Sie einen großen Satz qualitativer Daten haben und möchten, dass die KI die Hauptanliegen oder Vorschläge identifiziert, verwenden Sie diesen allgemeinen, aber leistungsstarken Prompt. Dies ist die gleiche Technik, die Specific zur Berichterstellung von Themen verwendet:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2-sätzige Erklärung zu extrahieren.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen spezifischen Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meistgenannten an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Mehr Kontext für bessere Ergebnisse hinzufügen: KI arbeitet besser, wenn Sie ihr spezifische Informationen zu Ihrer Umfrage geben—erklären Sie beispielsweise Ihren Schultyp, die Lehrerschaft oder Ihre Analyseziele. Versuchen Sie, der KI zu sagen:
Analysieren Sie diese Antworten von Lehrern an öffentlichen weiterführenden Schulen in [Ihrer Region] zur Klassengröße. Wir möchten wissen, welche Hauptprobleme die Lehrer haben und wie sich die Klassengröße auf das Lernen der Schüler und die Arbeitsbelastung der Lehrer auswirkt.
Prompt für Folgefragen: Wenn die KI ein Thema gefunden hat (z.B. „Mangel an individueller Aufmerksamkeit“), fragen Sie: „Erzählen Sie mir mehr über ‚Mangel an individueller Aufmerksamkeit.‘“ Dieser zusätzliche Prompt liefert weitere Zitate, Beispiele oder Unterthemen.
Prompt für spezifische Themen:
Hat jemand über Schülerdisziplin gesprochen? Zitate einschließen.
Dies funktioniert für jedes Schlagwort oder Anliegen—Sie können „Schülerdisziplin“ durch „Lehrer-Burnout“ oder was immer Sie untersuchen möchten, ersetzen.
Prompt für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Vorkommens.
Prompt für Vorschläge und Ideen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Umfrageteilnehmern gegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Zitate direkt ein.
Prompt für Personas:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Lehrer-Personas bezüglich der Klassengröße. Fassen Sie für jede Persona deren Schlüsselkriterien, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster, die in den Antworten beobachtet wurden, zusammen.
Und wenn Sie neu beginnen und wissen wollen, welche Fragen Sie in Ihrer nächsten Lehrerumfrage stellen sollten, sehen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen für die Lehrerumfrage über Klassengröße an.
Wie Specific qualitative Daten aus verschiedenen Fragetypen analysiert
Die KI von Specific gliedert Antworten abhängig von der Struktur jeder Frage, sodass Sie sinnvollere Zusammenfassungen ohne manuellen Aufwand erhalten:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Die KI gibt eine prägnante Zusammenfassung für alle Antworten, einschließlich der Folgeantworten, die an die ursprüngliche Frage gebunden sind.
Mehrfachauswahl mit Folgefragen: Jede Auswahl erhält eine eigene separate Zusammenfassung aller Folgeantworten—damit Sie sehen können, wie sich Lehrer, die kleine Klassen bevorzugen, von denen unterscheiden, die größere Klassen bevorzugen.
NPS: Antworten von Kritikern, Neutralen und Befürwortern werden jeweils in separate Kategorien zusammengefasst. Dadurch wird es leicht, zu erkennen, was Ihre größten Fans motiviert oder was Ihre unzufriedenen Lehrer stört.
Sie können diese Art der Analyse in ChatGPT nachbilden, aber Sie werden viel mehr Zeit damit verbringen, Daten zu organisieren, zu kopieren und einzufügen und zu verfolgen, welche Antworten von welchem Fragetyp stammen—etwas, das Specific vollständig automatisiert.
Wie man Herausforderungen mit KI-Kontextlimits angeht
Große Lehrerumfragen stoßen oft an das „Kontextgrößenlimit“ von KI-Modellen—was bedeutet, dass die KI nicht jede Antwort verarbeiten kann, wenn Sie zu viele Daten auf einmal haben.
Zwei praktische Wege, dies zu umgehen (beide von Specific angeboten):
Filtern: Beziehen Sie nur Gespräche ein, bei denen Lehrer auf Schlüsselfragen geantwortet oder Langform-Antworten gegeben haben. Auf diese Weise können Sie den Datensatz eingrenzen, bevor Sie ihn an die KI senden.
Zuschneiden: Wählen Sie nur die Fragen aus, die Ihnen am wichtigsten sind—wenn die Auswirkungen auf das Lernen der Schüler wichtig sind, können Sie nur diese Antworten an die KI senden und die Analyse fokussiert (und innerhalb der Kontextgrenze) halten.
Kombiniert bedeuten diese Optionen, dass Sie nicht auf die Tiefe der Daten verzichten müssen, um die Datengröße zu verringern—besonders wichtig, wenn Sie mit breitem Lehrpersonal oder Umfragen über mehrere Schulen arbeiten.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Lehrerumfragen
An Umfrageergebnissen mit Kollegen zu arbeiten, kann chaotisch wirken, besonders wenn mehrere Personen die Antworten analysieren oder ähnliche Fragen zu Klassengrößentrends stellen.
Integrierte Teamzusammenarbeit: In Specific chatten Sie nicht nur alleine mit der KI—mehrere Beteiligte (Administratoren, Forschungskollegen oder die Lehrer selbst) können teilnehmen, jeder mit eigenen, nach Thema, Demografie oder NPS-Score gefilterten Chats.
Klare Verantwortlichkeit und Transparenz: Jeder KI-Chat zeigt genau an, wer das Gespräch begonnen hat, was es Teams erleichtert, die Logik zu überprüfen oder Erkenntnisse nachzuverfolgen—keine doppelte Arbeit.
Kontextuelle Avatare: Bei der Zusammenarbeit in KI-Chats wird bei jeder Nachricht der Avatar des Senders angezeigt, sodass Sie immer wissen, auf wessen Ideen Sie aufbauen. Dies macht die teambasierte Analyse reibungsloser, schneller und weniger fehleranfällig—eine Rettung für verteilte Mitarbeiter oder remote agierende Forschungsteams.
Wenn Sie mit Ihrer ersten kollaborativen Umfrage beginnen möchten, können Sie direkt zu unserem KI-gestützten Lehrerumfrage-Generator für Klassengröße springen. Oder erstellen Sie eine beliebige benutzerdefinierte Umfrage mit dem KI-Umfragenbauen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Lehrerumfrage zur Klassengröße
Beginnen Sie mit dem Sammeln realer Klassenzimmer-Erkenntnisse mit einer auf Lehrer zugeschnittenen Umfrage—analysieren Sie Antworten sofort mit KI, stellen Sie bessere Folgefragen und arbeiten Sie nahtlos zusammen. Holen Sie sich Ihre Fragen beantwortet und treffen Sie Ihre nächsten Entscheidungen mit Zuversicht.