Voici quelques-unes des meilleures questions pour un sondage auprès des étudiants de cours en ligne concernant la qualité des commentaires sur les projets, ainsi que des conseils pour les créer. Si vous êtes prêt à approfondir, vous pouvez générer ou créer votre sondage en quelques secondes avec Specific.
Les meilleures questions ouvertes pour les enquêtes de qualité de retour d'information sur les projets d'étudiants de cours en ligne
Les questions ouvertes permettent aux étudiants d'exprimer leurs pensées honnêtes, nous fournissant des informations nuancées et exploitables que nous ne pourrions jamais obtenir qu’avec des cases à cocher. Elles sont le meilleur moyen d'entendre le « pourquoi » derrière les retours, crucial lorsque vous souhaitez de la qualité, pas seulement des chiffres. Même si les taux de non-réponse ont tendance à être plus élevés pour les questions ouvertes (18 % en moyenne contre 1 à 2 % pour les questions fermées) [1], leur valeur est souvent incomparable. En fait, une étude a montré que plus de 76 % des répondants ont ajouté des commentaires libres, et 80,7 % de leurs gestionnaires ont déclaré que ces commentaires étaient « Très utiles » ou « Utiles » pour l'amélioration de la qualité [2]. C'est pourquoi nous conseillons toujours de les utiliser de manière stratégique et de ne pas surcharger le sondage.
Voici les 10 meilleures questions ouvertes pour les étudiants de cours en ligne concernant la qualité des commentaires sur les projets :
Quel aspect de votre projet le plus récent avez-vous trouvé le plus engageant ou enrichissant ?
Pouvez-vous décrire les défis que vous avez rencontrés en réalisant ce projet ?
Quels retours spécifiques, le cas échéant, ont été les plus utiles pour vous pendant le processus de projet ?
Comment les directives ou les exigences du projet pourraient-elles être plus claires ?
Y avait-il des ressources ou des outils auxquels vous auriez souhaité avoir accès lors du projet ?
De quelle manière les retours de vos pairs ou de l'instructeur ont-ils influencé le résultat final de votre projet ?
Que changeriez-vous dans le projet pour améliorer votre expérience d'apprentissage ?
Vous sentiez-vous à l'aise pour partager des retours constructifs avec vos pairs ?
Y a-t-il quelque chose dans le processus de retour que vous avez trouvé déroutant ou inutile ?
Veuillez partager toute réflexion supplémentaire sur la manière dont les commentaires de projet pourraient être améliorés pour les futurs étudiants.
Les meilleures questions à choix multiples uniques pour la qualité des commentaires de projet des étudiants en cours en ligne
Les questions à choix multiples uniques sont les meilleures lorsque vous voulez quantifier les résultats ou alléger la charge mentale des répondants. Elles sont efficaces pour repérer rapidement les tendances, en particulier lorsqu'elles sont suivies de questions ouvertes pour un contexte plus riche. Parfois, les gens se sentent plus confiants en sélectionnant une option avant de vous donner une réponse plus détaillée dans un suivi. Voici trois exemples adaptés à la qualité des commentaires sur les projets :
Question : Comment évalueriez-vous la qualité des commentaires que vous avez reçus sur votre projet ?
Excellent
Bon
Moyen
Faible
Question : Les commentaires vous ont-ils aidé à améliorer le résultat de votre projet ?
Oui, significativement
Oui, quelque peu
Non, pas vraiment
Non, pas du tout
Question : Qui a fourni les commentaires les plus utiles pendant votre projet ?
Instructeur
Collègue(s)
Outil automatisé
Autre
Quand faire un suivi avec "pourquoi ?" Si un étudiant sélectionne « Moyen » pour « qualité des commentaires », demandez « Pourquoi était-ce seulement moyen ? » ou « Qu'est-ce qui aurait pu l'améliorer ? » Cela vous permet d'obtenir des détails exploitables et évite de supposer la raison. Les questions de type « pourquoi » transforment des retours vagues en informations exploitables. Lorsque les chercheurs ont associé les évaluations à des réponses ouvertes, la capacité à prédire les résultats futurs des étudiants s'est améliorée de 27 % par rapport aux notes seules [3].
Quand et pourquoi ajouter le choix "Autre" ? Ajouter « Autre » permet aux étudiants de faire émerger des sources ou types de commentaires inattendus. En suivant une réponse « Autre » (« Pouvez-vous préciser ce que vous entendez par ‘Autre’ ? »), vous pouvez découvrir des tendances ou besoins auxquels vous n'aviez pas pensé vous-même.
Devriez-vous utiliser le NPS dans les enquêtes de retour d'information sur les projets des étudiants en cours en ligne ?
Le NPS (Net Promoter Score) est une question simple et puissante qui mesure la probabilité que les étudiants recommandent votre cours ou ses composants de projet à d'autres. Il est excellent pour évaluer la satisfaction et la fidélité au fil du temps. Mais ce n'est pas juste un chiffre : avec un suivi intelligent pour les promoteurs, passifs et détracteurs, vous verrez rapidement quels facteurs stimulent des retours positifs (ou négatifs), vous permettant d'agir là où cela compte le plus. Si vous voulez essayer un sondage avec la logique NPS intégrée, consultez notre générateur de sondage NPS pour la qualité des commentaires de projet.
Le pouvoir des questions de suivi
Les questions de suivi automatisées sont là où les enquêtes conversationnelles comme Specific excellent. Elles vous permettent d'approfondir dès qu'une réponse est donnée, capturant des détails que les formulaires traditionnels manquent. Selon des recherches récentes, les sondages avec suivis dynamiques offrent des réponses plus longues, plus riches et plus variées sur le plan thématique que celles reposant sur des conceptions statiques [4]. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre guide détaillé sur les questions de suivi automatiques alimentées par l'IA.
Étudiant de cours en ligne : « J'ai trouvé les retours acceptables, mais pas très utiles. »
Suivi IA : « Pourriez-vous partager un exemple spécifique de ce qui a rendu le retour moins utile pour vous ? »
Combien de suivis poser ? Habituellement, 2 à 3 suivis ciblés suffisent. Vous ne voulez pas épuiser votre répondant. Avec Specific, vous pouvez définir quand passer à la question suivante et garder la conversation naturelle, jamais forcée.
Cela en fait une enquête conversationnelle : Ce n'est pas un formulaire — c'est une discussion, et les participants se sentent entendus et compris au fur et à mesure.
L'analyse des réponses d'enquête par IA est facile : Après avoir collecté une large gamme de réponses textuelles non structurées, l'IA peut catégoriser automatiquement, résumer et vous aider à dialoguer avec vos données. Apprenez comment analyser les réponses des enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne sans vous noyer dans le chaos des données.
Ces questions de suivi ne sont pas seulement des économies de temps — essayez de générer un sondage avec Specific et découvrez ce qu'un flux de retour d'information véritablement interactif ressent.
Comment inciter ChatGPT à créer de bonnes questions pour les sondages de retour d'information sur les projets
Si vous souhaitez utiliser l'IA pour vous aider à réfléchir à plus de questions, voici par où commencer. Les instructions générales fonctionnent, mais plus vous fournissez de contexte, plus vos résultats seront forts. Essayez d'écrire :
Commencez simplement :
Suggérez 10 questions ouvertes pour un sondage auprès des étudiants de cours en ligne concernant la qualité des commentaires sur les projets.
Donnez plus de contexte/antécédents, et l'IA fournira des résultats plus riches, adaptés, comme ceci :
Je conçois un sondage pour les étudiants de mon cours en ligne qui viennent de terminer un projet majeur. Mon objectif est de comprendre leur expérience avec la qualité des commentaires, quelles parties du processus les ont aidés ou entravés, et quels ressources ou améliorations pourraient rendre les commentaires plus exploitables à l'avenir. Suggérez 10 questions ouvertes de sondage.
Voulez-vous organiser davantage les choses ?
Examinez les questions et catégorisez-les. Sortez les catégories avec les questions en dessous d'elles.
Choisissez les catégories qui vous importent le plus et approfondissez :
Générez 10 questions pour les catégories « Clarté des commentaires » et « Processus de révision par les pairs ».
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Les enquêtes traditionnelles sont des formulaires statiques et impersonnels — pensez longues listes de questions, aucune adaptation en temps réel, et souvent un engagement réduit. Une enquête conversationnelle fonctionne comme une discussion : chaque réponse du répondant façonne le suivi suivant, gardant le processus pertinent à l'instant. Avec des outils comme le générateur d'enquêtes AI de Specific, vous pouvez lancer des enquêtes adaptées et arborescentes en quelques minutes seulement — plus besoin de créer manuellement des logiques ou de lutter pour s'adapter à la volée.
Enquêtes manuelles | Enquêtes générées par IA |
|---|---|
Questions rigides et fixes | S'adapte dynamiquement aux réponses |
Longues à créer | Prêtes en secondes avec les générateurs alimentés par IA |
Logique statique, à sens unique | Assure le suivi en temps réel, recueillant la profondeur |
Expérience souvent ennuyeuse, type formulaire | Ressemble à une conversation/discussion naturelle |
Difficile à analyser les longs textes | L'IA catégorise et résume le texte libre pour vous |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants en ligne ? Parce que les exemples d'enquêtes AI comme celles de Specific vont bien au-delà du simple retour — elles engagent vos étudiants de manière conversationnelle, ne posent que ce qui est pertinent, et vous aident à comprendre à la fois les grandes tendances et le subtil « pourquoi » derrière les réponses des étudiants. Si vous souhaitez l'expérience la plus fluide possible (pour les créateurs de sondages et les répondants), consultez notre guide de création de sondages pour les retours sur les cours en ligne.
Specific offre une expérience conversationnelle de premier ordre, rendant la collecte et l'analyse des retours bien plus engageantes — et exploitables — que les formulaires ou tableurs traditionnels.
Voyez cet exemple de sondage de qualité des commentaires sur les projets maintenant
Créez votre propre sondage avec des questions de niveau expert et des suivis alimentés par IA pour débloquer des insights riches et exploitables. Commencez pour un flux de retours véritablement conversationnel et sans stress — vos étudiants et la qualité de votre cours vous remercieront !