Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants doctorants sur l' à l'aide de l'IA et des outils intelligents pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des étudiants doctorants
L'approche et les outils les plus adaptés pour analyser les données d'enquête dépendent du format et de la structure de vos réponses :
Données quantitatives : Si vous cherchez à savoir combien d'étudiants ont choisi une source de financement spécifique ou ont évalué la satisfaction des allocations comme « adéquate », des outils comme Excel ou Google Sheets accomplissent rapidement la tâche. Il vous suffit de totaliser les réponses et de faire quelques calculs simples.
Données qualitatives : Les choses se compliquent lorsque vous collectez des réponses ouvertes ou des suivis—comme des étudiants décrivant les défis liés aux allocations ou partageant des idées d'amélioration. Lire chaque réponse vous-même n'est pas viable, surtout lorsque vous souhaitez faire ressortir des modèles et des insights à partir de dizaines ou de centaines d'histoires. C'est là que l'IA intervient en tant qu'assistant de recherche.
Lors du traitement de réponses en texte libre ou de conversations à plusieurs tours, deux approches principales de l'outillage IA se démarquent :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller des données brutes dans ChatGPT fonctionne—vous pouvez exporter des réponses de votre enquête, les insérer dans un chat GPT et poser des questions comme : « Quels sont les thèmes communs ? » ou « Qui a parlé de stress financier ? »
C'est rapide, mais devient rapidement désordonné. Les limites de contexte d'OpenAI signifient que vous devez parfois diviser les données ou choisir quelles réponses ignorer. Vous devez également gérer manuellement les suivis et les filtres, et répéter les analyses avec de nouvelles données n'est pas sans heurt. Toutefois, si vous effectuez une analyse unique sur une enquête plus petite, cette approche peut offrir un vrai gain de productivité par rapport à une révision manuelle.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'ensemble du flux de travail, de la collecte de données d'enquêtes conversationnelles à l'analyse alimentée par l'IA. Lorsque vous concevez votre enquête pour étudiants doctorants sur le financement et utilisez Specific, vous pouvez utiliser :
Collecte de données conversationnelles : Les répondants dialoguent en langage naturel, avec des questions de suivi IA creusant plus en détail si nécessaire—automatiquement. Cela améliore la qualité des données et révèle un contexte plus riche. Lisez à propos des questions de suivi alimentées par l'IA pour plus de détails.
Analyse instantanée par l'IA : En un seul clic, Specific résume toutes les réponses en texte libre, trouve des thèmes récurrents (comme les lacunes de financement ou les plaintes concernant les allocations) et organise les insights, éliminant ainsi la révision manuelle et les feuilles de calcul. Découvrez l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA pour une démonstration.
Rapport conversationnel : Tout comme avec ChatGPT, vous pouvez discuter avec l'IA pour explorer en profondeur les données, mais avec des contrôles supplémentaires pour filtrer les données et recadrer les questions—conçu pour l'analyse d'enquêtes.
Ce flux de travail économise des heures et produit des conclusions plus robustes et exploitables. Si vous gérez souvent des enquêtes IA similaires—ou avez besoin de fonctionnalités de collaboration—c'est l'approche que je recommande.
Invite utiles que vous pouvez utiliser pour les données de l'enquête sur le financement et l'adéquation des allocations pour étudiants doctorants
Des invites claires et bien structurées permettent de débloquer une meilleure analyse IA, que vous utilisiez ChatGPT ou un outil spécialisé comme Specific. Voici des invites éprouvées sur lesquelles je compte—et des conseils contextuels pour éviter les résumés génériques :
Trouver les idées et thèmes principaux : Utilisez cette invite générique « idées principales » pour obtenir des sujets clairs et un résumé basé sur les chiffres. Specific utilise en fait une version de celle-ci en interne—c'est excellent pour tout grand ensemble de données.
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), celles les plus mentionnées 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
J'ai constaté que l'analyse IA s'améliore beaucoup lorsque vous ajoutez 1-2 phrases de contexte préalable sur l'objectif de l'enquête, qui a répondu, et vos objectifs de recherche. Par exemple :
Il s'agit d'une enquête auprès des étudiants doctorants sur leur financement et l'adéquation de leurs allocations. Veuillez concentrer votre analyse sur les obstacles à la stabilité financière, les charges de dettes, et les expériences personnelles avec les programmes de financement universitaires.
Approfondissez n'importe quel aperçu : Une fois qu'un thème apparaît—disons « coûts de vie élevés » ou « dette »—demandez à l'IA : « Dites-en plus sur XYZ (idée principale). » Elle peut résumer des sous-thèmes, montrer des citations représentatives, ou regrouper les réponses.
Vérification ponctuelle pour un sujet spécifique : Lorsque vous souhaitez confirmer si quelqu'un a mentionné un point, ou rechercher des cas atypiques, utilisez :
Est-ce que quelqu'un a parlé de [XYZ] ? Incluez des citations.
Découvrez les points de douleur et les défis communs : Idéal pour comprendre les obstacles liés aux financements et aux allocations.
Analysez les réponses aux enquêtes et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Extraction de personas : Idéal si vous souhaitez segmenter les expériences des étudiants doctorants—par exemple, par domaine d'étude, genre, ou contexte financier.
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similar to how "personas" are used in product management. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques principales, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Analyse de sentiment : Mesurez rapidement l'humeur générale—la plupart des étudiants sont-ils frustrés, neutres, ou optimistes quant aux allocations ?
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Ces invites fonctionnent bien avec les outils d'enquête IA comme Specific et l'analyse directe par chat GPT.
Comment Specific résume les données qualitatives pour chaque type de question
Lorsque vous analysez des données d'enquête avec Specific, le logiciel adapte automatiquement ses résumés en fonction du type de question :
Questions ouvertes (avec/sans suivis) : Vous verrez un résumé clair pour toutes les réponses principales, suivi de résumés plus détaillés pour chaque sujet de suivi ou question de clarification. C'est idéal pour faire ressortir l'anxiété financière ou les stratégies d'adaptation créatives partagées par les étudiants.
Choix avec suivis : Chaque option (comme « financé par l'université » ou « autofinancé ») a son propre résumé condensé des réponses de suivi, vous aidant à comprendre non seulement ce qui est choisi, mais pourquoi.
Questions NPS : Pour les enquêtes de Net Promoter Score—comme « Dans quelle mesure recommanderiez-vous votre programme doctoral à d'autres ? »—Specific regroupe toutes les explications de suivi par catégorie : détracteurs, passifs et promoteurs. Chaque groupe bénéficie d'un résumé narratif ciblé, vous permettant de voir instantanément ce qui motive la loyauté ou le mécontentement.
Vous pouvez répéter ce processus dans ChatGPT, mais vous devrez séparer et étiqueter vous-même les données pour chaque analyse.
Résoudre les défis de limites de contexte avec les IA sur de grandes enquêtes
Toutes les IA—de GPT-4 à Claude—ont une limite de taille de contexte (d'entrée). Lorsque votre enquête pour étudiants doctorants sur l'adéquation du financement et des allocations collecte des dizaines ou des centaines de réponses détaillées, vous rencontrerez éventuellement cette limite. Voici comment je contourne cela (et ce que Specific a intégré) :
Filtrage : N'envoyez à l'IA que les conversations où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques ou choisi certaines réponses. Par exemple, analysez uniquement ceux qui ont discuté de la dette ou répondu aux défis de financement, pas ceux qui les ont complètement ignorés.
Recadrage des questions : Sélectionnez uniquement les questions d'enquête d'intérêt à inclure dans votre analyse IA. Cela réduit la taille des données, vous permettant d'approfondir, par exemple, sur « Décrivez vos dépenses de vie », sans franchir la limite de jetons.
Les deux approches vous maintiennent dans les limites de contexte, permettant à l'IA de travailler de manière significative sur autant de données que possible.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes pour étudiants doctorants
L'analyse en équipe des enquêtes de financement et d'allocations peut tourner au désordre de feuilles de calcul éparpillées, de fils de discussion sans fin, et de maux de tête de versionnage. J'ai vu cela de première main, et cela détruit à la fois la clarté et la dynamique.
Chat direct IA pour les données d'enquête : Avec Specific, vous analysez toutes les réponses simplement en discutant avec l'IA—c'est comme avoir un fil Slack de groupe, mais sur les véritables découvertes de l'enquête.
Chats multiples, chacun avec des filtres personnalisés : Vous pouvez créer autant de discussions d'analyse que nécessaire. Chaque chat peut se concentrer sur une question de recherche différente—comme les disparités de genre dans le financement, le fardeau de la dette par département, ou les tendances de satisfaction des allocations. Les filtres sont faciles à appliquer, et chaque chat montre qui l'a lancé.
Visibilité & responsabilité de l'équipe : À mesure que les collègues rejoignent ou contribuent à l'analyse, leurs avatars apparaissent à côté des messages. Il est facile de voir qui a soulevé quelle idée ou posé quel suivi. Cela facilite la tâche aux professeurs, conseils étudiants, ou chercheurs institutionnels de travailler ensemble sans effort dupliqué ni perspectives critiques manquées.
Pour en savoir plus sur la création d'enquêtes que votre équipe adorera analyser ensemble, consultez notre guide sur la création des enquêtes de financement pour étudiants doctorants et découvrez l'éditeur d'enquêtes alimenté par l'IA pour avoir un aperçu de la facilité d'adaptation des questions à votre propre usage.
Créez votre enquête pour étudiants doctorants sur l'adéquation du financement et des allocations maintenant
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