Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête d'étudiants au doctorat sur la qualité de la relation avec leur conseiller en utilisant des méthodes assistées par l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes doctorales
La meilleure approche et les meilleurs outils pour analyser vos données d'enquête dépendent de la forme et de la structure des réponses que vous avez collectées.
Données quantitatives : Si votre enquête inclut des questions structurées (comme des échelles de notation ou des choix multiples), il est facile de traiter les chiffres dans Excel ou Google Sheets. Vous pouvez rapidement obtenir des statistiques de base : combien d'étudiants sont satisfaits, notes moyennes, ou comparer les réponses entre sous-groupes.
Données qualitatives : Le véritable défi commence lorsque vous traitez des réponses ouvertes ou des questions de suivi. Lire manuellement des dizaines ou des centaines de commentaires n'est pas pratique. C'est là que les outils d'analyse assistés par l'IA brillent, vous permettant de découvrir des modèles et des thèmes à partir des réponses textuelles en quelques jours, voire semaines, à faire à la main. Des outils comme NVivo et ATLAS.ti sont populaires pour le codage automatisé et l'analyse des sentiments, mais des plateformes plus récentes exploitent des modèles basés sur GPT pour explorer encore plus en profondeur et offrir des résumés intuitifs. Le logiciel piloté par l'IA peut automatiser le codage, faire émerger des thèmes clés et effectuer une analyse des sentiments - réduisant ainsi considérablement l'effort manuel [1].
Lorsqu'on travaille avec des réponses qualitatives, vous avez deux principaux choix d'outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller des données et discuter : Vous pouvez exporter votre ensemble de données et l'introduire dans ChatGPT (ou des outils similaires) pour poser des questions et analyser les thèmes.
C'est une option rapide pour des petits ensembles de données, mais pas toujours évolutive : Coller manuellement de longues listes de réponses texte ouvertes devient vite encombrant, et il n’y a pas de moyen intégré pour gérer les données ou effectuer une analyse thématique à plusieurs étapes. ChatGPT ne retiendra pas vos données à moins que vous les gardiez dans le fil, donc jongler avec de gros volumes est peu pratique - et vous êtes souvent obligés de diviser votre analyse en petits lots.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquêtes : Specific rationalise à la fois la collecte et l'analyse qualitative. Il vous permet de lancer des enquêtes IA conversationnelles, complètes avec des questions de suivi en temps réel qui poussent les étudiants à clarifier ou à étendre leurs histoires, améliorant ainsi la richesse de vos données. Découvrez comment Specific effectue l'analyse des réponses d'enquête IA.
Informations automatiques et exploitables : Au lieu de trier les réponses, l'IA de Specific met instantanément en évidence les idées principales, identifie les sentiments et les tendances, et résume les résultats au niveau de la question et du suivi. Pas besoin d'exportations ni de gymnastique de feuille de calcul – vous obtenez une clarté instantanée sur ce qui est le plus important pour vos répondants. Vous pouvez discuter avec l'IA, vous concentrer sur des réponses spécifiques ou plonger dans des citations soutenant chaque thème.
Gérer le contexte et garder les choses organisées : Avec des fonctionnalités conçues spécifiquement pour les données d'enquête qualitative, vous pouvez filtrer les réponses, segmenter par caractéristiques d'audience, et maintenir un enregistrement clair de tous les changements et fils d'analyse.
Si vous réalisez des enquêtes régulièrement, ou si vous êtes sérieux à propos de la qualité de la recherche et de la mise à l'échelle de vos perspectives, l'approche tout-en-un est difficile à battre. Pour une exploration approfondie, consultez cet article sur comment analyser les réponses d'enquête avec l'IA.
Instructions utiles pour l'analyse des relations entre étudiants doctorants et conseillers
Il n'est pas nécessaire d'être un pro de l'IA pour obtenir des résultats significatifs des chatbots ou des outils d'analyse. Les instructions sont votre meilleure arme - des questions et instructions bien formulées peuvent extraire des idées plus profondes en quelques secondes. Voici quelques-unes de mes suggestions, adaptées pour l'analyse des relations entre étudiants doctorants et conseillers.
Demande pour des idées principales : C'est idéal pour faire ressortir les sujets de haut niveau parmi de nombreuses réponses ouvertes, afin que vous puissiez voir ce qui est le plus tendance parmi vos étudiants doctorants. Cela fonctionne aussi bien dans Specific que dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
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 au sommet
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
Astuce : L'IA donne de meilleurs résultats lorsque vous ajoutez du contexte - dites-lui le but de l'enquête, vos objectifs, ou tout contexte pertinent. Par exemple :
Vous analysez des commentaires ouverts d'étudiants doctorants sur leurs relations avec leurs conseillers académiques principaux. L'objectif est d'identifier les défis et les forces des relations conseiller-étudiant pour façonner les programmes de mentorat et les services de soutien.
Demande pour plus de détails sur une idée principale spécifique : Demandez à l'IA, “Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale),” pour obtenir des détails ou des citations représentatives pour chaque point.
Demande pour mentions de sujets spécifiques : Vous vous demandez si quelqu'un a commenté un thème comme ‘communication du conseiller’ ou ‘qualité des retours’? Utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de la qualité des retours du conseiller ? Inclure des citations.
Demande pour points de douleur et défis : Obtenez rapidement un résumé des frustrations, des schémas et des obstacles communs aux étudiants :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants que mentionnent les étudiants doctorants à propos de leurs relations avec leurs conseillers. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Demande pour analyse des sentiments : Capturez le pouls émotionnel du groupe - utile pour signaler les cohortes qui peuvent être en difficulté ou particulièrement satisfaites :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Demande pour besoins non satisfaits & opportunités : Creusez pour les problèmes qui n'ont pas été adressés - ce sont des domaines d'intervention précieux :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, écart ou opportunité d'amélioration mis en avant par les répondants.
Pour plus d'informations sur la structuration de votre enquête pour de meilleurs résultats, consultez ces meilleures questions pour une enquête sur la qualité de la relation conseiller-étudiant doctorant.
Comment Specific analyse les réponses par type de question
Specific personnalise son analyse IA en fonction de la structure des questions de votre enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Vous obtenez un résumé complet pour toutes les réponses principales et—surtout—tout le contexte recueilli à partir des sondages de suivi. La plateforme rassemble à la fois les impressions et les histoires détaillées en un seul endroit pour un examen facile.
Choix multiples avec suivi : Chaque option a son propre résumé des réponses de suivi données par les répondants qui ont choisi ce choix. Cela décompose automatiquement le sentiment et le raisonnement par sous-groupe.
NPS (Net Promoter Score): Les détracteurs, passifs et promoteurs reçoivent chacun un fil d'analyse séparé. Cela isole les points douloureux ou les éloges pour une comparaison immédiate et les prochaines étapes.
Vous pouvez absolument reproduire cette structure dans ChatGPT ou d'autres outils, mais cela implique beaucoup de copiage, de filtrage et d'organisation - Specific le fait pour vous directement.
Si vous souhaitez créer facilement une enquête NPS pour les étudiants doctorants et analyser par sous-groupe, voici un créateur d'enquête rapide pour la qualité de la relation conseiller.
Comment gérer les limites de contexte IA lors de l'analyse de grands ensembles de données d'enquêtes
Tous les modèles IA ont une limite de taille de contexte. Si vous réalisez une enquête à grande échelle pour les étudiants doctorants et tentez d'analyser les réponses en bloc, vous pourriez rencontrer des problèmes de “trop de données à traiter à la fois”.
Filtrage par critères : Analyser uniquement les conversations où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques ou donné certaines réponses. Cela garde votre analyse ciblée et gérable, en laissant l'IA travailler sur des sous-ensembles pour spécificité.
Rogner les questions : Sélectionnez uniquement les questions pertinentes à envoyer à l'IA lors de chaque session d'analyse. Si votre enquête couvre plusieurs angles, concentrez-vous uniquement sur ce qui est pertinent, afin que l'IA ne soit pas submergée (et vous ne perdez pas d'informations importantes en raison d'une surcharge de données).
Specific a à la fois le filtrage et le rognage intégrés, donc gérer les limitations de contexte ne vous ralentit pas. Si vous exécutez l'analyse ailleurs, divisez manuellement vos données en segments plus petits ou filtrez pour la pertinence avant d'envoyer à l'IA.
Pour en savoir plus sur l'édition dynamique d'enquêtes : utilisation d'un éditeur d'enquêtes IA pour affiner les questions.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquêtes auprès des étudiants doctorants
L'analyse collaborative est un défi majeur pour quiconque travaille sur des enquêtes concernant la qualité de la relation conseiller—surtout lorsque plusieurs chercheurs, membres du personnel ou départements examinent les données. Il est facile de perdre la trace de qui a mis en lumière quelle idée ou quel segment de données a déjà été analysé.
Collaboration basée sur la discussion : Dans Specific, vous n’êtes pas limité à une seule vue d'analyse. Vous pouvez créer plusieurs fils de discussion, chacun concentré sur un angle unique : rétention, diversité, satisfaction, défis de mentorat, et plus encore. Chaque discussion peut avoir ses propres filtres personnalisés appliqués, de sorte qu'un chercheur puisse suivre les avis sur la ‘qualité de la communication’, tandis qu'un autre plonge dans la ‘disponibilité du conseiller’ — tout en parallèle.
Clarté de responsabilité : Chaque discussion montre visiblement le créateur et les contributeurs, plus des avatars pour chaque participant. Cela rend clair qui conduit quel fil d'analyse et permet aux équipes de faire un suivi des résultats sans revenir en arrière ou être confus.
Transparence dans la génération d'idées : Le journal de la discussion montre une conversation claire et attribuée avec l'IA au sujet du jeu de données. Les membres de l'équipe peuvent intervenir, ajouter des questions ou développer des questions précédentes. Cela simplifie l'analyse qualitative collaborative, minimisant le travail redondant et mettant rapidement les meilleures idées en avant.
En savoir plus sur questions de suivi automatiques IA et meilleures pratiques pour créer des enquêtes efficaces auprès des étudiants doctorants.
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