Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Lehrerumfrage zur Unterstützung der psychischen Gesundheit von Schülern mithilfe von KI-gestützten Tools und praktischen Workflows für umsetzbare Erkenntnisse analysieren können.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Welche Tools und Workflows Sie wählen, hängt stark von der Form und Struktur Ihrer Umfragedaten ab. Wenn Sie mit:
Quantitative Daten: Dies sind die Zahlen – beispielsweise wie viele Lehrer eine Option auswählen, Zufriedenheit bewerten oder Vorfälle melden. Sie können diese Daten schnell in Excel oder Google Sheets addieren, filtern und grafisch darstellen. Diese konventionellen Tools bewältigen Prozentsätze, Trends oder einfache Statistiken extrem gut.
Qualitative Daten: Diese umfassen offene Fragen, detaillierte Nachfragen oder längere Textantworten. Wenn Dutzende oder Hunderte von Lehrern Antworten in ihren eigenen Worten schreiben, ist es im Grunde unmöglich, alles manuell durchzugehen. Hier werden KI-Tools zur Notwendigkeit – nicht nur, um Häufiges zu finden, sondern um das Bedeutsame ans Licht zu bringen.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
ChatGPT und ähnliche LLMs ermöglichen es Ihnen, exportierte Antworten einzufügen und Fragen zur Daten zu stellen. Wenn die Zeit knapp ist, können Sie Antworten in einen Chat mit GPT-4 kopieren, etwas Kontext hinzufügen und sofort Zusammenfassungen oder Themen erhalten. Dies ist unkompliziert – aber nicht sehr praktisch für größere Datensätze. Sie müssen die Daten so formatieren, dass sie für die KI sinnvoll sind, Kontextgrenzen überwachen (wenn Sie zu viel einfügen, wird ein Teil abgeschnitten) und ständig zwischen Ihren Ergebnissen und Ihren Quelldaten hin- und herwechseln. Dennoch ist es eine schnelle Möglichkeit, 10–20 offene Textantworten zu verstehen.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist genau für diesen Workflow gemacht – es sammelt Daten, folgt nach und analysiert Antworten mithilfe von KI. Wenn Sie eine konversationelle Umfrage in Specific erstellen, kann die KI in Echtzeit intelligente Nachfragen stellen, wodurch die Daten reichhaltiger und aufschlussreicher werden. Das ist entscheidend für Themen wie die psychische Gesundheit von Schülern, bei denen Nuancen alles sind und Details zählen. So funktionieren automatische KI-Nachfragen.
Die Analyse in Specific ist sofort und immer aktuell. Sie fasst alle Lehrerantworten zusammen, hebt automatisch wichtige Themen, Schmerzpunkte oder unerfüllte Bedürfnisse hervor und macht es einfach zu handeln, was die Lehrer tatsächlich sagen. Kein Blättern mehr durch Tabellen. Einfach mit der KI über Ihre Umfrageergebnisse chatten – als hätten Sie einen Forschungsanalysten an Ihrer Seite. Außerdem haben Sie die Kontrolle darüber, welcher Kontext an die KI gesendet wird, sodass Sie feinabstimmen können, was analysiert wird – erfahren Sie mehr über die KI-Umfrageantwortenanalyse von Specific.
Beispiele und Vorlagen: Wenn Sie eine Umfrage zur Unterstützung der psychischen Gesundheit von Lehrern von Grund auf neu erstellen oder Inspiration benötigen, übernimmt der AI-Umfrage-Generator zur Unterstützung der psychischen Gesundheit von Lehrern in Specific automatisch die Struktur, Formulierung und Nachfragelogik.
Wenn Sie weiter gehen möchten, deckt dieser Artikel die besten Fragen für dieses Umfragethema ab und hier finden Sie eine Anleitung zur Umfrageerstellung.
Nützliche Hinweise, die Sie zur Analyse von Lehrerumfragedaten über die Unterstützung der psychischen Gesundheit von Schülern verwenden können
Die KI-gestützte Umfrageanalyse wird mit den richtigen Hinweisen massiv beschleunigt. Hier sind einige, die besonders gut für Lehrerumfragen über die Unterstützung der psychischen Gesundheit von Schülern funktionieren. Geben Sie diese direkt in Ihr KI-Tool ein oder verwenden Sie sie als Ausgangspunkte in Specific, ChatGPT oder einer anderen Plattform Ihrer Wahl.
Hinweis für Kernaussagen: Hilft Ihnen, schnell die Hauptthemen in all diesen offenen Antworten zu sehen:
Ihre Aufgabe ist es, Kernaussagen fettgedruckt (4-5 Wörter pro Kernaussage) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen eine bestimmte Kernaussage erwähnt (Verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am häufigsten genannte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernaussagen Text:** Erklärender Text
2. **Kernaussagen Text:** Erklärender Text
3. **Kernaussagen Text:** Erklärender Text
Je mehr Kontext Sie geben, desto besser kann die KI analysieren: Um Top-Ergebnisse zu erzielen, beschreiben Sie kurz Ihre Umfrage oder Ziele zu Beginn. Beispiel:
Diese Umfrage wurde von Lehrern beantwortet, die in K-12-Schulen arbeiten. Die Umfrage zielt darauf ab, Lücken in der Unterstützung der psychischen Gesundheit der Schüler aus Sicht der Lehrer zu identifizieren. Ich möchte verstehen, welche Herausforderungen Lehrer gegenüber stehen und welche Unterstützung sie am meisten helfen würde.
Tiefer eintauchen mit einem Nachfragen, wenn eine Kernaussage eine Erkundung benötigt:
Erzählen Sie mir mehr über das Training zur psychischen Gesundheit (Kernaussage)
Hinweis zu spezifischem Thema: Um festzustellen, ob etwas aufgekommen ist – und was die Lehrer tatsächlich gesagt haben:
Hat jemand über Stigmata rund um die psychische Gesundheit gesprochen? Einschließlich Zitate.
Hinweis für Personas: Um Lehrergruppen mit unterschiedlichen Bedürfnissen oder Denkweisen zu erfassen:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Hinweis zu Schmerzpunkten und Herausforderungen: Die Geräuschkulisse durchdringen, um herauszufinden, was die Unterstützung der Lehrer blockiert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Hinweis zur Stimmungsanalyse: Um die allgemeine Lehrerstimmung oder Tendenz zu erfassen:
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.
Hinweis zu Vorschlägen und unerfüllten Bedürfnissen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anforderungen auf, die von den Umfrageteilnehmern bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Zitate direkt ein.
Diese Hinweise decken super-nützliche Einblicke schnell auf, und Sie können sie für fast jede Lehrerumfrage zur Unterstützung der psychischen Gesundheit von Schülern anpassen.
Die Notwendigkeit für eine tiefgehende qualitative Analyse wird durch die Tatsache verstärkt, dass nur 40 % der Studenten mit psychischen Gesundheitsstörungen tatsächlich Dienstleistungen erhalten – und drei Viertel davon tun dies in Schulen.[4] Nur durch das wirkliche Verstehen der Lehrerstimmen können wir diese Zahlen verbessern.
Wie Specific verschiedene Fragetypen in der qualitativen Analyse verarbeitet
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Jede dieser Fragen erhält eine Zusammenfassung, die destilliert, was die Lehrer in allen Antworten gesagt haben, und – wenn Nachfragen gestellt wurden – die Themen, die in der zweiten oder dritten Konversationsebene aufgetreten sind.
Auswahlmöglichkeiten (mit Nachfragen): In Fällen, in denen Lehrer eine Multiple-Choice auswählen (z. B. "Welche Art von Schülerunterstützung fehlt am meisten?") und dann eine Nachfrage beantworten, fasst Specific diese Antworten zusammen, indem sie nach anfänglicher Auswahl gruppiert werden. Auf diese Weise wird sichtbar, warum Lehrer bestimmte Bereiche als verbesserungsbedürftig ausgewählt haben.
NPS (Net Promoter Score): Die NPS-Frage kann aufzeigen, welche Lehrer Befürworter, Passiva oder Kritiker der aktuellen Systeme zur Unterstützung der psychischen Gesundheit sind. Für jede Kategorie erhalten Sie Zusammenfassungen der Antworten auf die "Warum?"-Nachfrage, die hervorheben, was Zufriedenheit oder Unzufriedenheit antreibt.
Sie können auch ChatGPT für diese Zusammenfassungen verwenden. Der Prozess erfordert jedoch mehr Kopieren, manuelles Gruppieren und Einfügen von Frage-/Antwortblöcken. Specific bündelt all dies, spart Stunden an Arbeit, insbesondere in größeren Studien, in denen Lehrer viele detaillierte Rückmeldungen geben.
Umgang mit Kontextgrößenherausforderungen bei der Verwendung von KI-Tools
Es ist üblich, auf KI-Kontextgrenzen zu stoßen – insbesondere bei großen Lehrerumfragen. Die meisten KI-Modelle haben eine Beschränkung, wie viel Text sie gleichzeitig analysieren können. Specific geht dies mit zwei integrierten Lösungen an, die Sie manuell in GPT anwenden können, jedoch mit mehr Aufwand:
Filtern: Analysieren Sie nur die Lehrerunterhaltungen, bei denen Befragte auf spezifische Fragen geantwortet oder ausgewählte Antworten ausgewählt haben. Sie können den Datensatz anpassen, bevor Sie ihn an die KI senden, und sich nur auf das Wesentliche für Ihr unmittelbares Ziel konzentrieren.
Beschneiden: Senden Sie nur diejenigen Fragen an die KI, die in das zulässige Kontextfenster passen – um sicherzustellen, dass Sie keine Antworten durch die Kürzung verlieren und die Analyse größerer Datensätze{
