Cet article vous donnera des conseils sur la manière d’analyser les réponses d’une enquête auprès des étudiants en doctorat sur l’accès aux ressources de recherche. Si vous souhaitez approfondir l'analyse des réponses aux enquêtes à l'aide de l'IA et obtenir de véritables informations, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent vraiment de la structure de vos réponses d'enquête. Voici comment je le décompose :
Données quantitatives: Si vous traitez des réponses numériques—pensez aux questions comme « Combien de ressources sont à votre disposition ? » ou les cotes de satisfaction—ces données sont faciles à comptabiliser avec des outils comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez instantanément tracer les tendances et les distributions pour une analyse de sondage de base.
Données qualitatives: Les réponses ouvertes ou de suivi (« Décrivez votre expérience d'accès aux bases de données de recherche ») sont une autre affaire. Vous réaliserez rapidement que vous ne pouvez pas simplement lire plus de 200 réponses détaillées. Un examen manuel est accablant, donc les outils alimentés par l'IA sont une véritable aubaine ici.
Lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives, il y a deux approches d'outillage populaires :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Approche copier-coller et discuter. Vous pouvez exporter vos données d'enquête ouvertes, puis les coller dans ChatGPT ou un outil GPT similaire. Cela vous permet de discuter des réponses, d'explorer les thèmes ou de générer des résumés.
Inconvénients. Le processus est un peu maladroit. Les ensembles de données volumineux peuvent atteindre les limites de contexte, vous devrez diviser le texte en plusieurs lots, et maintenir le contexte de l'étude ou de vos objectifs n'est pas toujours fluide.
Résumé. Idéal pour l'exploration ponctuelle, mais pas conçu pour les travaux d'enquête, attendez-vous donc à quelques inconvénients.
Outil tout-en-un comme Specific
IA spécialement conçue pour l'analyse des enquêtes. Les outils comme Specific sont spécifiquement conçus pour collecter des données d'enquête—y compris les questions ouvertes et de suivi—et analyser instantanément les réponses à l'aide de l'IA.
Collecte de données plus intelligente. Ces plateformes utilisent des questions de suivi basées sur l'IA pendant l'enquête, améliorant la qualité (et la richesse) des réponses. Demander automatiquement plus de détails conduit à des informations exploitables de la part des étudiants en doctorat sur leurs défis réels en matière d'accès aux ressources de recherche.
Analyse IA en un clic. Specific résume les réponses en texte libre, repère les thèmes clés, et transforme tout en informations exploitables—pas de feuilles de calcul, pas de copier-coller manuel. Vous pouvez également discuter de manière conversationnelle avec l'IA de vos résultats d'enquête, filtrer à la volée et gérer ce qui est envoyé à l'IA pour le contexte. C'est comme avoir un assistant de recherche expert disponible 24h/24 et 7j/7.
Les leaders de l'industrie comme NVivo, MAXQDA et Thematic utilisent également une IA avancée pour le codage automatique et trouvent des thèmes dans les données d'enquête, rendant l'analyse qualitative des enquêtes plus facile que jamais. [1] [2] [3]
Invitations utiles pour analyser les réponses aux enquêtes d'étudiants en doctorat
Lorsque vous utilisez l'IA (dans ChatGPT, Specific, ou tout autre outil basé sur GPT), les invitations que vous utilisez comptent beaucoup. Elles vous aident à extraire les idées principales, à identifier les points de douleur, et à obtenir des retours exploitables à partir des réponses ouvertes.
Invitation pour les idées principales. C'est l’outil « incontournable » pour faire surface des sujets à partir de nombreuses réponses. Il est intégré dans Specific, mais fonctionnera n'importe où :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser 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
Donner le contexte à l'IA. L'IA fonctionne toujours mieux si vous précisez le contexte de l'enquête, la situation, et votre objectif. Par exemple :
Analyser les réponses des étudiants en doctorat, en se concentrant sur leur accès aux ressources de recherche dans les grandes universités d'Amérique du Nord. Mon objectif est de comprendre les principaux obstacles et les améliorations souhaitées.
Une fois que vous trouvez une idée principale, suivez avec: « Dites-moi plus sur XYZ (idée principale) » pour approfondir les détails.
Invitation pour un sujet spécifique: Si vous devez vérifier si une ressource ou un système particulier a été mentionné, c'est super direct :
Quelqu'un a-t-il parlé de [base de données ou ressource spécifique] ? Inclure des citations.
Invitation pour les personas: Regroupez les étudiants en personas (par exemple, « Utilisateurs intensifs de ressources » ou « Étudiants internationaux ayant des problèmes d'accès ») pour voir des segments distincts.
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez des personas distinctes—résumez leurs caractéristiques, motivations, objectifs, et fournissez des citations ou des motifs observés.
Invitation pour les points de douleur et les défis: Découvrez ce qui frustre vraiment les étudiants en ce qui concerne l'accès.
Analyser les réponses à l'enquête et lister les points de douleur ou défis les plus fréquents dans l'accès aux ressources de recherche. Résumer chacun, notant les motifs ou la fréquence à laquelle ils ont été mentionnés.
Invitation pour motivations et moteurs: Pourquoi les étudiants veulent-ils ou ont-ils besoin d'un meilleur accès à la recherche ? Cela fait ressortir les besoins et les désirs sous-jacents.
À partir des réponses à l'enquête, extraire les motivations principales ou raisons exprimées par les étudiants pour vouloir un meilleur accès aux ressources de recherche. Regrouper les motivations similaires et fournir des preuves à l'appui.
Invitation pour l'analyse de sentiment: Évaluer rapidement l'humeur (positive, négative, neutre) afin de pouvoir prioriser les prochaines actions.
Évaluer le sentiment global exprimé concernant l'accès aux ressources de recherche. Mettre en évidence les phrases clés contribuant à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour suggestions et idées: Laissez l'IA trier et regrouper toutes les idées d'amélioration proposées par les étudiants.
Identifier et lister toutes les suggestions ou idées pour améliorer l'accès aux ressources de recherche, en organisant par thème et en incluant des citations directes le cas échéant.
Je recommande d'essayer quelques-unes de ces invitations, en les ajustant pour répondre aux défis uniques et au contexte de votre enquête auprès des étudiants en doctorat. Si vous concevez votre enquête et souhaitez de l'inspiration pour de bonnes questions d'enquête ou une structure d'enquête AI, consultez ces guides sur les meilleures questions pour les enquêtes des étudiants en doctorat et comment créer des enquêtes sur l'accès aux ressources de recherche.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Si vous utilisez Specific ou des outils similaires alimentés par l'IA, la manière dont la plateforme gère les différents types de questions est très importante :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA crée un résumé pour toutes les réponses à une question principale, ainsi que pour tous les suivis. Cela vous donne une vue d'ensemble et montre également les sous-thèmes émergents en poussant l'exploration plus loin.
Choix avec suivis : Pour chaque choix d'enquête (par exemple, « Bases de données en ligne », « Accès à la bibliothèque »), vous obtenez un résumé séparé de toutes les réponses de suivi uniquement pour cette option. Cela décompose les forces et les lacunes par ressource.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque catégorie NPS—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient son propre résumé basé sur les raisons et les commentaires uniques à ces groupes. Vous pouvez instantanément voir ce que les meilleurs étudiants apprécient, ce qui en frustre d'autres, et ce qui pourrait convertir les passifs en promoteurs.
Vous pouvez aussi faire tout cela avec des outils IA grand public (ChatGPT, etc.), mais c'est définitivement plus laborieux. Vous devrez découper et filtrer les données vous-même avant d'obtenir des résumés exploitables.
Gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de gros ensembles de données d'enquête
Chaque outil IA (y compris les chatbots basés sur GPT) a des limites de taille de contexte. Si votre enquête génère des centaines de réponses détaillées, l'outil ne peut pas tout ingérer en une seule fois. Voici comment j'aborde cela, et comment Specific le fait dès le départ :
Filtrage : Au lieu d'importer chaque conversation, vous filtrez l'ensemble de données—par exemple, seules les réponses des étudiants ayant répondu à « Décrivez votre plus grand obstacle d'accès ». Cela restreint le lot, gardant l'analyse concentrée et contextualisée.
Sélection : Envoyez uniquement les questions les plus pertinentes à l'IA pour analyse. Omettez les données démographiques ou les questions moins critiques pour pouvoir intégrer plus de réponses qualitatives dans la fenêtre de contexte de l'IA et obtenir les informations souhaitées.
Le flux de travail d'analyse de Specific utilise automatiquement ces deux stratégies, vous ne serez donc pas bloqué ou ne perdrez pas de précieuses histoires de vos répondants les plus importants.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants en doctorat
Collaborer sur une analyse approfondie de l'enquête sur l'accès aux ressources de recherche peut devenir ingérable—plusieurs membres d'équipe, aperçus qui se recoupent, et notes éparpillées. Voici comment Specific rend le travail d'équipe fluide :
Analyse d'équipe assistée par IA. Specific vous permet d'analyser votre enquête de manière conversationnelle, simplement en discutant avec l'IA—aucune connaissance technique requise.
Multiples discussions filtrables par enquête. Vous pouvez créer différentes discussions, chacune concentrée sur un thème différent ou filtrée par des répondants spécifiques (par exemple, étudiants internationaux, promoteurs NPS). Chaque discussion enregistre qui l’a commencée, gardant les projets d’équipe organisés.
Attribution claire dans les conversations. Les contributions de chacun sont visibles—chaque message de chat IA affiche l'avatar de l'expéditeur, il est donc clair qui a découvert quel aperçu ou posé quelle question. Partager des découvertes et construire sur les trouvailles des autres est sans friction et rapide.
Si vous créez votre propre enquête pour analyse, vous apprécierez également l'éditeur collaboratif d'enquêtes de Specific (modifier les enquêtes en discutant avec l'IA) et sa capacité à générer des questions de suivi alimentées par l'IA pour recueillir de meilleures réponses dès le départ.
Créez maintenant votre enquête sur l'accès aux ressources de recherche pour les étudiants en doctorat
Commencez à capturer des aperçus plus profonds sur les défis d'accès aux recherches avec une analyse assistée par l'IA, des suivis dynamiques, et une collaboration d'équipe fluide—débutez en quelques minutes et transformez les réponses ouvertes en thèmes exploitables instantanément.