Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Lehrerumfrage über instruktives Coaching unter Verwendung von KI-gestützten Tools und bewährten Praktiken zur Umfrageantwortenanalyse analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse auswählen
Die Wahl der richtigen Herangehensweise hängt stark davon ab, welche Art von Umfragedaten Sie haben und wie Sie diese gesammelt haben. Hier ist eine kurze Übersicht:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Zahlen anfordert—wie zum Beispiel „Wie oft verwenden Sie Coaching-Strategien?“—sind diese mit traditionellen Tools leicht zu analysieren. Excel oder Google Sheets können schnell summieren, wie viele Lehrer jede Option gewählt haben oder einfache Statistiken berechnen.
Qualitative Daten: Es wird kniffliger, wenn Sie offene Feedbacks sammeln—sei es, dass Lehrer antworten „Warum haben Sie diese Coaching-Sitzung als wertvoll empfunden?“ oder auf KI-generierte Nachfragen reagieren. Dutzende oder Hunderte von Textantworten manuell durchzulesen, ist unrealistisch. Hier benötigen Sie KI-Tools, die das gesamte Feedback in handlungsfähige Themen und Erkenntnisse umwandeln können.
Es gibt zwei Ansätze für die Werkzeugauswahl bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können Ihre Lehrerumfrageantworten als Text oder CSV exportieren, dann in ChatGPT (oder ähnliches) einfügen. Es ist schnell für schnelle, kleine Anwendungen—Sie können Aufforderungen iterieren, Nachfragen stellen und die Daten im Gespräch erkunden.
Nachteile: Es ist nicht nahtlos. Große Mengen an Antworten passen selten in einen einzigen Prompt. Oft jonglieren Sie damit, Daten zu teilen, verlieren etwas Struktur (wie das Zuordnen von Nachfragen zu ursprünglichen Antworten) und behalten den Überblick darüber, welche Fragen zu welchen Erkenntnissen gehören. Dieser Ansatz ist für schnelle Einzelfälle geeignet, jedoch nicht für größere oder laufende Umfrageprogramme.
All-in-one Tool wie Specific
Specific ist ein KI-Tool, das genau für dieses Problem entwickelt wurde. Sie können Lehrerumfrageantworten zum instruktiven Coaching sammeln, analysieren und in einem einzigen Tool erkunden.
Qualitative Datenerfassung: Die KI von Specific sammelt nicht nur grundlegende Antworten. Sie stellt maßgeschneiderte, dialogische Nachfragen in Echtzeit (siehe in der automatischen Nachfragungsfunktion), sodass Sie tiefere, klarere Antworten von Lehrern erhalten. Im Vergleich zu statischen Umfragen erhalten Sie ein reichhaltigeres Feedback.
Mühelose qualitative Analyse: Sobald die Antworten vorliegen, kann die KI von Specific:
Sofortiges Zusammenfassen aller Lehrerfeedbacks und Hervorheben der wichtigsten Themen
Statistiken zu Auswahlmöglichkeiten anzeigen und automatisch Nachfragen kontextbezogen gruppieren
Sie können direkt mit der KI über die Antworten chatten—wie mit ChatGPT, aber es weiß, welche Antworten zu welchen Fragen gehören (einschließlich aller Nachfragen)
Es ist speziell für diese Art von Lehrerumfragen entwickelt, spart Zeit und erlaubt es Ihnen, sich auf echte Erkenntnisse zu konzentrieren, anstatt Tabellen zu pflegen oder Daten umzustrukturieren.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Lehrerumfragen über instruktives Coaching
Wenn Sie mehr aus Ihren Lehrer-Umfragen zum instruktiven Coaching herausholen möchten, probieren Sie diese bewährten Aufforderungen aus—sei es in ChatGPT, Specific oder einem vergleichbaren KI-gestützten Umfrageanalysetool.
Aufforderung für Kernideen: Dies ist meine bevorzugte Methode, um die wichtigsten Themen in vielen qualitativen Antworten hervorzuheben. Es ist auch der Kern, wie Specific automatisch Erkenntnisse für Sie findet. Kopieren Sie einfach alle Ihre Umfragereaktionen und verwenden Sie:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnten an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Anzeichen
Beispielausgabe:
1. **Kernideen-Text:** Erklärender Text
2. **Kernideen-Text:** Erklärender Text
3. **Kernideen-Text:** Erklärender Text
Denken Sie daran: KI arbeitet immer besser, je mehr Kontext Sie teilen. Beispielsweise informieren Sie:
Diese Antworten stammen aus einer Umfrage mit K–12-Lehrern. Das Hauptziel ist es, zu verstehen, wie instruktives Coaching in ihrer Schule genutzt und wahrgenommen wird und welche Hindernisse für eine Skalierung existieren. Bitte halten Sie diesen Kontext beim Zusammenfassen im Kopf.
Tiefer in eine Idee eintauchen: Wenn Sie ein Hauptthema bemerken, das Sie weiter ergründen möchten, fragen Sie einfach:
Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)
Aufforderung für ein spezifisches Thema oder eine Hypothese: Prüfen Sie auf Kommentare zu einem bestimmten Thema:
Hat jemand über direkte Beobachtungen während des Coachings gesprochen? Einschließlich Zitate.
Aufforderung für Personas: Möchten Sie Lehrer nach Mentalität oder Situation gruppieren?
AIs on den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterscheidbaren Personas—ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte oder Herausforderungen: Um die Hindernisse und Frustrationen zu identifizieren, die Lehrer beim Coaching erleben:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Aufforderung für Motivationen & Treiber: Verstehen Sie, was Lehrer tatsächlich zum Coaching motiviert:
Aus den Umfragegesprächen extrahieren Sie die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Ähnliche Motivationen gruppieren und unterstützende Beweise aus den Daten liefern.
Aufforderung für Stimmungsanalyse: Um die allgemeine Stimmung einzuschätzen:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Kategorie der Stimmung beitragen.
Aufforderung für Vorschläge & unbefriedigte Bedürfnisse: Versteckte Anfragen oder offene Möglichkeiten identifizieren:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante direkte Zitate hinzu.
Wenn Sie das Design Ihrer Umfrage selbst beschleunigen möchten, probieren Sie einen KI-Umfragegenerator mit Lehrer-Coaching-Vorlagen aus, oder sehen Sie sich die besten Fragen für diese Lehrerumfragen an.
Wie Specific Antworten nach Fragetyp analysiert
Wenn Sie Lehrerfeedback zu instruktivem Coaching analysieren, kann die Strukturierung und Überprüfung von Antworten nach Fragetyp entscheidend für Ihre Erkenntnisse sein. So strukturiert Specific seine KI-gestützten Zusammenfassungen (die Sie in Ihrem eigenen GPT-Chat replizieren können):
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine prägnante Zusammenfassung aller Hauptantworten sowie separate Aufschlüsselungen für alle Nachfragen zu dieser Frage. Wenn Sie beispielsweise fragen: „Was ist am hilfreichsten am instruktiven Coaching?“, fasst Specific alle übergeordneten Antworten zusammen und erläutert Details in Nachfragen.
Auswahlen mit Nachfragen: Jede ausgewählte Option—wie „Coach beobachtet meine Unterrichtsstunde“—erhält eine eigene Zusammenfassung aus allen verwandten Nachfragen.
NPS (Net Promoter Score): Jede Gruppe (Kritiker, Passiv, Promotoren) wird segmentiert, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, warum jede sich so über das Coaching-Programm der Schule fühlt.
Ähnliche Segmentierungen können in ChatGPT erreicht werden, indem gruppierte Antworten eingefügt und explizit dazu aufgefordert werden, jeden Abschnitt separat zu analysieren, was jedoch mehr manuellen Aufwand und sorgfältige Formatierung erfordert.
Arbeiten mit KI-Kontextgrenzen für größere qualitative Umfragen
Eine dauerhafte Herausforderung bei der Analyse vieler Lehrerumfrageantworten ist das Kontextgrößenlimit der KI—sie kann nicht Hunderte von langen Antworten auf einmal lesen. Um dieses Limit zu umgehen, empfehle ich:
Filtern: Konzentrieren Sie Ihre Analyse auf ein bestimmtes Segment—wie Antworten, in denen Lehrer über Gruppencoaching diskutieren oder diejenigen, die Coaching als „sehr effektiv“ bewerteten. Durch das Filtern bestimmter Antworten maximieren Sie die Relevanz und minimieren das Aufblähen Ihres Prompts.
Kürzen von Fragen: Analysieren Sie zuerst Antworten auf die wichtigsten Fragen. Zum Beispiel extrahieren und einfügen Sie nur die offenen Antworten zu „primären Hindernissen für effektives Coaching“ anstelle der vollständigen Umfrage, wenn Sie Klarheit zu dieser Herausforderung benötigen.
Specific integriert diese Filter, sodass Sie Gespräche oder Fragen auswählen und jede Erkenntnis im Blick behalten können, egal wie viele Lehrer teilgenommen haben.
Kollaborative Funktionen für die Analyse von Lehrerumfrageantworten
Zusammenarbeit kann schwierig sein, wenn mehrere Lehrer oder Administratoren Ergebnisse analysieren, Erkenntnisse vergleichen oder verschiedene Untersuchungswege in Lehrer-Umfragen zum instruktiven Coaching verfolgen wollen.
Chat-basierte KI-Analyse: In Specific können Sie mit der KI über Ihre Daten chatten. Keine endlos ausgetauschten Dateien oder endlose CC-E-Mails mehr. Einfach Ihren Prompt senden und sofort Antworten oder Zusammenfassungen erhalten—ideal für Teams ohne dedizierte Forschungsanalysten.
Mehrere Chats, nach Ersteller verfolgt: Möchten Sie Erkenntnisse nach Jahrgang oder Schule vergleichen? Jeder Chat kann einzigartige Filter haben—wie „Lehrer, die Gruppencoaching versucht haben“—sodass Diskussionen und Erkenntnisse organisiert bleiben. Sie können immer sehen, wer jeden Chat gestartet hat, was die Teamarbeit bei der Umfrageanalyse viel klarer macht.
Team-orientierte Sichtbarkeit: Während der Zusammenarbeit helfen Avatare neben jeder Nachricht jedem, zu wissen, wer was beigetragen hat. Diese Transparenz ist von erstaunlichem Wert, wenn Sie große Forschungsprojekte verfolgen oder Feedback für Bezirksleiter vorbereiten.
Wenn Sie mehr Umfragefunktionen für die Teamanalyse sehen oder mit einem Team Umfragen erstellen möchten, besuchen Sie den KI-Umfrageeditor und Umfrage-Schreibanleitungen wie wie man eine Lehrerumfrage über instruktives Coaching erstellt.
Erstellen Sie jetzt Ihre Lehrerumfrage über instruktives Coaching
Beginnen Sie mit dem Sammeln und Analysieren tiefer Einblicke aus dem Lehrerfeedback zum instruktiven Coaching—KI-gestützte Analysen ermöglichen es Ihnen, schneller zu handeln, mehr zu lernen und Ergebnisse für Ihr Personal und Ihre Schüler zu verbessern.