Maximilian Ferber, KIT
Ein Dozent steht vor einer Gruppe und erklärt etwas an der Tafel.

Traue nur der Statistik, die du selbst gefälscht hast

Nicht selten führen Studierende in ihren Abschlussarbeiten Umfragen durch und werten Statistiken aus. Die Herausforderung dabei ist, die Umfragen so zu gestalten, dass die Ergebnisse verwertet werden können – und nicht durch das Umfragedesign verfälscht wurden oder man erst danach merkt, dass wichtige Informationen nicht passend abgefragt wurden. Damit ihr nicht in diese Fallen tappt, bietet survey@KIT Unterstützung.

Winston Churchill, der britische Premierminister während des Zweiten Weltkriegs, soll einst gesagt haben, dass er nur jener Statistik traue, die er selbst gefälscht habe. Das mag zynisch klingen, hat jedoch einen wahren Kern: Schon die Fragestellung beeinflusst das Ergebnis einer Umfrage. Für Studierende, die beispielsweise im Zuge einer Abschlussarbeit Daten erheben und auswerten möchten, kann das fatale Folgen haben. „Während der Covid-19-Pandemie bekamen wir oft die Rückmeldung, dass ein professionelles und kostengünstiges Umfragetool benötigt wird“, erinnert sich Sarah Herrmann, die das Gemeinschaftsprojekt „survey∂KIT“ leitet. Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen aus dem Qualitätsmanagement für Studium und Lehre, dem House of Competence und dem Zentrum für Mediales Lernen am KIT ging es an die Arbeit. „Mit dem Projekt wollen wir Studierende in der Entwicklung, Durchführung und Auswertung von Onlineumfragen unterstützen“, erklärt Herrmann.

Fallstrick Umfrage
Die Ergebnisse von Umfragen können durch Design und Fragestellung verfälscht werden, etwa wenn die zugrunde liegende Stichprobe nicht repräsentativ ist. Doch nicht nur wer, sondern auch was und wie viel gefragt wird, spielt eine Rolle: Suggestivfragen beispielsweise legen eine bestimmte Antwort nahe oder es werden zu viele oder zu wenige Antwortmöglichkeiten gegeben. Zusätzlich können äußere Faktoren die Umfrageergebnisse beeinflussen: Der Zeitpunkt kann ebenso entscheidend sein wie der Ort, an dem die Befragung durchgeführt wird.

ILIAS-Kurs und Software bieten einen einfachen Einstieg

Die zentralen Elemente von survey@KIT sind ein ILIAS-Kurs und eine für Studierende kostenfreie Umfragesoftware. „Im ILIAS-Kurs haben wir vier Lernmodule, die das Spektrum der Thematik abdecken. Studierende, egal welches Vorwissen sie haben, können von der Vorbereitung über die Durchführung bis zur Auswertung alles Wichtige erfahren. Über die Tücken des Datenschutzes klären wir auch auf“, so Herrmann. Die Module umfassen jeweils ein Video, das maximal 25 Minuten lang ist, Lehrmaterialien und weiterführende Informationen. „Neben dem ILIAS-Kurs bieten wir auch ein Präsenzseminar an. Dort können sich die Interessierten zusammen mit Dozierenden die Grundlagen erarbeiten und die Grundfunktionen der Software kennenlernen.“

Jonas und Nico sind zwei von vielen Teilnehmenden des Seminars. „Ich bin hier, weil ich demnächst meine Masterarbeit in Maschinenbau beginnen möchte“, erzählt Nico. Jonas, ein Informatikstudent, hingegen ist nur „aus Neugierde“ gekommen. Beide verbindet, dass Statistik keine zentrale Rolle im Lehrplan spielt, in Abschlussarbeiten aber dennoch relevant werden kann. Für Projektleiterin Herrmann sind das die typischen Nutzenden von survey@KIT: „Genau das haben wir häufig von studentischer Seite gehört. Diese Lücke versuchen wir zu füllen.“

Beständige Weiterentwicklung und positives Feedback

Herrmann und ihr Team passen das Angebot von survey@KIT regelmäßig an das Feedback der Nutzerinnen und Nutzer an. „Wir waren uns am Anfang unschlüssig, wie viel Wissen wir voraussetzen können. Wir haben deshalb Lernmaterialien für unterschiedliche Wissensstände eingefügt.“ Auch an die Software tastete sich das Team heran. Im Vorfeld testeten sie verschiedene Programme, entschieden sich letztendlich für UniPark. „Das Tool ist für den universitären Kontext gut geeignet und bietet aktuell das beste Gesamtpaket an. Wir wollten eine Software, die dem ‚State of the Art‘ entspricht und trotz der Eignung auch für kniffligere Designs gut zu handhaben ist. Auch Barrierefreiheit und das Einrichten von Teams, um einen gemeinsamen Arbeitsprozess zu ermöglichen, waren uns wichtig“, erläutert Herrmann.

Das Team posiert für ein Gruppenbild. Magali Hauser, KIT
Das survey@KIT-Team (v. l. n. r.): Sarah Hermann, Nadja Legrum-Khaled, Daniel Weichsel, Alexa Maria Kunz, Paul Erhardt, Iuri Maia Jost.Es fehlen: Anne Pfeiffer und Michael Mäs.

Die beiden Studenten Jonas und Nico ziehen ein sehr positives Fazit. „Es hat definitiv geholfen, hier die grundlegenden Aspekte zu vertiefen, bevor es an die Masterarbeit geht“, resümiert der angehende Ingenieur Nico. Auch Jonas ist zufrieden: „Ich hatte kein besonderes Vorwissen, deshalb war der Kurs super hilfreich.“ Oft zeigen sich die Tücken und Fehler erst beim konkreten Arbeiten. Herrmann beruhigt: „survey@KIT haben wir bewusst niederschwellig gemacht. Einfach mit dem KIT-Kürzel anmelden und schon kann man loslegen.“

Maximilian Ferber, 24.10.2024