Voici quelques-unes des meilleures questions pour une enquête auprès des enseignants sur l'évaluation en ligne, ainsi que des conseils pour créer des enquêtes efficaces et perspicaces. Si vous souhaitez créer une enquête conversationnelle en quelques secondes, vous pouvez en générer une avec Specific—c'est rapide et adapté à vos besoins.
Meilleures questions ouvertes pour une enquête auprès des enseignants sur l'évaluation en ligne
Les questions ouvertes permettent aux enseignants de partager leurs expériences et leurs idées avec leurs propres mots. Elles sont idéales lorsque vous souhaitez de la profondeur—des pensées réelles, des histoires spécifiques ou des suggestions. Parfois, elles obtiennent un taux de réponse plus faible que les formats à choix multiples, mais elles sont inestimables pour faire émerger les « inconnues inconnues », et les enquêtes alimentées par l'IA peuvent booster considérablement la profondeur des réponses. [1] [2]
Quels sont les plus grands défis que vous rencontrez lors de l'évaluation des élèves en ligne ?
Comment l'évaluation en ligne a-t-elle changé la façon dont vous évaluez l'apprentissage des élèves ?
Quels outils ou plateformes d'évaluation en ligne ont bien fonctionné pour vous, et pourquoi ?
Quels types de retours les élèves semblent-ils trouver les plus précieux dans les évaluations en ligne ?
Comment abordez-vous des questions telles que l'honnêteté académique et le plagiat lors des évaluations en ligne ?
Pouvez-vous décrire un moment où une évaluation en ligne s'est particulièrement bien—ou mal passée ? Qu'avez-vous appris ?
Quelles fonctionnalités aimeriez-vous voir dans les plateformes d'évaluation en ligne pour soutenir votre enseignement ?
Comment assurez-vous l'équité et l'accessibilité pour tous les élèves lors des évaluations en ligne ?
Quelles sont les manières dont votre institution pourrait mieux vous soutenir avec l'évaluation en ligne ?
Quels conseils donneriez-vous à un collègue débutant dans l'évaluation en ligne ?
Il convient de noter que, selon le Pew Research Center, les questions ouvertes dans les enquêtes ont un taux moyen de non-réponse d'environ 18 %, contre 1 à 2 % pour les options fermées. Cependant, la richesse et la spécificité des données que vous obtenez des questions ouvertes valent la peine, surtout lorsque les outils d'IA aident à les interpréter et les organiser rapidement. [1]
Meilleures questions à choix multiples avec sélection unique pour une enquête auprès des enseignants sur l'évaluation en ligne
Les questions à choix multiples avec sélection unique sont parfaites lorsque vous devez quantifier les réponses ou simplifier les choix. Elles sont faciles pour les enseignants à répondre et fournissent des données digestibles pour l'analyse. Parfois, commencer par un simple choix permet de faciliter ensuite un suivi pour plus de contexte (en utilisant une question ouverte ou « pourquoi », si vous voulez comprendre la raison d'un choix).
Voici comment vous pourriez les utiliser en pratique :
Question : Quel format d'évaluation en ligne utilisez-vous le plus fréquemment ?
Quiz
Devoirs écrits
Publications de discussion
Examens oraux en direct
Question : En moyenne, trouvez-vous qu'il est facile d'évaluer la compréhension des élèves en ligne par rapport en personne ?
Beaucoup plus facile
Quelque peu plus facile
À peu près pareil
Quelque peu plus difficile
Beaucoup plus difficile
Question : Quelle est votre plus grande préoccupation concernant les évaluations en ligne ?
Intégrité académique
Engagement des étudiants
Difficultés techniques
Qualité des retours
Autre
Quand suivre avec « pourquoi ? » Ajoutez toujours un suivi « pourquoi » lorsque vous souhaitez des précisions derrière une réponse—par exemple, si un enseignant choisit « Beaucoup plus difficile » pour évaluer en ligne, suivez avec « Qu'est-ce qui rend l'évaluation des élèves en ligne plus difficile pour vous ? » C'est là que vous obtenez des informations exploitables.
Quand et pourquoi ajouter le choix « Autre » ? Utilisez « Autre » lorsque vous soupçonnez qu'il peut y avoir des perspectives ou des défis que vous n'avez pas anticipés. Les enseignants qui choisissent « Autre » devraient immédiatement recevoir une invite pour expliquer—ces réponses soulèvent souvent des besoins ou des problèmes que les choix standard ne capturent pas, alimentant les améliorations de produits, de processus ou de politiques.
La recherche montre que l'intégration de l'IA conversationnelle et des suivis automatisés peut améliorer considérablement la pertinence et la richesse des réponses, comme découvert dans une étude de terrain à grande échelle. [2]
Utiliser le NPS pour mesurer la satisfaction des enseignants avec l'évaluation en ligne
Le Net Promoter Score (NPS) est une question standardisée et prouvée qui demande : « Quelle est la probabilité que vous recommandiez [l'évaluation en ligne] à un collègue ? » sur une échelle de 0 à 10. Cela fonctionne pour les enquêtes auprès des enseignants car c'est simple, quantifiable et indique à la fois satisfaction et promotion. Vous pouvez ensuite suivre avec « Pourquoi avez-vous donné ce score ? » pour le contexte. C'est un excellent moyen de mesurer les perceptions et de repérer de grandes variations au fil du temps.
Besoin d'un raccourci ? Vous pouvez générer immédiatement une enquête NPS personnalisée pour les enseignants sur l'évaluation en ligne avec Specific, incluant des suivis personnalisables qui approfondissent pour chaque groupe—détracteurs, passifs et promoteurs.
Le pouvoir des questions de suivi
Les questions de suivi sont là où la magie des enquêtes se produit—surtout dans une enquête conversationnelle. Si vous ne clarifiez pas, n'approfondissez pas ou ne demandez pas des détails, vous manquez de contexte et de profondeur exploitable. C'est pourquoi chez Specific, nous créons des enquêtes alimentées par l'IA qui posent automatiquement des suivis intelligents basés sur la réponse unique de chaque enseignant, en temps réel.
Cette fonction de suivi automatisé vous fait gagner beaucoup de temps en va-et-vient (plus besoin de courir après les réponses par email plus tard), et les répondants se sentent réellement entendus, pas simplement traités.
Enseignant : « Parfois, les évaluations en ligne ne capturent pas toutes les capacités des élèves. »
Suivi par IA : « Pourriez-vous partager un exemple d'une capacité d'élève qui a été particulièrement difficile à évaluer en ligne ? »
Si vous sautez cette étape, des réponses comme « Il est parfois difficile de noter en ligne » restent vagues et ne sont pas exploitables. Avec une approche conversationnelle, les enseignants s'ouvrent réellement, fournissant des histoires plus riches.
Combien de suivis poser ? Selon notre expérience, 2 à 3 suivis ciblés par sujet sont idéaux. Vous voulez juste assez de détails pour comprendre un défi ou un point fort, mais il est important de permettre à un répondant de sauter un approfondissement une fois que vous atteignez un point d'arrêt naturel. Specific vous permet d'affiner cet équilibre pour que les retours restent naturels (sans ressembler à un interrogatoire).
C'est cela qui en fait une enquête conversationnelle—l'IA garde l'expérience organique, s'adaptant en fonction des réponses précédentes.
L'analyse des réponses alimentée par l'IA représente une avancée majeure : avec des réponses riches en texte et des suivis, vous pouvez analyser toutes les réponses à l'aide de l'IA, faire émerger facilement des tendances même dans des retours non structurés. Il n'est plus nécessaire de surcharger votre équipe avec le codage manuel des réponses—pour de grands groupes d'enseignants, c'est un changement de jeu.
Essayez de générer une enquête alimentée par l'IA et découvrez comment les suivis conversationnels peuvent transformer ce que vous apprenez.
Modèles de suggestion : Utiliser ChatGPT ou d'autres GPT pour concevoir de bonnes questions
Vous n'avez pas besoin d'être un expert pour rédiger des questions d'enquête fortes—utilisez simplement des suggestions claires ! En voici une qui fonctionne bien pour les enseignants et l'évaluation en ligne :
Suggerer 10 questions ouvertes pour une enquête auprès des enseignants sur l'évaluation en ligne.
L'IA donne toujours de meilleurs résultats si vous lui fournissez plus de contexte sur votre public, ses défis ou vos objectifs. Par exemple :
Vous êtes un administrateur universitaire cherchant à améliorer les systèmes d'évaluation numérique. Suggérer 10 questions ouvertes pour une enquête ciblant les enseignants avec divers niveaux d'expérience, pour faire émerger des défis pratiques et des idées de soutien.
Une fois que vous avez une liste initiale, demandez à l'IA de l'organiser pour vous :
Examinez les questions et catégorisez-les. Afficher les catégories avec les questions qui y sont sous-jacentes.
Décidez ensuite quelles catégories comptent le plus pour vous—par exemple « Systèmes de retour », « Intégrité académique » ou « Utilisabilité de la technologie »—et allez plus loin :
Générer 10 questions pour les catégories Systèmes de retour et Utilisabilité de la technologie.
Avec ces approches, vous pouvez construire une enquête réfléchie et structurée en quelques minutes—ou laisser l'outil de création d'enquête de Specific le faire pour vous à l'aide de ces suggestions adaptées.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ? Créateur de sondages manuel vs. création d'enquête par IA
Une enquête conversationnelle est exactement ce que cela signifie : au lieu de remplir des formulaires statiques, les répondants participent à un dialogue naturel. Un créateur d'enquête alimenté par l'IA rend cela facile, en sondant pour un contexte plus approfondi, en clarifiant les réponses vagues, et en ajustant dynamiquement. Ce n'est pas seulement un gadget—cela améliore réellement la qualité des réponses et l'engagement, comme le montrent les études récentes sur le terrain et notre propre expérience. [2] [5]
Création manuelle d'enquête | Enquête conversationnelle générée par l'IA |
|---|---|
Rédigez toutes les questions vous-même | Décrivez vos objectifs à l'IA, générez l'enquête complète instantanément |
Suivi statique et scripté (le cas échéant) | Sondage dynamique, contextualisé en temps réel |
Principalement impersonnel et linéaire | Ressenti comme une vraie conversation avec un expert |
Analyse manuelle nécessaire | Analyses et résumés intégrés par l'IA |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des enseignants ? Avec un créateur d'enquête par IA, vous pouvez fournir des expériences adaptatives et engageantes à grande échelle. Les enseignants ont une voix, et vous obtenez des retours nuancés et exploitables. Les exemples d'enquête alimentée par l'IA montrent de façon répétée que les interviews conversationnelles suscitent des données plus pertinentes, spécifiques et exploitables que les formulaires statiques. [2] [5] De plus, l'analyse et l'édition des enquêtes—comme avec l'éditeur d'enquête par IA de Specific—sont radicalement simplifiées.
Lorsque vous êtes prêt à commencer, consultez notre guide sur comment créer une enquête auprès des enseignants sur l'évaluation en ligne, ou utilisez le créateur d'enquête par IA pour tout sujet. Specific offre la meilleure expérience utilisateur pour des enquêtes conversationnelles, tant pour les créateurs d'enquêtes que pour les répondants.
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