Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants doctorants sur le climat au sein de leur département. Nous passerons en revue des approches alimentées par l'IA, des exemples concrets et des outils que vous pouvez utiliser dès maintenant pour obtenir des informations exploitables.
Choisir les bons outils pour une analyse guidée par l'IA
La meilleure approche et les meilleurs outils pour analyser les données d'enquête dépendent de la forme et de la structure de vos réponses. Voici comment cela se décompose généralement :
Données quantitatives : Les nombres et les comptes (comme le nombre de personnes ayant sélectionné une option donnée) sont faciles à traiter. Vous pouvez rapidement exécuter des résumés et générer des graphiques dans Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, les suivis ou les longues opinions sont un tout autre jeu. Lire chaque réponse n'est pas pratique — surtout si vous avez collecté des informations sur des sujets comme le climat départemental où le contexte est important. Ici, les outils d'IA viennent à la rescousse pour une analyse intuitive et évolutive.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez-collez vos données exportées dans ChatGPT. Vous pouvez coller les réponses ouvertes et discuter avec GPT des thèmes courants, des points de douleur et des points forts. C'est accessible, mais pas très pratique si vous devez filtrer les réponses de manière répétée, comparer des sous-groupes (comme les étudiantes contre les étudiants), ou suivre les questions et les suivis. Vous atteindrez également rapidement des limites si votre enquête est longue. Pour les enquêtes sur le climat départemental, surtout là où 38 % des doctorants ont déclaré se sentir isolés malgré un climat globalement positif [1], l'analyse qualitative aide à révéler les récits derrière les chiffres.
Outil tout-en-un comme Specific
IA conçue pour l'analyse des enquêtes qualitatives. Les plateformes comme Specific sont faites pour ça. Vous pouvez y lancer et analyser des enquêtes conversationnelles — où l'IA recueille des réponses de haute qualité et approfondies en posant des questions de suivi dynamiques (voici comment elles fonctionnent). Les réponses sont instantanément résumées : l'IA met en évidence les principaux thèmes, vous permet de discuter des résultats, et distingue automatiquement, par exemple, les retours des étudiants qui se sentent « soutenus » et ceux qui mentionnent « l'isolement ». Vous évitez les tableurs, restez organisé, et obtenez des informations en quelques minutes — que vous analysiez l'inclusion, l'équité ou la satisfaction des conseillers.
Vous pouvez également discuter avec l'IA des résultats aussi facilement qu'avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires comme le filtrage, le segment par démographie, ou la gestion précise du contexte alimenté dans l'IA. Pour en savoir plus, consultez comment l'analyse des réponses aux enquêtes par IA fonctionne dans Specific.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour les enquêtes sur le climat départemental des étudiants doctorants
Utiliser des invites bien conçues vous permet de débloquer une analyse plus riche de toute série de réponses d'enquête. Pour le climat départemental, voici les invites d'IA les plus efficaces, que vous utilisiez ChatGPT ou les fonctionnalités d'analyse intégrées de Specific :
Invite pour les idées principales (idéal pour faire émerger des thèmes de haut niveau — comme la diversité, l'inclusion, ou la satisfaction des conseillers) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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 fonctionne toujours mieux lorsque vous lui donnez du contexte supplémentaire — comme la taille de votre département, le délai, vos questions clés, ou votre objectif (par exemple, « Nous voulons comprendre pourquoi certains étudiants se sentent isolés malgré une grande satisfaction quant au soutien du département »). Exemple :
Analysez les réponses ouvertes suivantes à l'enquête des doctorants sur le climat au sein de notre département. C'est un département STEM avec 150 doctorants dans une grande université américaine. Notre objectif est de mieux comprendre les facteurs contribuant aux sentiments d'inclusion et d'isolement.
Après l'extraction des idées principales, vous pouvez rapidement approfondir en demandant : « Dites-moi plus sur [idée principale] » Par exemple, « Dites-m'en plus sur l'isolement » ou « Dites-m'en plus sur les relations avec les conseillers ».
Invite pour un sujet spécifique (utile pour vérifier des hypothèses ou obtenir des citations directes) :
Quelqu'un a-t-il parlé de [isolement] ? Incluez des citations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Utilisez cela pour identifier les problèmes récurrents pour les étudiants :
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les personas : Comprendre les groupes distincts au sein de votre audience (utile pour comparer, par exemple, les étudiantes et les étudiants, car les différences de perception du climat départemental selon le genre sont statistiquement significatives [2]) :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes — similaire à la façon dont les « personas » sont utilisées en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour l'analyse des sentiments : Cartographiez les opinions positives, négatives, et neutres :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous souhaitez un regard plus approfondi sur les idées de questions d'enquête et les invites ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour une enquête sur le climat des étudiants doctorants.
Comment Specific analyse différents types de questions d'enquête qualitative
La structure de vos questions d'enquête façonne les options et les résultats d'analyse. Voici comment cela fonctionne dans Specific, mais vous pouvez aussi reproduire cette approche avec ChatGPT — c'est simplement plus manuel :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Vous obtiendrez un résumé de toutes les réponses initiales, ainsi que la chaîne des réponses de suivi liées à cette question. Cela fait remonter un contexte plus profond autour, par exemple, des raisons pour lesquelles les étudiants évaluent la diversité départementale positivement ou pourquoi certains se sentent non soutenus même dans un climat général positif (où, par exemple, 91 % sont satisfaits de leurs relations de conseil [1], mais l'isolement est toujours signalé).
Questions à choix avec suivis : Chaque choix (par exemple, « inclusif », « injuste », « favorable ») génère son propre résumé, regroupant toutes les réponses de suivi associées — il est donc facile de comparer les retours pour chaque groupe.
Questions NPS : Chaque catégorie (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé d'informations séparé — essentiel si vous voulez comprendre pourquoi votre NPS est élevé ou pourquoi les étudiants du groupe « passif » ne sont pas plus enthousiastes quant à leur environnement départemental.
Specific fait cela instantanément, rendant ces informations faciles à partager et explorer. Dans ChatGPT, vous pouvez faire la même chose, mais cela devient laborieux si vous tirez régulièrement de nouveaux segments ou fusionnez plusieurs types de questions.
Résoudre le défi des limites de contexte de l'IA dans l'analyse des réponses aux enquêtes
Les outils d'IA ont des limites de taille de contexte : vous ne pouvez analyser qu'un certain nombre de réponses à la fois avant d'atteindre des barrières techniques. Cela est crucial pour les enquêtes sur le climat départemental où les commentaires ouverts s'accumulent rapidement. Specific surmonte cela automatiquement de deux manières principales :
Filtrage : Limitez l'analyse de l'IA uniquement aux conversations où les étudiants ont répondu à certaines questions ou ont choisi des réponses particulières (par exemple, uniquement ceux qui ont mentionné « isolement » ou « satisfaction des conseillers »). Cela reste non seulement dans la fenêtre de contexte de l'IA, mais fait également ressortir des informations plus riches et spécifiques au sous-groupe.
Réduction : Limitez l'analyse aux questions sélectionnées. Envoyez les questions les plus précieuses à l'IA — donc, si vous souhaitez uniquement analyser les retours sur le soutien départemental, vous ne gaspillerez pas d'espace de contexte sur des commentaires non liés.
Les deux gardent votre analyse précise, ciblée, et évolutive, peu importe combien d'étudiants répondent. Pour des études sur le climat départemental de grande envergure, continues ou sur plusieurs années, ces fonctionnalités deviennent essentielles.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des étudiants doctorants
L'analyse d'une enquête sur le climat départemental est rarement une expérience solitaire. Les professeurs, les administrateurs, et les dirigeants étudiants ont souvent besoin de plonger ensemble dans les données — qu'il s'agisse d'explorer les écarts de perception du climat selon le genre [2], ou de comprendre pourquoi certains étudiants se sentent non soutenus.
L'analyse par IA basée sur chat dans Specific la rend collaborative par défaut. Tout membre de l'équipe peut lancer un nouveau chat IA, appliquer ses propres filtres, et explorer son angle spécifique (par exemple, les relations avec les conseillers ou l'isolement). Chaque chat montre qui l'a créé, donc la collaboration est transparente.
Vous savez toujours qui contribue quoi. Dans l'interface de chat, des avatars marquent qui a dit quoi — donc quand le directeur veut voir l'analyse sur l'inclusion, et qu'un représentant étudiant plonge dans le mentorat, vous voyez les différents fils de l'équipe et pouvez construire sur le travail des uns et des autres. Besoin de lancer plusieurs fils — un pour les données démographiques, un autre pour les points de douleur ? Aucun problème.
La discussion est toujours contextuelle et ciblée. Vous ne perdez pas trace des réactions ou des aperçus, et comme tous les chats sont stockés au même endroit (avec les filtres de conversation intacts), vous n'avez jamais besoin de reconstruire votre travail depuis zéro.
Besoin de conseils pour construire votre enquête ? Essayez notre préréglage de construction d'enquête IA pour les doctorants et les sujets de climat départemental. Ou consultez le guide complet pour créer une enquête sur le climat départemental.
Créez votre enquête sur le climat départemental des étudiants doctorants dès maintenant
Obtenez instantanément des insights puissants et exploitables avec une enquête conversationnelle par IA. Recueillez des retours plus profonds, analysez-les en minutes — pas en semaines — et découvrez ce qui compte le plus pour vos étudiants.