Voici quelques-unes des meilleures questions pour une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur l'efficacité des enseignants, ainsi que des conseils pratiques pour les formuler. Vous pouvez créer une enquête conversationnelle comme celle-ci en quelques secondes grâce au générateur d'enquêtes IA de Specific.
Meilleures questions ouvertes pour les enquêtes auprès des étudiants sur l'efficacité des enseignants
Les questions ouvertes invitent les étudiants à partager des retours détaillés avec leurs propres mots. Elles sont parfaites lorsque nous voulons des insights plus profonds sur ce qui rend un enseignant efficace ou où il y a de la place pour l'amélioration. Ces questions nous aident à repérer les schémas que les formats rigides pourraient manquer et sont essentielles lorsque le contexte compte — surtout dans l'enseignement supérieur, où l'impact de l'instructeur est multiforme.
Voici dix des meilleures questions ouvertes que nous recommandons pour une enquête auprès des étudiants de premier cycle sur l'efficacité des enseignants :
Quels sont les plus grands points forts de l'enseignant lorsqu'il s'agit d'enseigner ce cours ?
Pouvez-vous décrire un moment où l'enseignant a aidé à clarifier un sujet difficile ?
Comment l'enseignant rend-il le matériel engageant ou pertinent pour vous ?
Quels retours donneriez-vous à l'enseignant pour améliorer votre expérience d'apprentissage ?
De quelles manières l'enseignant encourage-t-il la participation en classe ?
À quel point l'enseignant a-t-il été accessible pour des questions ou une aide supplémentaire ?
Parlez-nous d'un moment où le style d'enseignement de l'enseignant a particulièrement bien fonctionné — ou n'a pas du tout fonctionné.
Dans quelle mesure l'enseignant adapte-t-il les devoirs ou les leçons aux besoins des étudiants ?
Quelles méthodes d'enseignement utilisées par cet enseignant ont été les plus ou les moins efficaces pour vous ?
Si vous pouviez changer une seule chose dans l'approche de l'enseignant, que serait-ce et pourquoi ?
La valeur des questions ouvertes est claire — les étudiants peuvent mettre en avant des détails précis. Par exemple, les recherches montrent que les étudiants qui réussissent dans l'apprentissage à distance attribuent souvent leur succès à des enseignants efficaces qui fournissent structure, communication claire et accessibilité [2]. Ces questions feront ressortir des exemples concrets et des suggestions.
Meilleures questions à choix unique pour les enquêtes auprès des étudiants
Les questions à choix unique sont idéales lorsque nous avons besoin de retours quantifiables et structurés — en particulier à grande échelle. Elles offrent un instantané rapide du sentiment général ou des expériences et peuvent lancer de nouvelles conversations. Parfois, il est plus facile pour les étudiants de choisir une option, puis de donner plus de détails si nécessaire. Ces questions sont également cruciales pour identifier les grandes tendances entre les enseignants ou les départements.
Question : Comment évalueriez-vous la clarté des explications de l'enseignant ?
Excellent
Bon
Satisfaisant
Médiocre
Question : Dans quelle mesure l'enseignant est-il accessible lorsque vous avez besoin d'aide ?
Très accessible
Plutôt accessible
Pas très accessible
Pas du tout accessible
Question : Quelles méthodes d'enseignement l'enseignant a-t-il utilisé le plus souvent dans ce cours ?
Basé sur des cours magistraux
Apprentissage actif (discussions, travail de groupe, résolution de problèmes)
Basé sur des projets
Autre
Quand faire un suivi avec "pourquoi ?" Le meilleur moment pour demander "pourquoi ?" est juste après qu'un répondant ait sélectionné une note ou une option, surtout lorsque nous voulons un contexte plus riche ou comprendre leur motivation. Par exemple, si un étudiant sélectionne "Médiocre" pour la clarté, une question de suivi comme "Pourquoi avez-vous choisi 'Médiocre' ?" leur permet d'élaborer et nous donne un retour exploitable.
Quand et pourquoi ajouter l'option "Autre" ? Ajouter l'option "Autre" assure que les étudiants peuvent partager des expériences en dehors des options prédéfinies. Si plusieurs choisissent "Autre", une question de suivi peut révéler des stratégies ou des problèmes d'enseignement uniques que vous n'aviez pas envisagés, débloquant des insights plus profonds.
Devriez-vous utiliser une question de type NPS dans les enquêtes auprès des étudiants ?
Le Net Promoter Score, ou NPS, initialement utilisé dans la satisfaction client, devient de plus en plus précieux dans les milieux académiques. Nous l'utilisons pour mesurer la loyauté et la satisfaction globale en demandant aux étudiants à quel point ils sont susceptibles de recommander un enseignant (ou un cours) à leurs pairs. Cette simple question se traduit par des données exploitables et des points de référence à travers les cours ou les semestres.
La question NPS est particulièrement pertinente pour l'efficacité des enseignants car elle condense des sentiments complexes en un nombre que nous pouvons suivre dans le temps, puis explorer avec des suivis. Puisque les enseignants efficaces augmentent la performance des étudiants à la fois actuelle et future — une hausse d'un écart type de la qualité de l'enseignant conduit à de meilleures notes non seulement maintenant mais aussi dans les cours suivants [1] — le NPS nous aide à repérer rapidement ces éducateurs exceptionnels.
Si vous êtes curieux, vous pouvez instantanément générer une enquête NPS pour les étudiants avec une logique de suivi préréglée via le générateur d'enquêtes NPS de Specific.
La puissance des questions de suivi
Les questions de suivi — surtout lorsqu'elles sont alimentées par l'IA — changent la donne. Elles permettent aux enquêtes de continuer la conversation, de clarifier des réponses vagues, ou d'explorer des insights plus approfondis — automatiquement, en temps réel. Vous pouvez explorer comment fonctionnent les suivis automatisés et pourquoi ils élèvent vos enquêtes.
Le générateur d'enquêtes IA de Specific utilise une intelligence avancée alimentée par GPT pour poser automatiquement des suivis sur mesure basés sur la réponse de chaque étudiant. Cela signifie que chaque moment de retour devient un mini-entretien où l'IA peut clarifier, demander "pourquoi", ou explorer des facteurs liés — tout comme le ferait un chercheur expert, mais à grande échelle. Cela réduit les échanges par email et collecte un contexte plus riche pour vous permettre d'agir.
Étudiant : "L'enseignant est serviable."
Suivi par IA : "Pouvez-vous décrire un moment précis où l'enseignant vous a aidé pendant le cours ?"
Sans le suivi, nous aurions juste des commentaires génériques, manquant le contexte qui transforme les retours en insights exploitables. Cette capacité à clarifier, directement dans le flux, est ce qui distingue les outils d'enquête simplement "bons" des meilleurs.
Combien de suivis demander? D'après notre expérience, deux à trois suivis par question trouvent le bon équilibre. Suffisamment pour obtenir une bonne profondeur, mais pas assez pour fatiguer les étudiants. Avec des outils comme Specific, vous pouvez définir un maximum et laisser l'IA s'arrêter après avoir collecté le contexte dont vous avez besoin — ou passer à la question suivante lorsque vos critères sont remplis.
Cela en fait une enquête conversationnelle : Au lieu d'un formulaire ennuyeux, vous obtenez un véritable échange. Les étudiants se sentent écoutés, ce qui se traduit par un engagement plus élevé et des réponses plus réfléchies — une caractéristique des enquêtes conversationnelles.
Analyse de l'IA, rapide : Analyser des tonnes de réponses ouvertes et de suivis n'est plus un problème. Avec l'analyse des réponses par IA, vous pouvez résumer, extraire les thèmes clés et dialoguer avec les données — plus besoin de trier manuellement les commentaires après coup.
Testez-le vous-même — générez une enquête avec des suivis automatisés par IA et voyez à quel point la profondeur et la qualité des réponses sont différentes.
Comment inviter ChatGPT à générer des questions d'enquête de qualité
Si vous voulez utiliser l'IA générative pour concevoir des enquêtes, commencez simplement mais soyez précis au fur et à mesure que vous itérez. Voici une approche simple qui fonctionne particulièrement bien pour les enquêtes axées sur les étudiants et les enseignants :
Première invite :
Proposez 10 questions ouvertes pour une enquête sur l'efficacité des enseignants auprès des étudiants de premier cycle.
Mais l'IA est toujours meilleure avec le contexte. Essayez cette version élargie :
Je suis coordinateur de programme en train de concevoir une enquête de feedback pour des étudiants de premier cycle. L'objectif est de comprendre comment leurs enseignants sont efficaces pour expliquer le matériel, soutenir les étudiants et favoriser l'engagement en classe. Proposez 10 questions d'enquête personnalisées et ouvertes.
Pour organiser les résultats, invitez :
Regardez les questions et classez-les. Produisez les catégories avec les questions sous elles.
Approfondissez encore en voyant des catégories précieuses :
Générez 10 questions pour "engagement et participation" et "clarté de l'instruction".
Cette méthode est parfaite pour affiner votre enquête avant d'utiliser un générateur d'enquêtes IA comme Specific, ou pour alimenter des sessions de brainstorming pour votre équipe.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle ressemble plus à une discussion qu'à un questionnaire. Au lieu de formulaires statiques, les étudiants participent à un échange en temps réel, guidés par une IA dynamique qui personnalise la conversation en temps réel. Cette approche conversationnelle améliore la qualité des réponses et l'engagement — les étudiants sont plus susceptibles de se dévoiler lorsque cela semble naturel, pas transactionnel.
Voici comment la création d'enquêtes par IA conversationnelle se compare à la méthode manuelle :
Création manuelle d'enquête | Générateur d'enquêtes IA (Conversationnelle) |
|---|---|
Nécessite de rédiger chaque question ; édition fastidieuse | Il suffit de décrire votre objectif ; l'IA rédige les questions instantanément |
Statique, avec peu d'adaptation en temps réel | Adapte dynamiquement les questions et suivis au fur et à mesure que les étudiants répondent |
Plus difficile d'analyser les retours ouverts | Analyse et synthèse des réponses automatisées par l'IA |
Faible engagement ; fatigue liée aux enquêtes est courante | Ressent comme une discussion, entraînant des taux de réponse plus élevés |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants de premier cycle ? Parce que les outils d'enquête IA comme Specific génèrent instantanément des questions sur mesure, basées sur des recherches — afin que vous puissiez vous concentrer sur les insights plutôt que sur le travail fastidieux. Associé à des suivis automatisés et une analyse approfondie, vous obtenez la norme pour comprendre le sentiment des étudiants sur l'efficacité des enseignants. Essayez notre guide étape par étape pour créer des enquêtes auprès des étudiants pour un passage pratique.
Chaque enquête que vous lancez via Specific offre une interface conversationnelle de premier choix — rendant le processus de retour d'information fluide et même agréable pour les étudiants, le corps professoral et les chercheurs.
Voyez cet exemple d'enquête sur l'efficacité des enseignants maintenant
Créez une expérience d'enquête qui révèle des retours exploitables et favorise l'amélioration continue. Découvrez par vous-même comment les enquêtes conversationnelles IA facilitent la collecte et l'analyse des données, rendant le tout plus perspicace que jamais.