Voici quelques-unes des meilleures questions pour un sondage étudiant en ligne sur l'équité des évaluations, ainsi que des conseils sur la façon de les formuler efficacement. Vous pouvez générer un sondage entièrement personnalisé en quelques secondes avec Specific—pas de tracas, juste des insights approfondis à chaque fois.
Meilleures questions ouvertes pour le retour d'information sur l'équité des évaluations des cours
Nous utilisons des questions ouvertes pour recueillir des insights riches et nuancés que les questions fermées manquent souvent. Elles sont parfaites pour faire émerger des opinions et des problèmes que nous n'avons pas anticipés—une nécessité lors de l'exploration des perceptions des étudiants sur l'équité des évaluations. Les réponses ouvertes peuvent révéler le contexte derrière les notes et nous aider à identifier des obstacles ou des défauts cachés. La valeur de cette approche est appuyée par la recherche : une étude intersectorielle a révélé que 81% des répondants mentionnent des problèmes non listés dans des grilles de notation, prouvant les insights uniques que les réponses ouvertes peuvent fournir. [3]
Comment décririez-vous l'équité des critères de notation dans ce cours?
Pouvez-vous donner un exemple d'une période où vous avez senti qu'une évaluation était injuste ? Qu'est-ce qui aurait pu l'améliorer?
Quels changements aideraient à rendre les évaluations plus justes?
Pensez-vous que l'instructeur explique clairement les attentes avant les évaluations ? Veuillez élaborer.
Y a-t-il eu des parties du processus d'évaluation qui étaient peu claires ou confuses?
Comment le retour sur vos évaluations a-t-il affecté votre perception de l'équité?
Dans quelle mesure trouvez-vous que les évaluations correspondent à ce qui est enseigné dans le cours?
Si vous pouviez changer une chose concernant votre évaluation, quelle serait-elle et pourquoi?
Y a-t-il des circonstances qui ont rendu la réalisation des évaluations difficile pour vous?
Quels conseils donneriez-vous pour améliorer l'équité des évaluations de ce cours pour les futurs étudiants?
Les questions ouvertes permettent aux étudiants d'être précis—et ils aiment partager des détails. En fait, une étude menée auprès de plus de 75 000 patients hospitaliers a montré que 76% ont laissé au moins un commentaire en texte libre, montrant à quel point les personnes sont prêtes à donner leur avis avec leurs propres mots. [1] Cependant, les réponses ouvertes peuvent souffrir de taux de non-réponse plus élevés (jusqu'à 18%, contre 1-2% pour les questions fermées) [2], donc utilisez un mélange pour des données équilibrées.
Meilleures questions à choix multiple à sélection unique pour les sondages sur l'équité des évaluations des étudiants
Les questions à choix multiple à sélection unique sont parfaites pour quantifier les points de contact clés et rapidement cerner les motifs courants. Lorsque nous voulons déclencher une conversation ou réduire l'effort pour les étudiants à répondre (surtout sur mobile), ce format nous fournit des données exploitables rapidement—tout en rendant facile pour les étudiants de s'engager et de commencer à réfléchir avant d'approfondir avec des questions de suivi.
Question : Globalement, trouvez-vous que les méthodes d'évaluation dans ce cours étaient justes ?
Oui, toujours
La plupart du temps
Parfois
Rarement
Jamais
Question : À quel point les critères de notation étaient-ils clairs avant chaque évaluation ?
Très clairs
Plutôt clairs
Pas très clairs
Pas du tout clairs
Autre
Question : Pensez-vous avoir eu des chances égales de réussir aux évaluations comparé à vos camarades de classe ?
Oui
Non
Pas sûr
Quand faire un suivi avec "pourquoi ?" Utilisez un suivi "pourquoi ?" chaque fois qu'un étudiant choisit une réponse critique ou ambiguë—quelque chose comme “Pas du tout clairs” ou “Non”—pour comprendre la cause sous-jacente. Cela ajoute un contexte précieux à vos données quantitatives, expliquant le “quoi” avec un “pourquoi” puissant. Par exemple, si un étudiant répond “Pas très clairs” aux critères de notation, faites un suivi en demandant, “Pourquoi les critères vous semblent-ils peu clairs ?”
Quand et pourquoi ajouter le choix "Autre"? Parfois, vous ne pouvez pas prédire toutes les réponses possibles—la vraie vie est désordonnée ! Ajouter “Autre” donne aux étudiants une voix si leur expérience ne correspond pas à vos options. La magie opère quand vous suivez avec, “Veuillez décrire,” vous permettant de découvrir des solutions ou des problèmes que vous ne connaissiez pas.
NPS pour l'équité des évaluations : est-ce logique?
Le Net Promoter Score (NPS) est généralement utilisé pour mesurer la satisfaction globale et la loyauté, mais il peut être adapté pour évaluer la confiance et l'advocacy autour de l'équité des évaluations. En demandant, “Quelle est la probabilité que vous recommandiez ce cours à un ami spécifiquement en raison de la justesse de ses évaluations ?” sur une échelle de 0 à 10, vous pouvez établir des références et suivre les perceptions d'équité au fil du temps. Avec les suivis de NPS, vous détecterez aussi des préoccupations cachées ou des partisans que vous ne remarqueriez pas autrement. Essayez de créer instantanément un sondage NPS pour les étudiants en ligne concernant l'équité des évaluations pour voir comment cela fonctionne en pratique.
Le pouvoir des questions de suivi
Les questions de suivi automatiques de Specific transforment votre sondage en une véritable expérience conversationnelle. En posant des suivis intelligents et contextuels, nous évitons les demi-réponses, clarifions les besoins et découvrons l'histoire derrière chaque réponse. Si vous voulez voir comment cela fonctionne, consultez notre aperçu de la fonctionnalité sur les questions de suivi AI automatiques.
Les suivis automatisés économisent des heures qui seraient normalement consacrées à clarifier manuellement avec les étudiants par email. Au lieu de cela, les étudiants vivent une conversation en temps réel, experte et naturelle—il est plus probable qu'ils fournissent des réponses complètes et perspicaces. C'est là que Specific excelle: l'AI s'adapte à la situation et extrait un contexte significatif.
Étudiant : "Parfois, j'ai trouvé que la notation n'était pas équitable."
Suivi AI : "Pouvez-vous décrire un devoir spécifique où vous avez ressenti cela ? Qu'est-ce qui le rendait injuste ?"
Nous avons constaté que sans un suivi comme celui-ci, les équipes laissent supposer les causes profondes—rendant l'analyse presque impossible.
Combien de suivis poser? D'après notre expérience, 2 à 3 suivis ciblés fournissent généralement suffisamment de contexte pour avoir une vision d'ensemble. Avec des outils comme Specific, vous pouvez préciser à quel point l'AI doit être persistante, ou laisser les étudiants passer à autre chose lorsqu'ils ont suffisamment parlé. C'est une question d'équilibre—insight plus profond, pas de fatigue dues aux sondages.
Cela en fait un sondage conversationnel : Les répondants s'habituent rapidement au flux naturel, rendant l'échange plus convivial et moins semblable à un test. C'est conversationnel—et ça fonctionne.
Analyse AI des réponses au sondage : Vous vous demandez probablement que faire de toutes ces données non structurées. Avec des analyses alimentées par AI, analyser les nombreuses réponses ouvertes devient simple. L'AI regroupe les thèmes, résume les opinions et fait le tri dans le bruit, vous évitant d'être submergé par le texte.
Ce mécanisme de suivi est une nouvelle façon de collecter des données. Essayez de générer un sondage et expérimentez le retour d'information conversationnel—vous verrez immédiatement la différence.
Comment composer des invites pour des questions d'équité des évaluations générées par AI
Vous êtes bloqué ou voulez aller au-delà des modèles? ChatGPT et les AIs similaires sont des aides fantastiques pour les sondages lorsque vous posez la bonne question. Commencez simplement, puis ajoutez des détails pour le contexte.
Demandez un ensemble de questions :
Suggérez 10 questions ouvertes pour un sondage étudiant sur les cours en ligne concernant l'équité des évaluations.
Mais vous obtiendrez de meilleurs résultats en en parlant davantage à l'AI—expliquez vos objectifs ou décrivez vos étudiants et le format de cours. Par exemple :
Notre cours en ligne comprend des conférences en direct et des devoirs basés sur des projets. Suggérez 10 questions ouvertes à poser aux étudiants sur leur perception de l'équité des évaluations, afin que nous puissions améliorer la clarté et réduire les biais.
Une fois que vous avez une liste de questions, organisez et affinez :
Examinez les questions et catégorisez-les. Dressez les catégories avec les questions dessous.
Ensuite, concentrez votre prochaine invite sur les domaines qui comptent le plus :
Générer 10 questions pour les catégories [Clarté des critères d'évaluation] et [Amélioration de l'équité].
Ce flux de travail vous donne un moyen systématique de personnaliser les sondages—pour chaque cours, chaque audience, chaque problème.
Qu'est-ce qu'un sondage conversationnel?
Un sondage conversationnel ressemble à une discussion en tête-à-tête, pas à une froide liste de cases à cocher. Au lieu de collecter des réponses courtes et incomplètes, il écoute et relance, encourageant les répondants à s'ouvrir. Contrairement aux formulaires traditionnels, qui finissent souvent par de la confusion et des emails de suivi, les sondages conversationnels clarifient sur le moment. Grâce à des plateformes comme Specific et son créateur de sondages AI, créer ces expériences riches est rapide, flexible, et convivial pour les créateurs et les étudiants.
Sondages manuels | Sondages AI-générés |
|---|---|
Formulaires statiques, identiques pour tout le monde | Dynamique, s'adapte à chaque réponse |
Difficile à itérer ou personnaliser | Facile à mettre à jour via éditeur de sondages AI |
Analyse des retours de manière chronophage | Insights instantanés avec analyse AI |
Faible taux de complétion, peu de détails | Se sent naturel, augmente l'engagement |
Pourquoi utiliser l'AI pour les sondages étudiants de cours en ligne? Simple: les sondages alimentés par AI vous font gagner du temps, collectent de meilleures données, et vous aident à comprendre profondément des sujets comme l'équité des évaluations—even quand les réponses des étudiants sont complexes ou surprenantes. De plus, avec AI conversationnelle, nous obtenons des réponses plus honnêtes et découvrons des recommandations actionnables qui resteraient autrement cachées.
Vous voulez voir comment créer facilement le vôtre? Voici un guide sur la création de sondages sur l'équité des évaluations des cours en quelques minutes—pas de tracas, juste des résultats. Specific offre une expérience de sondage conversationnel de premier ordre, rendant le retour d'information plus fluide pour toutes les personnes impliquées.
Voir cet exemple de sondage sur l'équité des évaluations maintenant
Essayez une nouvelle approche pour le retour d'information sur l'équité des évaluations—voyez comment des sondages conversationnels réels, alimentés par Specific, peuvent transformer des retours passifs en actions en quelques jours, pas des semaines. Créez le vôtre maintenant et faites de l'équité une réalité, pas seulement une question de débat.