In diesem Artikel erhalten Sie Tipps, wie Sie die Antworten einer Lehrerumfrage zur Arbeitsbelastung mit praktischen KI-Analyse-Techniken für Umfrageantworten analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Umfrageanalyse wählen
Ihr Ansatz hängt von der Struktur der von Lehrkräften gesammelten Umfragedaten ab. Sie benötigen unterschiedliche Werkzeuge zur Analyse quantitativer und qualitativer Daten.
Quantitative Daten: Hier sind Zahlen Ihre Freunde – das Zählen von Antworten auf Fragen wie „Wie viele Stunden arbeiten Sie außerhalb der vertraglich festgelegten Stunden?“ ist unkompliziert. Excel, Google Sheets oder grundlegende Umfrage-Dashboards eignen sich gut für einfache Zählungen.
Qualitative Daten: Offene Antworten wie „Erzählen Sie uns von Ihrer größten Herausforderung bei der Arbeitsbelastung“ bieten tiefere Einblicke, aber das Lesen von Hunderten von Lehrerantworten ist einfach nicht machbar. Hier benötigen Sie KI-Tools – GPT-Modelle oder spezielle Umfrageanalyse-Plattformen –, um zuverlässig die wichtigsten Themen, Schmerzpunkte und Beweggründe in den Antworten herauszuziehen.
Es gibt zwei Hauptansätze zur Analyse qualitativer Umfragedaten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Kopieren Sie Ihre Daten und starten Sie einen Chat.
Wenn Sie Umfrageantworten in eine Tabelle exportieren, können Sie große Datenmengen in ChatGPT oder eine ähnliche KI kopieren. Es ist vielseitig für eine erste Erkundung Ihrer Daten.
Es wird schnell mühsam.
Das Bearbeiten von Dutzenden (oder Hunderten) von Lehrerkommentaren auf diese Weise ist nicht sehr praktisch – Kontextgrenzen können Sie einschränken, das Vorbereiten und Formatieren Ihrer Daten kostet Zeit, und das wiederholte Kopieren und Einfügen für verschiedene Anfragen macht keinen Spaß. Es ist dennoch ein guter Ausgangspunkt, wenn Sie nur begrenzte qualitative Daten haben oder schnell ein Prototyp erstellen möchten, aber manueller Aufwand wird schnell zu einem Engpass.
All-in-One-Tool wie Specific
Entwickelt für die Erfassung und Analyse qualitativer Umfragedaten.
Specific ermöglicht es Ihnen sowohl, KI-gesteuerte Umfragen zu erstellen als auch deren Ergebnisse auf einer integrierten Plattform zu analysieren, die auf tiefgehendes, qualitatives Lehrerfeedback zugeschnitten ist.
Automatische Folgefragen bedeuten bessere Daten.
Anders als klassische Umfragen stellt Specific automatisch kontextbezogene Folgefragen, wenn Lehrer antworten (siehe wie Folgefragen funktionieren). Dies führt zu reichhaltigeren Erkenntnissen und weniger unvollständigen Antworten.
KI-Analyse, sofortige Einblicke, keine Tabellenkalkulationen erforderlich.
Sobald Antworten vorliegen, nutzt Specific GPT, um offene Antworten sofort zusammenzufassen, thematische Schwerpunkte zur Lehrerarbeitsbelastung herauszuarbeiten und Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Kein Programmieren, kein manuelles Zählen, kein Umstellen unübersichtlicher Tabellen. Sie können sogar mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, genau wie bei ChatGPT, aber optimiert für Umfragedaten.
Erweiterte Funktionen, maßgeschneiderte Steuerung.
Sie bestimmen genau, welche Fragen und Antworten analysiert werden, wie die Ergebnisse dargestellt werden, und können quantitative und qualitative Erkenntnisse mühelos kombinieren. Detaillierte Kontrolle darüber, welche Daten an die KI gesendet werden, bedeutet, dass Privatsphäre und Fokus von Anfang an integriert sind.
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse der Lehrerarbeitsbelastung
Intelligente Eingabeaufforderungen machen den Unterschied, egal ob Sie ChatGPT, Specific oder ein anderes KI-Umfragetool verwenden. So erhalten Sie echten Wert aus Ihren Daten zur Lehrerarbeitsbelastung.
Aufforderung für Kernideen – Ihr Go-to für wichtige Themen:
Diese hier ist ein Arbeitstier – ich verlasse mich darauf, um die Hauptthemen zu entdecken, die von Lehrern erwähnt werden, selbst wenn es um Hunderte von Kommentaren geht.
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck zu extrahieren (4–5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), meist erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. Kernidee Text: Erklärungstext
2. Kernidee Text: Erklärungstext
3. Kernidee Text: Erklärungstext
Geben Sie der KI so viel Kontext wie möglich.
Die Qualität der Einblicke, die Sie von Ihrer KI zurückbekommen, hängt stark davon ab, wie Sie die Eingabeaufforderung formulieren – fügen Sie den Zweck der Umfrage, den Zeitpunkt und Ihre Ziele hinzu. Beispiel:
Analysieren Sie diese Umfrageantworten von Lehrern an einer öffentlichen K-12-Schule. Die Umfrage fragte nach Herausforderungen bei der Arbeitsbelastung in diesem Schuljahr. Mein Ziel ist es, die größten Stressfaktoren hervorzuheben, damit wir die Verwaltungsplanung für das nächste Jahr informieren können.
Tiefer in zentrale Themen einsteigen.
Fragen Sie die KI: „Erzählen Sie mir mehr über X (Kernidee)“. Diese Aufforderung offenbart reichere Details oder subtilere Nuancen zu einem Schmerzpunkt, der in den Rückmeldungen immer wieder auftaucht.
Aufforderung zu spezifischen Themen, die Lehrer erwähnen:
Hat jemand über Korrekturrichtlinien gesprochen? Zitate einfügen.
Sie ist direkt und hilft Ihnen zu überprüfen, ob bestimmte Probleme – wie die Unterrichtsplanung, die Nutzung der Technologie oder der Verwaltungsaufwand – echte Probleme oder nur isolierte Fälle sind.
Aufforderung zu Schmerzpunkten und Herausforderungen:
Ich möchte immer eine klare Liste, was die größte Frustration verursacht. Versuchen Sie es:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die am häufigsten genannten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Aufforderung für Personas:
Nützlich, um festzustellen, wie verschiedene Lehrertypen die Arbeitsbelastung empfinden. Beispiel:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von individuellen Personas – ähnlich wie