Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses provenant d'une enquête citoyenne sur la perception de la qualité des écoles en utilisant les bons outils et des méthodes alimentées par l'IA.
Choisir les bons outils pour une analyse efficace des enquêtes
La meilleure approche et les meilleurs outils pour analyser les résultats d'une enquête dépendent entièrement de la forme et de la structure de vos données. Pour les enquêtes citoyennes sur la perception de la qualité des écoles, vous aurez à travailler avec des réponses quantitatives et qualitatives.
Données quantitatives : Pensez aux questions à choix multiple ou à échelles de notation—celles-ci sont simples. Vous pouvez compter les sélections et calculer les pourcentages dans des outils comme Excel ou Google Sheets. Elles sont parfaites pour des questions telles que « Comment évalueriez-vous l'école de votre enfant ? » En fait, le Centre national pour les statistiques de l'éducation a constaté que 72 % des parents évaluent l'école de leur enfant comme « excellente » ou « bonne », soulignant la prévalence des perceptions positives dans les données que vous rencontrerez. [1]
Données qualitatives : Cela inclut les réponses aux questions ouvertes ou de suivi, où les citoyens partagent leurs pensées dans leurs propres mots. La lecture manuelle devient fastidieuse ou impossible à grande échelle—les outils d'IA sont essentiels ici. L'IA peut passer au crible des centaines (voire des milliers) de commentaires pour trouver des motifs, résumer des idées et faire émerger des informations faciles à manquer si vous parcourez des lignes dans une feuille de calcul.
Il existe deux approches pour l'outillage lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil de GPT similaire pour l'analyse AI
Copier et discuter, mais cela devient ingérable. Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller directement dans ChatGPT ou un outil d'IA similaire. Ensuite, vous pouvez utiliser des invites pour résumer les réponses, trouver des thèmes communs ou demander des retours spécifiques.
Limitations : Cela fonctionne pour de petits ensembles de données, mais jongler avec tout le texte exporté n'est pas pratique. Avec un grand nombre de réponses ouvertes—ou si vous voulez trier par sujets spécifiques ou filtrer des données—cela devient rapidement compliqué. Vous vous retrouverez à coller morceau par morceau, à garder une trace des limites de contexte, et parfois à perdre la connexion entre les réponses originales et les suivis.
Outil tout-en-un comme Specific
Spécialement conçu pour la création d'enquêtes et l'analyse alimentée par l'IA. Les solutions tout-en-un comme Specific sont conçues exactement pour ce scénario. Vous pouvez collecter des retours quantitatifs et qualitatifs dans un format conversationnel—ce qui donne des données plus riches et de meilleure qualité grâce aux questions de suivi IA. (En savoir plus sur les suivis automatiques IA.)
Analyse AI instantanée, toujours contextuelle. Dans Specific, les réponses sont automatiquement résumées, les thèmes sont détectés dans toutes les réponses, et les idées exploitables sont mises au jour—pas de feuilles de calcul ni de copier-coller. Vous pouvez discuter de vos résultats d'enquête, tout comme avec ChatGPT, mais avec plus d'options de filtrage et de collaboration. De plus, vous savez toujours quel segment ou groupe de réponses vous explorez.
Flexible pour tout flux de travail. Si vous devez créer une nouvelle enquête citoyenne à partir de zéro, le générateur d'enquêtes AI est là pour vous aider—il suffit de décrire vos exigences, et vous êtes prêt. Vous pouvez également essayer une invite prête à l'emploi pour une enquête sur la perception de la qualité des écoles ou consulter le éditeur d'enquêtes AI pour personnaliser les questions avec un langage naturel.
Si vous souhaitez une comparaison plus large des outils, vous trouverez également des plateformes établies comme NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti et Delve largement utilisées pour l'analyse de données qualitatives—avec des points forts dans le codage, les méthodes mixtes ou la collaboration en équipe. [2][3][4][5]
Promptes utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête citoyenne sur la perception de la qualité des écoles
Les prompts sont cruciaux lorsque vous travaillez avec l'IA pour analyser des données d'enquête qualitatives. Voici quelques prompts éprouvés que vous pouvez appliquer directement dans Specific, ChatGPT ou d'autres outils d'IA pour une enquête citoyenne sur la perception de la qualité des écoles.
Prompts pour les idées principales : Utilisez cela pour extraire les principaux sujets ou thèmes récurrents de vos données d'enquête—idéal si vous voulez un aperçu rapide de ce qui est important pour les citoyens.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Meilleur contexte, meilleurs résultats : Dites toujours à l'IA plus sur l'objectif de votre enquête, votre situation et vos objectifs. Par exemple :
Analysez les réponses suivantes d'une enquête citoyenne enquêtant sur les perceptions de la qualité des écoles à [votre ville/endroit]. Objectif : Découvrez les principales raisons pour lesquelles les citoyens évaluent leurs écoles publiques locales positivement ou négativement, en se concentrant sur l'expérience en classe, la satisfaction des enseignants et les opportunités parascolaires.
Approfondissez les thèmes : Après avoir extrait les idées principales, utilisez un prompt comme :
Dites-moi en plus sur la communication et l'engagement des enseignants.
Vérifiez les sujets spécifiques : Pour voir si un thème est apparu ou à quelle fréquence il a été mentionné, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé des installations de la classe ? Incluez des citations.
En fonction de vos besoins pour une enquête sur la perception de la qualité des écoles, ces prompts spécialisés peuvent vous aider :
Personas : Pour segmenter différents répondants citoyens—parents, enseignants, leaders communautaires—par points de vue :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion des produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Motivations et moteurs :
À partir des conversations de l'enquête, extraire les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui provenant des données.
Analyse de sentiment : Utile pour avoir une lecture rapide sur l'humeur ou la satisfaction générale :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestions et idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes où pertinent.
Besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Si vous avez besoin de plus d'idées pour formuler des questions ou des prompts pour de telles enquêtes, ce guide sur les meilleures questions d'enquête citoyenne sur la perception de la qualité des écoles vous aidera à rédiger ou analyser avec précision.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Le style et la profondeur de l'analyse d'enquête alimentée par l'IA dans Specific s'adaptent intelligemment au type de question utilisé dans votre enquête citoyenne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific génère un résumé pour toutes les réponses relatives à chaque question, et peut creuser dans les réponses des questions de suivi liées à des réponses spécifiques.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix est résumé séparément—vous voyez donc ce que les citoyens qui ont choisi « excellent », « bon » ou « à améliorer » ont à dire dans leurs suivis.
NPS (Net Promoter Score) : L'IA résume les réponses pour chaque catégorie NPS (detractors, passives, promoters), en mettant en avant les différenciateurs clés pour chaque groupe.
Vous pouvez faire ce niveau d'analyse manuellement dans ChatGPT, mais cela signifie organiser vos données méticuleusement et rédiger de multiples prompts—beaucoup plus fastidieux qu'avec une plateforme dédiée comme Specific. En savoir plus dans cette analyse approfondie sur l'analyse de réponse d'enquête alimentée par l'IA.
Vous voulez lancer une enquête en utilisant ces techniques ? Consultez cet article sur comment créer facilement une enquête citoyenne sur la perception de la qualité des écoles.
Gérer les limites de taille de contexte de l'IA
Les outils d'IA comme GPT ont une limite de taille contextuelle—donc si vous collectez des centaines (ou des milliers) de réponses d'enquête, vous ne pouvez pas tout analyser en même temps. Voici comment surmonter cela :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques (par exemple, juste « detractors » ou « promoters » à partir d'une question NPS, ou seulement les répondants qui ont commenté sur la « sécurité de l'école »). Cela réduit considérablement le volume de données tout en rendant votre analyse ultra-focalisée.
Coupure : Envoyez uniquement les réponses des questions sélectionnées à l'IA, en excluant les données inutiles. Par exemple, instruisez l'IA de se concentrer uniquement sur les réponses ouvertes concernant les activités parascolaires ou l'engagement des enseignants—ce qui signifie que vous pouvez maintenir l'analyse serrée et dans les limites techniques.
Specific inclut des options de filtrage et de coupure dès le départ, mais ces techniques sont utiles dans n'importe quel ensemble d'outils—surtout au fur et à mesure que votre ensemble de données grossit.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à une enquête citoyenne
Lorsque plusieurs personnes doivent interpréter et agir sur les idées d'une enquête citoyenne sur la perception de la qualité des écoles, la collaboration s'effondre souvent. Il est facile de perdre la trace de qui a demandé quoi, de mal interpréter les conclusions ou de dupliquer le travail.
Collaboration simplifiée : Specific vous permet d'analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Vous pouvez lancer plusieurs chats pour différents sujets—peut-être un axé sur « les retours des parents sur les enseignants », un autre sur les « installations », ou un troisième sur le suivi du sentiment. Chaque chat garde ses propres filtres, et montre qui l'a créé, renforçant la clarté et la responsabilité.
Transparence pour les équipes : Quand des collègues se joignent à l'analyse dans le chat d'IA, les contributions de chacun sont identifiables—chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur, il est donc évident à qui appartiennent les idées. Cela facilite la construction du consensus ou la mise en avant de citations clés à apporter aux réunions avec les responsables politiques.
Flux de travail rationalisé : Que ce soit pour partager des conclusions avec un conseil scolaire, présenter des résultats résumés au surintendant, ou créer un rapport public, vous évitez complètement les chaînes d'emails désordonnées et les feuilles de calcul conflictuelles.
Vous pouvez générer des enquêtes citoyennes, analyser les réponses en équipe, et itérer en continu. Vous voulez voir à quoi cela ressemble ? Explorez cette démo interactive des enquêtes AI pour les retours des citoyens.
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