Voici quelques-unes des meilleures questions pour une enquête auprès des étudiants d'un cours en ligne sur la charge de travail, ainsi que des conseils pour en rédiger des efficaces. Si vous souhaitez créer rapidement une enquête personnalisée, Specific le rend facile.
Quelles sont les meilleures questions ouvertes pour une enquête auprès des étudiants d'un cours en ligne sur la charge de travail ?
Les questions ouvertes sont puissantes pour comprendre les défis complexes, les motivations et le contexte réel—crucial lors de l'exploration des expériences de charge de travail. Elles invitent les étudiants à partager des histoires qui ne rentrent pas dans des choix prédéterminés, conduisant à des insights riches et exploitables. Pour les étudiants de cours en ligne, dont la vie est pleine d'exigences concurrentes (avec 85 % travaillant durant leur inscription et 74 % choisissant l'éducation en ligne pour sa flexibilité), les questions ouvertes nous aident à apprendre ce qui fonctionne réellement—et ce qui ne fonctionne pas—pour répondre à leurs besoins. [1]
Comment gérez-vous généralement votre charge de travail de cours en parallèle avec vos autres responsabilités ?
Quels aspects de la charge de travail du cours vous semblent les plus gérables, et pourquoi ?
Y a-t-il des devoirs ou des activités spécifiques que vous trouvez particulièrement chronophages? Veuillez expliquer.
Quelles stratégies avez-vous trouvées efficaces pour équilibrer cours, travail et vie personnelle ?
Pouvez-vous décrire des moments où vous vous êtes senti submergé par la charge de travail du cours ?
Y a-t-il des ressources ou des systèmes de soutien qui vous ont aidé à gérer votre charge de travail ?
Quels changements dans la structure du cours pourraient améliorer votre capacité à gérer votre charge de travail ?
Comment le rythme du cours affecte-t-il votre stress global ou votre satisfaction ?
Quels défis avez-vous rencontrés en matière de gestion du temps dans ce cours en ligne ?
Si vous pouviez changer une chose à propos de la charge de travail de ce cours, laquelle serait-ce et pourquoi ?
Quelles sont les meilleures questions à choix unique pour une enquête auprès des étudiants d'un cours en ligne sur la charge de travail ?
Les questions à choix unique sont les meilleures lorsque nous avons besoin de retours d'expérience quantifiables et faciles à analyser. Elles fonctionnent bien au début d'une conversation, offrant aux répondants des moyens rapides de partager leurs expériences, ce qui est inestimable étant donné que de nombreux étudiants en ligne sont pressés par le temps (44 % ont des difficultés avec la gestion du temps dans les cours en ligne). [2] Après un choix initial, des insights plus profonds émergent souvent à travers des questions de suivi—ou lorsque quelqu'un choisit "Autre".
Question : Comment décririez-vous votre charge de travail actuelle pour le cours ?
Trop légère
À peu près correcte
Trop lourde
Question : En moyenne, combien d'heures par semaine passez-vous sur les cours en dehors des réunions de classe ?
Moins de 5 heures
5–10 heures
11–15 heures
Plus de 15 heures
Question : Quel est votre plus grand défi pour gérer votre charge de travail ?
Gestion du temps
Compréhension du matériel
Équilibrer travail/famille
Autre
Quand poser la question "pourquoi ?" Si une réponse semble large ou générique—par exemple, quelqu'un choisit "Trop lourde" pour sa charge de travail—il est judicieux de demander, "Pourquoi pensez-vous que la charge de travail est trop lourde ?" Cela invite à plus de détails et peut identifier des problèmes concrets, tels que des instructions peu claires ou des délais qui se chevauchent.
Quand et pourquoi ajouter le choix "Autre" ? Inclure "Autre" permet aux étudiants de fournir une réponse qui ne correspond peut-être pas aux options standard. Suivre "Autre" est essentiel—souvent ces réponses mettent en lumière des problèmes uniques ou des solutions innovantes auxquelles vous n'aviez pas pensé.
Devriez-vous utiliser une question NPS pour obtenir des insights sur la charge de travail des étudiants d'un cours en ligne ?
Le NPS (Net Promoter Score) est un moyen simple et très efficace de mesurer la satisfaction globale ou la probabilité de recommander un cours en ligne—surtout lorsqu'il est lié à l'expérience de la charge de travail. Pour les étudiants de cours en ligne, poser la question "Quelle est la probabilité que vous recommandiez ce cours, compte tenu de la charge de travail ?" donne un aperçu rapide de savoir si la charge de travail favorise ou non le bouche-à-oreille positif.
Automatiser cela avec un outil tel que le générateur d'enquêtes NPS de Specific élimine les frictions, vous obtenez à la fois la métrique et des suivis riches en contexte—le tout dans un flux conversationnel.
La puissance des questions de suivi
Les questions de suivi sont là où la véritable profondeur est découverte. Nous en parlons beaucoup dans notre article sur les suivis automatiques. Dans les enquêtes conversationnelles, l'IA peut adapter les suivis instantanément, demandant des clarifications, plus de détails ou des exemples précis. C'est crucial pour les enquêtes sur la charge de travail des étudiants d'un cours en ligne, notamment car les taux de réponse aux enquêtes traditionnelles peuvent être aussi bas que 20 % si l'enquête semble hors sujet ou impersonnelle. [3]
L'IA de Specific pose des questions de suivi intelligentes et contextuelles—comme un intervieweur expert—transformant chaque réponse ambiguë, brève ou intéressante en un véritable dialogue, pas une impasse. Au lieu de courir après les répondants par e-mail, vous obtenez des éclaircissements et des détails sur le moment.
Étudiant : "J'ai du mal à suivre certaines semaines."
Suivi de l'IA : "Y a-t-il quelque chose de spécifique à propos de ces semaines ou devoirs qui les rend plus difficiles pour vous ?"
Combien de suivis poser ? En général, 2 à 3 suivis suffisent pour obtenir des insights exploitables. Il est important d'avoir des paramètres qui vous permettent de passer outre les enquêtes supplémentaires une fois que vous avez l'information nécessaire—Specific vous permet de personnaliser cela, équilibrant la profondeur et la fatigue des répondants.
Cela en fait une enquête conversationnelle. L'échange ressemble à une conversation naturelle, ce qui signifie un engagement plus élevé et des données plus riches.
Analyse des réponses de l'enquête par l'IA, résumés générés par l'IA, insights de l'enquête : Même si les suivis génèrent beaucoup de retours qualitatifs, vous pouvez analyser les réponses facilement grâce à l'IA—voir notre guide sur comment analyser les réponses de l'enquête automatiquement, sans tri manuel.
Les suivis automatiques sont une idée nouvelle—si vous ne l'avez pas encore fait, générez une enquête sur la charge de travail et voyez à quel point les interviews de répondants peuvent devenir fluides.
Comment inciter ChatGPT ou d'autres GPTs à générer des questions d'enquête efficaces ?
Vous voulez que l'IA brainstorme votre enquête sur la charge de travail des étudiants en cours en ligne ? Commencez avec une invite générale pour une large gamme d'idées.
Suggérez 10 questions ouvertes pour une enquête sur la charge de travail des étudiants en cours en ligne.
Vous obtiendrez des questions encore meilleures si vous fournissez un contexte supplémentaire—comme vos objectifs, la structure de votre cours, ou les défis spécifiques de la charge de travail.
Voici un peu plus de contexte : Notre cours est entièrement asynchrone, attire des parents qui travaillent, et a souvent des difficultés avec une faible participation. Veuillez inclure des questions sur la façon dont les responsabilités professionnelles/familiales impactent l'apprentissage.
Après avoir collecté quelques questions, utilisez une invite de catégorisation :
Regardez les questions et catégorisez-les. Produisez des catégories avec les questions sous elles.
À partir de là, choisissez les catégories les plus pertinentes, puis incitez :
Générez 10 questions pour les catégories "Gestion du temps" et "Expectations de cours".
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle et pourquoi utiliser la génération d'enquêtes par IA ?
Les enquêtes conversationnelles transforment les formulaires rigides en entretiens naturels et interactifs—un peu comme une conversation avec un chercheur compétent.
Contrairement aux formulaires traditionnels, un générateur d'enquête alimenté par l'IA comme le créateur d'enquêtes de Specific crée un flux fluide, adaptant chaque question et sondant plus profondément en fonction des réponses. Cette approche peut améliorer la qualité des réponses et la participation, ce qui est particulièrement précieux dans les populations étudiantes occupées. [3]
Création manuelle de l'enquête | Enquête conversationnelle générée par IA |
|---|---|
Crée chaque question à la main ; prend du temps | Décrivez ce que vous voulez—l'IA suggère des questions de niveau expert en quelques secondes |
Pas de suivis dynamiques | L'IA pose des suivis intelligents basés sur les réponses |
Analyse manuelle ou avec des outils encombrants | L'IA résume et catégorise instantanément les réponses |
Expérience impersonnelle, semblable à un formulaire | Flux naturel, semblable à une conversation (compatible mobile, familier aux étudiants) |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne ? Les créateurs d'enquêtes alimentés par l'IA vous permettent de générer, lancer et analyser des conversations détaillées à grande échelle. Ils transforment des retours non structurés écrasants en résumés clairs et exploitables, et soutiennent des insights en temps réel pour les concepteurs de cours et les enseignants. Pour le SEO sémantique : c'est l'exemple ultime d'une enquête par IA, et le moyen le plus rapide de générer ou créer une enquête de charge de travail de première qualité pour les étudiants.
Le créateur d'enquêtes conversationnelles de Specific est conçu pour un retour d'information fluide et attrayant—bénéficiant à la fois aux créateurs de cours et aux étudiants. Voir plus sur comment créer une enquête sur la charge de travail pour les étudiants de cours en ligne.
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