Voici quelques-unes des meilleures questions pour un sondage auprès des étudiants d'un cours en ligne concernant la probabilité de le recommander, ainsi que des conseils pour les concevoir efficacement. Avec Specific, vous pouvez facilement générer un sondage conversationnel en quelques secondes pour obtenir des véritables informations des étudiants.
Meilleures questions ouvertes pour les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne concernant la probabilité de recommandation
Les questions ouvertes révèlent des commentaires détaillés, permettant aux étudiants d'exprimer leurs véritables sentiments et d'expliquer leurs évaluations avec leurs propres mots. Ces questions sont parfaites quand vous voulez du contexte, des histoires ou des raisons derrière les comportements des étudiants, vous aidant à comprendre ce qui motive les recommandations. Voici 10 des meilleures questions ouvertes que nous recommandons de poser aux étudiants de cours en ligne concernant leur probabilité de recommander :
Quelle est la principale raison pour laquelle vous recommanderiez (ou ne recommanderiez pas) ce cours à d'autres ?
Pouvez-vous décrire votre expérience d'apprentissage la plus précieuse dans ce cours ?
Quels aspects du cours avez-vous trouvés les plus engageants ou utiles ?
S'il y a quelque chose qui vous a empêché de recommander le cours, qu'était-ce ?
Comment l'instructeur ou le contenu du cours ont-ils influencé votre probabilité de recommandation ?
Quelles améliorations vous rendraient plus susceptible de recommander ce cours à l'avenir ?
Y a-t-il eu des avantages inattendus que vous avez expérimentés en suivant ce cours ?
Comment compareriez-vous ce cours à d'autres cours en ligne que vous avez suivis ?
Que diriez-vous à un ami envisageant de s'inscrire à ce cours ?
Y a-t-il quelque chose dans l'expérience du cours qui a dépassé – ou au contraire n'a pas atteint – vos attentes ?
Les enquêtes ouvertes sur les cours en ligne ne donnent pas seulement des réponses plus riches, mais elles vous aident à découvrir ce qui influence le plus les étudiants. Avec 70% des clients disant qu'ils recommanderont une marque après une bonne expérience, il est crucial d'entendre de première main ce qui laisse une impression durable. [1]
Meilleures questions à choix unique pour les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne concernant la probabilité de recommandation
Les questions à choix unique facilitent la quantification des résultats et l'identification des grandes tendances. Elles sont idéales pour suivre les tendances au fil du temps ou déclencher une conversation plus approfondie - parfois, il est simplement plus facile pour les étudiants de choisir une option avant d'entrer dans les détails. Voici trois exemples puissants que vous pouvez adapter :
Question : Quelle est la probabilité que vous recommandiez ce cours à un ami ou à un collègue ?
Très probable
Plutôt probable
Peu probable
Question : Quel a été le principal facteur de votre décision de recommander (ou non) ce cours ?
Qualité du contenu du cours
Efficacité de l'instructeur
Expérience de la plateforme d'apprentissage
Autre
Question : Avant de suivre ce cours, aviez-vous recommandé des cours en ligne à d'autres ?
Oui
Non
Quand faire un suivi avec « pourquoi ? » Si un étudiant choisit « Peu probable » pour la probabilité de recommandation, poser une question de suivi « pourquoi ? » peut transformer une réponse fermée en un retour d'information exploitable. Par exemple, si quelqu'un choisit « Qualité du contenu du cours » comme principal facteur, vous pouvez demander : « Pouvez-vous nous en dire plus sur les aspects du contenu qui n'ont pas répondu à vos besoins ? » Cela transforme une réponse coché en un insight que vous pouvez réellement utiliser.
Quand et pourquoi ajouter le choix « Autre » ? « Autre » ouvre la porte à des perspectives auxquelles vous ne vous attendiez peut-être pas. L'ajouter permet aux étudiants d’exprimer une raison que vous n’aviez pas considérée, et un suivi intelligent — comme « Veuillez décrire ce qui a également influencé votre décision » — révèle des facteurs cachés que vous risqueriez autrement de manquer.
N'oubliez pas que la fidélité des étudiants est fortement influencée par leur expérience de support : 73% disent que le service client affecte leur fidélité à une marque d'apprentissage en ligne. [1] De bonnes questions claires à choix multiples vous aident à repérer ces facteurs de fidélité sous-jacents.
Question NPS pour les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne : cela a-t-il du sens ?
Le Net Promoter Score (NPS) est une mesure puissante et éprouvée pour évaluer la probabilité que vos étudiants recommandent votre cours. La question NPS – « Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez ce cours à un ami ou à un collègue ? » – vous permet d’évaluer rapidement la satisfaction des étudiants et de suivre les améliorations au fil du temps. Pour les cours en ligne, le NPS va droit au cœur de la fidélité et de la défense des étudiants. C'est particulièrement précieux car les promoteurs (ceux qui obtiennent un score de 9 ou 10) peuvent stimuler la croissance, tandis que les détracteurs (0-6) mettent en évidence des problèmes nécessitant une attention. Avec Specific, lancer une enquête NPS pour les étudiants de cours en ligne est simple, et vous pouvez automatiquement ajouter des suivis intelligents et contextuels pour obtenir des réponses plus riches.
Le pouvoir des questions de suivi
Nous avons constaté que la magie des questions de suivi alimentées par l'IA est ce qui rend les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne plus perspicaces. Les suivis aident à clarifier les réponses vagues, explorer les raisons derrière les réponses, et sonder pour des exemples concrets - sans allers-retours manuels. En fait, avec des suivis menés par IA, vous ne manquez jamais le contexte qui importe.
L’IA de Specific pose des suivis intelligents et en temps réel en fonction de la réponse de chaque étudiant, tout comme un intervieweur expert. Cela signifie que vous obtenez des réponses réellement utiles, et vous gagnez du temps que vous passeriez autrement à rechercher des clarifications par e-mail. Ce n'est pas étonnant que 90% des requêtes des étudiants en e-learning puissent déjà être traitées par des chatbots alimentés par l'IA aujourd'hui [2] - imaginez ce pouvoir au service de vos enquêtes !
Étudiant de cours en ligne : « C'était correct, mais j'aurais aimé qu'il y ait plus d'exemples. »
Suivi IA : « Pouvez-vous nous dire quels sujets auraient bénéficié de plus d'exemples, et comment cela aurait aidé votre apprentissage ? »
Combien de suivis poser ? Généralement, deux ou trois questions de suivi suffisent pour obtenir toutes les nuances dont vous avez besoin. Vous pouvez toujours laisser les étudiants passer à la question suivante une fois que vous avez obtenu les détails que vous recherchiez - Specific vous donne le contrôle de ce paramètre afin que votre enquête se déroule naturellement et ne donne jamais l'impression d'être écrasante.
Cela rend le sondage conversationnel : les suivis transforment votre enquête en une expérience engageante, semblable à une conversation, boostant la participation et la qualité des retours.
Analyse, résumés, et insights des enquêtes AI : Ne vous inquiétez pas de vous noyer dans les réponses textuelles - un bon outil de sondage alimenté par l'IA facilite l'analyse des réponses d'enquête, la synthèse des tendances, et la découverte des points clés issus des commentaires ouverts.
Les suivis automatisés sont une nouvelle manière de sonder - essayez de générer une enquête alimentée par l'IA et voyez à quel point ce processus peut être plus riche, rapide, et convivial.
Comment demander à ChatGPT de proposer de bonnes questions pour les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne concernant la probabilité de recommandation
Si vous souhaitez utiliser des outils d'IA comme ChatGPT pour vous aider à concevoir des questions pour votre enquête auprès des étudiants de cours en ligne sur la probabilité de recommandation, commencez par des invites directes, puis ajoutez progressivement plus de contexte. Voici la manière la plus simple de commencer :
Suggérez 10 questions ouvertes pour une enquête auprès des étudiants de cours en ligne sur la probabilité de recommandation.
Pour obtenir des résultats de meilleure qualité, fournissez toujours plus de détails. Par exemple, expliquez votre public, le sujet du cours, ou vos objectifs particuliers. Voici un exemple d'invite plus riche :
Je conçois une enquête pour des étudiants qui ont terminé un cours en ligne de conception UX. Le but est de découvrir ce qui les rend susceptibles de recommander le cours à d'autres, et quelles zones nous devrions améliorer pour augmenter les recommandations. Suggérez 10 questions ouvertes approfondies et 3 questions à choix unique pour capturer à la fois des retours émotionnels et pratiques.
Une fois que vous avez une liste initiale de questions, demandez à ChatGPT de les catégoriser pour une meilleure structure :
Regardez les questions et catégorisez-les. Sortez les catégories avec les questions en dessous.
Allez maintenant plus en profondeur dans les catégories qui vous importent le plus. Par exemple :
Générez 10 questions pour les catégories « Valeur perçue » et « Domaines d'amélioration ».
Cette approche par étapes vous aide à élaborer des questions réfléchies et pertinentes, utilisant l'IA comme votre partenaire créatif.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle ressemble à un dialogue – elle s'adapte aux réponses de chaque utilisateur, pose des questions de suivi à la volée, et explore les réponses en temps réel. Contrairement aux enquêtes « formulaire » d'autrefois qui ne faisaient que collecter des données dans des cases, un constructeur d'enquête alimenté par l'IA comme Specific transforme la collecte des commentaires en un véritable échange. Vous n'avez pas à deviner quoi demander ensuite ; l'IA utilise le contexte, suit la logique, et découvre le pourquoi derrière le quoi.
Enquêtes manuelles | Enquêtes générées par IA |
|---|---|
Questions statiques uniquement | Suivis dynamiques, s'adapte aux réponses |
Nécessite une analyse manuelle | L'IA résume les réponses et met en évidence les insights |
Long à construire et à itérer | Création instantanée d'enquête via le chat |
Expérience impersonnelle, en mode formulaire | Ressentir comme une vraie conversation |
Les enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA vous donnent des données nuancées et à plusieurs niveaux. Pour les créateurs de cours et les équipes pédagogiques, cela signifie des boucles de rétroaction plus rapides, des insights plus riches et des enseignements plus exploitables.
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne ? Parce que les constructeurs d'enquêtes alimentés par l'IA peuvent réduire le temps de création et d'analyse des enquêtes jusqu'à 40% [3], vous permettent de lancer et adapter les enquêtes instantanément, et capturent de manière adaptative l'histoire complète derrière chaque réponse. Des exemples de sondage IA, y compris ceux pour la probabilité de recommandation, montrent combien vous pouvez apprendre en moins de temps et avec moins d'effort.
Quand vous êtes prêt à découvrir à quel point ce processus peut être facile et complet, consultez notre guide complet sur la création d'un sondage pour les étudiants de cours en ligne concernant les recommandations, et voyez le générateur de sondage IA en action. Chez Specific, notre objectif est de rendre le processus de sondage conversationnel fluide, engageant, et supérieur pour chaque besoin en retour d'information.
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