Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiant doctoral sur le soutien aux conférences et voyages en utilisant l'IA pour l'analyse des réponses d'enquête. Nous vous guiderons à travers des approches pratiques et vous donnerons des conseils clairs et amicaux que vous pouvez utiliser dès maintenant.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête des étudiants doctorants
La façon dont vous abordez l'analyse des enquêtes dépend entièrement des données dont vous disposez. Si vos réponses sont des chiffres propres et structurés, vous aurez besoin d'outils différents que si vous avez des pages de texte issues de questions ouvertes. Voici ce que je recommande :
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des chiffres—comme combien d'étudiants ont reçu un soutien, la fréquence de voyage ou la participation à des conférences—des outils comme Excel ou Google Sheets facilitent le comptage et l'organigramme des réponses. Totaux, pourcentages, et graphiques rapides se réunissent en quelques secondes.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des idées approfondies—histoires personnelles, réponses de suivi, ou feedback ouvert—lire chaque réponse devient ingérable. C'est là que les outils d'IA entrent en jeu. Les plateformes modernes d'analyse des réponses d'enquête par IA utilisent des modèles linguistiques pour résumer, regrouper, et faire ressortir les thèmes clés à partir de données textuelles désordonnées beaucoup plus rapidement qu'un humain.
Il y a deux bonnes approches pour gérer les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller dans ChatGPT ou un chatbot similaire alimenté par GPT. Ensuite, vous pouvez littéralement discuter avec l'IA de votre enquête—en lui posant des questions sur les thèmes communs, les tendances, ou les retours directs.
Mais, pour être honnête : Cette approche commence à se désagréger si votre ensemble de données est grand, non structuré, ou contient des types de questions mélangés. Le formatage, la recopie ou le découpage des données en morceaux est courant. Si vous voulez des capacités plus avancées—comme le suivi en temps réel, le filtrage spécifique aux questions, ou le support pour différents membres de l'équipe—les outils tout-en-un ont des avantages évidents.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific a été conçu pour la collecte d'enquêtes et l'analyse qualitative approfondie avec l'IA. Vous commencez par collecter les réponses avec des enquêtes conversationnelles—pensez à des entretiens de type chat au lieu de formulaires rigides. Il pose automatiquement des questions de suivi, vous permettant d'explorer plus profondément les besoins et motivations des étudiants doctorants pour le soutien aux conférences et voyages. (Plus sur le fonctionnement des suivis ici.)
Quand il est temps d'analyser : Specific résume instantanément les réponses, trouve des sujets récurrents, et met en évidence des insights exploitables—sans avoir recours aux tableurs. Vous pouvez discuter directement avec l'IA à propos de vos données d'enquête, tout comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités adaptées à la recherche. Par exemple, vous pouvez gérer quelles données sont analysées ou appliquer des filtres pour différents types de questions. Pour un aperçu plus approfondi, consultez notre explication des fonctionnalités : Analyse des réponses d'enquête par IA avec Specific.
Autres outils IA notables dans cet espace comprennent NVivo, MAXQDA, Atlas.ti, Looppanel, et Delve. Chacun offre des combinaisons variées de codage automatisé, recherche de données qualitatives, découverte de thèmes, et analyse collaborative pour rationaliser le travail sur les réponses d'enquête ouvertes. Avec autant d'options, il vaut la peine de cartographier votre flux de travail avant de vous fixer sur un ensemble d'outils. [1][2][3]
Si vous avez besoin de générer une nouvelle enquête pour étudiants doctorants sur le soutien aux conférences et voyages, ou si vous souhaitez expérimenter et concevoir à partir de zéro, essayez le générateur d'enquêtes IA.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des enquêtes sur le soutien aux conférences et aux voyages pour les étudiants doctorants
Une fois que vous avez vos données d'enquête, de bonnes invitations sont essentielles pour extraire les insights qui comptent—surtout avec des réponses ouvertes ou multi-parties. Voici comment je l'aborde :
Invitation pour les idées principales : Si je veux connaître les principaux thèmes ou points de discussion parmi les étudiants doctorants—par exemple, les obstacles ou demandes les plus courants—je commence par une invitation aux “idées principales”. Cela fonctionne bien à la fois dans ChatGPT et Specific.
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
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Sortie d'exemple :
1. **Texte de l'idée principale :** explication texte
2. **Texte de l'idée principale :** explication texte
3. **Texte de l'idée principale :** explication texte
Conseil pour ajouter du contexte : L'IA fait toujours un meilleur travail si vous lui dites brièvement de quoi traite l'enquête. Par exemple :
Cette enquête recueille des commentaires d'étudiants doctorants sur leurs expériences avec le soutien aux conférences et aux voyages fourni par leur institution. Mon objectif est de comprendre les principaux points de douleur et opportunités d'amélioration. Analyser les réponses suivantes avec ce contexte à l'esprit.
Après avoir obtenu les principaux thèmes, explorez plus en profondeur avec des invitations ciblées. Par exemple, pour en savoir plus sur un thème (“retards de financement” ou “manque de transparence”), dites simplement :
Parlez-moi davantage des retards de financement. Quels détails les étudiants ont-ils mentionnés ?
Invitation pour des sujets spécifiques : Si vous recherchez des preuves sur un sujet de niche (comme la communication sur les subventions de voyage) :
Quelqu'un a-t-il parlé de la communication sur les subventions de voyage ? Inclure des citations.
Invitation pour les personas : Vous souhaitez segmenter vos répondants doctorants par profil, motivation, ou besoin de support ?
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblable à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumer leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et citer des motifs ou schémas observés dans les conversations.
Invitation pour les points de douleur et défis : Ne vous contentez pas de deviner ce qui est difficile pour votre audience—demandez une liste.
Analysez les réponses d'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumer chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invitation pour les motivations & moteurs : Si vous souhaitez savoir ce qui motive la participation des étudiants doctorants aux conférences :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Invitation pour l'analyse de sentiment : Prenez le pouls de la satisfaction des étudiants :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou feedback qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour suggestions & idées : Si vous voulez des opportunités d'amélioration triées par fréquence ou priorité :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et inclure des citations directes là où c'est pertinent.
Pour plus de détails sur les meilleures questions d'enquête, consultez cet article sur la conception d'enquêtes pour étudiants doctorants sur le soutien aux conférences et voyages. Et pour des conseils sur la construction de votre enquête, voici comment créer une enquête pour étudiants doctorants dans un format conversationnel.
Comment Specific résume les résultats d'enquête qualitatifs par type de question
Specific utilise l'IA pour analyser les réponses d'enquête et fournir des résumés adaptés à la structure de l'enquête originale :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé unique et lisible de toutes les réponses des étudiants, ainsi qu'un récapitulatif de toutes les questions de suivi sur ce sujet. Cela vous permet de voir ce que les gens disent d'un coup d'œil, sans devoir lire chaque réponse.
Choix avec suivis : Pour les questions comme “Quel type de soutien avez-vous utilisé ?” avec suivi textuel, Specific regroupe et résume chaque réponse de suivi par choix. Vous voyez ce que les gens ont dit pour chaque choix, plutôt que tout mélangé.
NPS (Score Nette de Promoteur) : Specific fournit des résumés distincts pour les promoteurs, les passifs, et les détracteurs, montrant les feedbacks communs et explications derrière le score de chaque groupe.
Vous pouvez faire cela manuellement dans ChatGPT, mais c'est plus fastidieux et sujet aux erreurs.
Si vous voulez voir cela en action, lisez plus sur comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Gérer la limite de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Lorsque vous avez beaucoup de données qualitatives provenant d'une grande enquête pour étudiants doctorants, vous atteindrez les limites de taille de contexte avec la plupart des modèles IA. Si vos données ne tiennent pas, voici comment je m'en occupe—ces approches sont natives à Specific, mais peuvent aussi être improvisées manuellement ailleurs :
Filtrage : Analyser uniquement des conversations ou réponses correspondant à certains filtres—comme les étudiants qui ont mentionné “lacunes de financement de voyage” ou les répondants qui ont répondu à toutes les questions sur la participation à la première conférence. Cela maintient le focus tout en réduisant la taille des données pour l'IA.
Recadrage : Sélectionner uniquement les questions clés qui comptent pour votre analyse. Par exemple, envoyer uniquement les réponses à la principale question ouverte sur les barrières de voyage en conférence—en ignorant les items démographiques secondaires si l'espace est limité.
Ces techniques vous permettent d'analyser des échantillons beaucoup plus grands sans perte de pertinence—et vous évitent la douleur de sessions interminables de copier/coller. Apprenez-en plus sur ce flux de travail dans le guide d'analyse des réponses.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête d'étudiants doctorants
La collaboration sur l'analyse des enquêtes est souvent désordonnée. Dans les milieux universitaires ou les équipes de recherche, il y a le chaos des e-mails, le manque de versions claires et une lutte constante pour voir qui a fait quoi lors du processus de revue d'enquête.
Dans Specific, quiconque de votre équipe peut analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Vous pouvez lancer plusieurs discussions, chacune axée sur une question spécifique, un groupe de répondants, ou une hypothèse. Chaque conversation a des filtres uniques et préserve les questions discutées ou explorées. Le mieux, c'est que vous pouvez toujours voir qui a commencé quelle discussion pour un suivi facile.
La visibilité est intégrée. Dans le chat collaboratif IA, chaque message montre l'avatar de l'envoyeur—vous savez donc qui a fait une observation particulière sur le financement des conférences ou demandé plus de clarté autour des expériences de remboursement de voyage.
Iterer plus rapidement avec le travail d'équipe. Vous pouvez attirer des conseillers, co-chercheurs, ou chefs de département pour explorer et taguer les découvertes en direct—accélérant les décisions et améliorant la qualité de votre analyse.
Pour plus de conseils sur l'utilisation des fonctionnalités d'analyse collaborative des enquêtes, découvrez le chat d'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Créez votre enquête pour étudiants doctorants sur le soutien aux conférences et voyages maintenant
Commencez à collecter des insights approfondis et exploitables d'étudiants doctorants avec des enquêtes conversationnelles qui paraissent naturelles et offrent une analyse instantanée alimentée par l'IA—sans tableurs ni codage manuel nécessaire. Créez votre enquête et simplifiez l'analyse dès le premier jour avec Specific.