Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten einer Umfrage unter Berufsschülern zur Wirksamkeit von Ausbildern mithilfe von KI und modernen Tools zur Umfrageanalyse analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Der richtige Ansatz – und die Werkzeuge, die Sie wählen – hängen davon ab, ob Ihre Antworten quantitativ, qualitativ oder eine Mischung aus beidem sind.
Quantitative Daten: Wenn Sie geschlossene Fragen analysieren (wie viele Schüler haben „ausgezeichnet“ gewählt oder die Wirksamkeit als „hoch“ bewertet), bringt Sie ein Tabellenkalkulationstool wie Excel oder Google Sheets schnell ans Ziel. Sie können die Zahlen sortieren, filtern und grafisch darstellen, um schnell Einblicke zu gewinnen.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Rückmeldungen sammeln (wie etwa „Was macht Ihren Ausbilder effektiv?“ oder individuelle Folgefragen), ist das Lesen jeder Antwort unmöglich, sobald die Stichprobengröße wächst. Hier ist die Nutzung von KI-Tools der einzige skalierbare Weg, um narrative Rückmeldungen zu zusammenzufassen, zu thematisieren und zu verstehen.
Es gibt zwei Ansätze zur Werkzeugnutzung bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für die KI-Analyse
Viele Menschen fügen exportierte Umfrageergebnisse einfach in ChatGPT oder ein ähnliches KI-Werkzeug ein und veranlassen dieses, das Feedback zu analysieren. Diese Methode funktioniert in einer Notlage, ist aber nicht sehr praktisch. Formatierungsprobleme treten häufig auf, Sie stoßen schnell auf Größenbeschränkungen der Daten und Nachfragen werden chaotisch, wenn Sie tiefergehend untersuchen oder nach bestimmten Gruppen filtern möchten.
Manuelle Exporte können schnell Kopfschmerzen bereiten, insbesondere bei Folgefragen oder größeren Schülerumfragen. Wenn Sie mit einer schnellen, einmaligen Zusammenfassung einverstanden sind, ist das machbar, aber es ist nicht für wiederholte Umfragen oder fortlaufende Analysen ausgelegt.
Alles-in-einem-Tool wie Specific
Dies ist eine Plattform, die speziell für die Erfassung von Umfragedaten und KI-gestützte Analysen in einem Workflow entwickelt wurde. Sie erstellen und starten Ihre Umfrage – einschließlich aller Fragenlogik, NPS und Folgefragen – und lassen dann die KI jede Antwort sofort zusammenfassen, Schlüsselthemen extrahieren und umsetzbare Erkenntnisse hervorheben. Sie müssen sich niemals durch Tabellenkalkulationen kämpfen oder Hunderte von offenen Antworten querverweisen.
Bessere Datenqualität: Wenn Sie Umfragen mit Specific erstellen, führt die KI mit den Schülern ein Gespräch und stellt in Echtzeit dynamische Folgefragen basierend auf deren ersten Antworten. Dies hängt mit Untersuchungen zusammen, die zeigen, dass aktives Lernen, Diskussionen mit Gleichaltrigen und eine intensivere Beteiligung messbare Leistungsschübe liefern – die Art von tieferem Kontext, der eine hochwirksame Analyse unterstützt [1].
Interaktiver KI-Chat für eine tiefere Analyse: Sofortige Zusammenfassungen sind Pflicht. Das Besondere ist, dass Sie mit der KI über Antworten chatten können, als wäre es Ihr eigener Forschungsanalyst. Fragen Sie nach den wichtigsten Schmerzpunkten, Mustern nach Schuljahr oder wörtlichen Gründen hinter negativen NPS. Sie erhalten auch Funktionen wie das Filtern nach Frage, das Senden nur relevanter Daten an die KI und die Zusammenarbeit mit Kollegen – alles innerhalb der Plattform.
Wenn Sie in alle Einzelheiten eintauchen möchten – was einen effektiven Ausbilder ausmacht, was sich die Schüler mehr wünschen oder wie sich die Antworten der Kohorten unterscheiden – spart dieser Ansatz Stunden und liefert in großem Maßstab Klarheit.
Nützliche Befehle zur Analyse von Feedback von Berufsschülern zur Ausbilderwirksamkeit
KI-basierte Analysen sind so klug wie die Befehle, die Sie verwenden. Wenn Sie umsetzbare Erkenntnisse aus Umfrageantworten herauskitzeln möchten, ist die Meisterung Ihrer Aufforderung der nächste Schritt. Hier sind einige wirkungsvolle Befehle, die auf Umfragen unter Berufsschülern zur Ausbilderwirksamkeit zugeschnitten sind – sie funktionieren hervorragend in Specific oder ChatGPT.
Befehl für Kernideen: Verwenden Sie dies, wenn Sie die klarste Zusammenfassung der von Schülern diskutierten Themen wünschen. Es ist ein Befehl, den unser Team entwickelt hat, um Schlüsselthemen in jeder qualitativ-erheblichen Umfragedaten zu identifizieren:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + eine Erklärungszeile von bis zu 2 Sätzen.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), am häufigsten Genanntes oben
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kernideen-Text:** Erklärungs-Text
2. **Kernideen-Text:** Erklärungs-Text
3. **Kernideen-Text:** Erklärungs-Text
KI arbeitet mit einer klaren Einrichtung immer besser. Fügen Sie mehr Kontext zu Ihrer Umfrage, den Schülern, Ihren Zielen oder dem, was Sie herausfinden möchten, hinzu. Zum Beispiel:
Sie überprüfen Antworten aus einer Umfrage mit Berufsschülern zur Ausbilderwirksamkeit. Das Ziel ist es zu verstehen, welche Eigenschaften oder Ansätze Schüler für die effektivsten halten, und Bereiche zur Verbesserung des Lehrstils oder der Unterstützung zu identifizieren. Bitte extrahieren Sie die Kernideen wie beschrieben.
Befehl für tiefere Untersuchungen: Wenn Sie ein Thema oder Muster entdecken, versuchen Sie: "Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)". Die KI kann unterstützende Zitate, zugrunde liegende Gründe oder unerwartete Nuancen hervorheben – dank ihrer Fähigkeit, natürliche Sprache in großem Maßstab zu analysieren.
Befehl für spezifisches Thema: Um zu sehen, ob jemand eine bestimmte Methode, ein Werkzeug oder eine Eigenschaft erwähnt hat, verwenden Sie: "Hat jemand über XYZ gesprochen?" Sie können „Zitate einschließen“ hinzufügen und die KI gibt direktes Schülerfeedback zurück, das Ihr Thema referenziert. Das ist eine mächtige Art, einen Entwicklungsplan für Lehrer zu untermauern.
Befehl für Personas: Erkunden Sie Rollen oder Schülerarten, die Feedbackmuster teilen:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wichtigsten Eigenschaften, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Befehl für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Bringen Sie zugrunde liegende Hindernisse oder Frustrationen ans Licht:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Befehl für Motivationen & Anreize: Verstehen Sie, was das Engagement der Schüler antreibt:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die wichtigsten Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und stellen Sie unterstützende Beweise aus den Daten bereit.
Befehl für Sentimentanalyse: Schaffen Sie ein Bild davon, wie sich die Schüler insgesamt fühlen:
Bewerten Sie die Gesamtstimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselwörter oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Kategoriestimmung beitragen.
Sie werden feststellen, dass diese Befehle – für Ihre Situation angepasst – die meisten Umfragen zur Ausbilderwirksamkeit abdecken. (Weitere Tipps finden Sie in unserem Leitfaden zu den besten Fragen für Berufsschülerumfragen und unserem Leitfaden, wie man eine solche Umfrage erstellt.)
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
In Specific hängt die Analyse von qualitativen Daten davon ab, welche Art von Frage Sie stellen: