Det er ulike typer data man kan hente ut når man skal evaluere sitt eget kursinnhold. Ofte vil man sende ut et spørreskjema hvor man ber deltakerne om å ta stilling til ulike utsagn. Det er viktig at man faktisk får svar på det man lurer på, og at den som skal svare ikke er i tvil om hva du mener.

Når det gjelder det faglige innholdet vil man ofte stille spørsmål om:

var læringsressursene av en slik type at du klarte å tilegne deg innholdet på egen hånd
i hviken grad syntes du innholdet var relevant for ditt arbeid/praksis
i hvilken grad følte du at du lærte noe nytt i modulen
hva synes du om volum/omfang - var det for mye eller for lite
evt andre innspill deltakeren har

Denne type informasjon kan brukes for å vurdere om man bør endre på innholdet, men samtidig må man være oppmerksom på at dette er subjektive opplevelser fra den enkelte deltaker. Det noen synes var for mye kan andre tenke var helt passe mengde - og noen ville lettere klare å tilegne seg innholdet enn andre. Man må derfor gjøre noen vurderinger i forhold til hvor mange som har besvart - og ikke starte med endringsarbeid fordi 1% av deltakerne ikke var helt fornøyd.

Andre data man kan hente inn er å se på hvordan innsendte besvarelser fordeler seg med karakter eller bestått/ikke bestått. Hvis "alle" har fått gode tilbakemeldinger kan det være en indikasjon på at oppgaven er for enkel - eller kanskje man bare har klart å skape god undervisning. Hvis man har noen deltakere som har klart seg bra, noen som ikke har klart seg og mesteparten i midten - da kan man stille spørsmål ved hva det er som gjør at noen får dette godt til, mens andre ikke får det til i det hele tatt.

På automatiserte quizer kan man i flere elæringsplattformer også se hvilke spørsmål som "alle" har klart, og hvilke som ofte blir besvart feil. Kanskje handler det om at spørsmålet er vanskelig, eller kanskje er årsaken at det er formulert på en slik måte at deltakeren har misforstått. Man kan også se på tid brukt for å vurdere om det er for få eller for mange spørsmål.