Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie man Antworten aus einer Lehrerbefragung über datengetriebene Unterrichtsmethoden mit KI-unterstützten Tools analysiert.
Die richtigen Tools zur Analyse von Lehrerbefragungen wählen
Welche Tools Sie verwenden sollten, hängt von Art und Struktur Ihrer Befragungsdaten ab. Ob Ihre Antworten quantitativ oder qualitativ sind, bestimmt den weiteren Weg:
Quantitative Daten: Zahlen, Auswahlen und Bewertungen (wie Multiple-Choice oder NPS-Scores) sind unkompliziert. Sie können Statistiken berechnen und Trends mit Tabellen in Excel oder Google Sheets visualisieren.
Qualitative Daten: Offene Antworten und Folgefragen sind eine andere Geschichte. Das Durchlesen von Dutzenden oder Hunderten dieser Antworten ist zeitaufwendig und kann dazu führen, dass wesentliche Themen übersehen werden. Hier werden KI-Tools zu wahren Spielveränderern.
Es gibt zwei Ansätze für Tools bei der Arbeit mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analysen
Sie können Ihre exportierten offenen Textdaten der Befragung in ChatGPT, Claude oder ein anderes auf LLM basierendes Tool einfügen und darüber sprechen. Dies ist unglaublich flexibel und funktioniert für kleine bis mittlere Datensätze.
Aber es ist nicht so bequem. Sie müssen mit dem Format herumspielen, sich um Zeichenlimits sorgen und den Kontext jedes Mal neu einfügen. Wenn Ihre Befragung groß ist oder Sie mehrere verschiedene Folgefragen im Kontext analysieren müssen, wird es ziemlich schnell unordentlich.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist ein KI-Tool, das speziell für Lehrerbefragungen und qualitative Analysen entwickelt wurde. Es geht nicht nur um Uploads - Specific ermöglicht es Ihnen, konversationelle, folgereiche Umfragen zu erstellen und zu starten und dann alle Antworten nahtlos mit KI zu analysieren.
Die KI stellt intelligente Anschlussfragen, während Lehrer die Umfrage ausfüllen, was die Qualität und Nützlichkeit der gewonnenen Einsichten verbessert. Sie müssen diese nicht selbst skripten, schalten Sie einfach das automatische Sonden ein und lassen Sie die KI ihre Arbeit machen (erfahren Sie mehr über KI-Anschlussfragen).
Für die Analyse fasst Specific jede offene Antwort zusammen, ermittelt zentrale Muster und unterstützende Zitate und ermöglicht es Ihnen, direkt mit der KI über die Ergebnisse zu „chatten“ – genau wie in ChatGPT, aber mit reicherem Kontext, Filterfunktionen und integrierten Teamzusammenarbeitsfunktionen. Es handelt Kontextlimits, unterstützt Chat-basierte Erkundungen nach Fragen oder Befragten-Segmenten, bietet automatische Zusammenfassungen pro Folgefrage und hält Daten synchron, während neue Antworten eingehen. Sehen Sie, wie die KI-Analyse von Umfrageantworten von Specific funktioniert.
Mit den steigenden Arbeitslasten für Lehrer und dem signifikanten Bedarf an schnellen Einsichten – insbesondere, da 60 % der Lehrer im Vereinigten Königreich und 62 % der Lehrer in den USA nun KI in ihrer beruflichen Arbeit nutzen [1] – können Ihnen die richtigen Tools jede Woche Stunden sparen und den Wert Ihrer Daten erhöhen.
Nützliche Eingaben, die Sie für die Analyse von Lehrerumfragen über datengetriebene Unterrichtsmethoden verwenden können
Wert aus der KI-Analyse zu ziehen, hängt alles davon ab, die richtigen Fragen zu stellen: Das bedeutet, Eingaben zu verwenden, die die KI dazu führen, das herauszuarbeiten, was Sie interessiert. Hier sind einige meiner Favoriten, speziell für Lehrerumfrage-Daten, die sich auf datengetriebenen Unterricht konzentrieren:
Eingabe für Kerngedanken
Großartig, um mit einem großen Satz von offenen Antworten zu beginnen. Dies ist die Standardeingabe von Specific, funktioniert aber auch in ChatGPT:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung herauszuarbeiten.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kerngedanke erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), meistgenannte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
KI funktioniert besser mit mehr Kontext. Wenn Ihre Umfrage sich beispielsweise auf formative Bewertung im Mathematikunterricht konzentriert, sollten Sie dies angeben – fügen Sie hinzu, worauf sich die KI fokussieren oder was sie ausschließen soll. Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese Lehrerantworten mit dem Fokus darauf, wie sie die Anpassung von Lehrplänen auf Basis von Daten beschreiben. Ignorieren Sie nicht-instruktionale Themen.
Tiefer ins Detail gehen: Nachdem Sie Ihre Liste der Kernthemen haben, stellen Sie Anschlussfragen wie:
Erzählen Sie mir mehr über „den Einsatz von Bewertungsdaten zur Planung von Interventionen.“
Eingabe zur Themenvalidierung
Möchten Sie überprüfen, ob etwas Spezifisches erwähnt wurde, wie „Schülerbeteiligung“? Verwenden Sie:
Hat jemand über die Schülerbeteiligung gesprochen? Fügen Sie Zitate bei.
Eingabe für Personas
Gewinnen Sie ein tieferes Verständnis, indem Sie die KI bitten, Antworten in häufige „Personas“ unter Ihren Lehrern zu segmentieren:
Basierend auf den Umfrageantworten erstellen Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele sowie relevante Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Eingabe für Schmerzpunkte und Herausforderungen
Finden Sie heraus, womit Lehrer zu kämpfen haben:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder erwähnten Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie eventuelle Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabe für Sentiment-Analyse
Beurteilen Sie die allgemeine Stimmung und heben Sie herausragende Zitate hervor:
Bewerten Sie die allgemein in den Umfrageantworten ausgedrückte Stimmung (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Aussagen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Eingabe für Vorschläge & Ideen
Perfekt, wenn Sie konkrete Ideen zur Verbesserung der datengetriebenen Unterrichtsmethodik herausstellen möchten:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von den Umfrageteilnehmern genannt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Direktzitate hinzu.
Experimentieren Sie, kombinieren und passen Sie es an Ihre Bedürfnisse an! Wenn Sie mehr praktische Tipps zur Auswahl von Fragen für Ihre Lehrerumfrage wünschen, wird dies ausführlich an anderer Stelle behandelt.
Wie Specific qualitative Lehrerumfrage-Antworten nach Fragetyp analysiert
Specific erkennt, dass nicht alle Fragen gleich sind – und auch nicht die Analyseansätze. So geht es die drei großen Themen an:
Offene Fragen, mit oder ohne Anschlussfragen: Es erstellt eine sofortige Zusammenfassung aller Antworten und integriert relevante Anschlussfragen, sodass Sie nicht nur das „Was“, sondern auch das „Warum“ sehen können.
Mehrfachauswahl mit Anschlussfragen: Jede Antwortoption erhält ihre eigene konzentrierte Zusammenfassung nur für die Befragten, die sie ausgewählt haben, sodass Sie vergleichen können, was jede Sichtweise antreibt.
NPS-Fragen: Zusammenfassungen werden nach Befürwortern, Passiven und Kritikern aufgeschlüsselt, wobei alle damit verbundenen Anschlussantworten gruppiert sind, damit Sie erkennen können, was wirklich Zufriedenheit oder Frustration treibt.
Sie können dieselbe Analysetiefe in ChatGPT erreichen, es erfordert einfach mehr Kopier- und Einfügearbeit, mehr Kontextmanagement und ein wenig mehr manuellen Aufwand.
Dieses Maß an Aufschlüsselung ist von großem Nutzen: Forschungen deuten darauf hin, dass Datenvisualisierungs- und Erklärungstools es Lehrern ermöglichen, die Bedürfnisse der Schüler bis zu 2,5-mal schneller zu erkennen und darauf zu reagieren als bei der Verwendung einfacher Tabellenkalkulationen [4].
Wie man mit AI-Kontextgrößenbeschränkungen bei der Analyse von Umfragedaten umgeht
Kontextgrößenbeschränkungen bei LLMs bedeuten, dass wenn man zu viele Daten hat (Hunderte oder Tausende von Lehrerantworten), man sie nicht auf einmal in den meisten KI-Tools analysieren kann. So hilft Ihnen Specific, dies zu umgehen – Ansätze, die Sie auch manuell nutzen können:
Filterung: Teilen Sie Ihre Daten so auf, dass die KI nur die Antworten analysiert, bei denen Lehrer auf spezifische Fragen geantwortet oder relevante Entscheidungen getroffen haben. So senden Sie nur das, was wirklich zählt.
Zuschnitt: Begrenzen Sie die Analyse auf bestimmte Fragen. Anstatt die gesamte Umfrage abzulegen, senden Sie nur die Fragen (und deren Anschlussfragen), zu denen Sie Einsichten bekommen wollen.
Dieser Ansatz hält Sie unter der Kontextgrenze der KI und sorgt für tiefere, genauere Einsichten in spezifische Umfragebereiche. Auf diese Weise erhalten Sie mehr aus Ihren Daten und vermeiden, in Lärm zu ertrinken.
Intelligentes Kontextmanagement ist entscheidend – da mehr Lehrer KI nutzen, streben sie nach greifbaren Zeiteinsparungen, wobei 63 % der häufigen KI-Nutzer in den USA sagen, dass sie 1-5 Stunden pro Woche zurückgewinnen [2].
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Lehrerumfrageantworten
Es ist schwierig, effektiv an der Analyse von Lehrerumfragen zu arbeiten, wenn Dutzende von offenen Antworten in einem Spreadsheet oder einem statischen Bericht landen – besonders bei nuancierten Themen rund um praxisorientierte Unterrichtsmethoden.
Kollaborativer KI-Chat: In Specific analysieren und interpretieren Sie die Umfrageergebnisse direkt in einer Chat-Oberfläche mit KI. Diskutieren Sie die Ergebnisse, folgen Sie neuen Eingaben nach und behalten Sie den gesamten Analysekontext bei.
Mehrere Chats und Filter: Jedes „Chat“ mit der KI kann seine eigenen Filter und Analysefokus haben – nach Klassenstufe, Fach, NPS-Gruppe oder jedem benutzerdefinierten Attribut. Mehrere Teammitglieder können ihre eigenen Chats für ihre speziellen Interessen starten.
Klare Zuständigkeit und Sichtbarkeit: Sie sehen, wer welche Chat erstellt hat und wer beteiligt ist – kein Rätselraten mehr, wer was gefragt hat oder warum eine Schlussfolgerung getroffen wurde. Die Avatare der Teammitglieder erscheinen neben jeder Nachricht und machen die Gruppenarbeit transparent.
Kollaboration ist besonders wertvoll in Schul- und Bezirkseinstellungen, in denen IT, Verwaltung und pädagogische Berater alle ein Interesse daran haben, wie datengetriebenen Unterricht analysiert und umgesetzt wird.
Wenn Sie eine noch straffer gestaltete Umfrageerstellung mit eingereichten kollaborativen Analysen wünschen, probieren Sie den komplett geführten Umfragegenerator für Lehrer aus oder tauchen Sie in das Chat-basierte Umfrage-Editing ein – keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Erstellen Sie jetzt Ihre Lehrerumfrage zu datengetriebenem Unterricht
Beginnen Sie Gespräche, die tiefer gehen, entdecken Sie sofort reichere Einsichten und arbeiten Sie mit KI und Ihrem Team zusammen – alles an einem Ort. Erstellen Sie Ihre Lehrerumfrage zu datengetriebenem Unterricht und lassen Sie die KI die schwere Arbeit der Analyse und Berichterstattung übernehmen.
