Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête sur l'expérience des étudiants internationaux réalisée auprès des étudiants doctorants en utilisant des outils d'IA et des techniques expertes pour obtenir des insights plus rapidement et de manière plus enrichissante.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
Lorsque vous êtes prêt à plonger dans les résultats de votre enquête, la meilleure approche dépend de la forme et de la structure de vos données.
Données quantitatives : Si votre enquête comporte des questions à choix multiples ou des échelles de notation (comme « Évaluez votre satisfaction de 1 à 5 »), celles-ci sont faciles à analyser. Je recommande des outils de feuille de calculs simples comme Excel ou Google Sheets pour des résumés rapides et des graphiques. Ils gèrent les décomptes, les pourcentages et les moyennes sans difficulté.
Données qualitatives : Si vous avez inclus des questions ouvertes ou demandé plus de détails dans les suivis, vous obtiendrez des réponses en texte libre. Les lire toutes peut être écrasant et vous risquez de manquer des thèmes importants. C’est là que les outils d’IA excellent. Ils peuvent mettre en évidence des modèles, regrouper des idées, et résumer le sens à travers des centaines de réponses nuancées, bien plus rapidement que toute méthode manuelle.
Il existe deux approches principales pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier, coller et discuter : Vous pouvez copier vos réponses exportées dans un outil comme ChatGPT, puis lui demander de trouver des thèmes communs, résumer des idées, ou répondre à vos questions spécifiques. Cela fonctionne, mais ce n’est pas très pratique, surtout si vous devez découper les données en morceaux, ou si vous souhaitez revenir aux discussions ou analyses précédentes plus tard.
Effort manuel : Vous devez jongler avec les fichiers, copier de grandes quantités de texte, et vous reposer sur la mémoire de l'IA lors de sessions ponctuelles. Cela peut dépanner, mais peut devenir un casse-tête pour tout ce qui est plus important qu'une poignée de réponses.
Un outil tout-en-un comme Specific
Spécialement conçu pour le travail : Les plateformes comme Specific sont conçues pour cet usage exact — elles gèrent à la fois la collecte de données (via des enquêtes IA conversationnelles qui sondent plus profondément avec des suivis automatiques) et l'analyse (en utilisant l'IA qui comprend le contexte à travers chaque réponse).
Données de haute qualité : Lorsque vous utilisez Specific pour mener des enquêtes, il pose des questions de suivi intelligentes et dynamiques en temps réel. Cela signifie que vous obtenez des réponses plus longues et plus réfléchies des étudiants réels, ce qui rend votre analyse déjà bien avancée. (Vous pouvez en savoir plus sur l'importance des réponses de haute qualité ici.)
Analyse assistée par l'IA : Au lieu de lire chaque réponse, laissez Specific résumer instantanément les idées principales, mettre en évidence les thèmes clés, et extraire des insights exploitables par sujet, persona ou sentiment. Vous pouvez également discuter avec l'IA des résultats, tout comme ChatGPT, mais spécialement conçu pour traiter les données d'enquête à grande échelle, avec plusieurs discussions d'analyse, une gestion avancée du contexte, et des fonctionnalités de collaboration en équipe.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser des données d'enquête d'étudiants doctorants
Les invitations guident l’IA pour extraire exactement ce dont vous avez besoin de vos données d'enquête. En voici quelques-unes qui fonctionnent exceptionnellement bien pour les enquêtes sur l'expérience internationale des étudiants doctorants.
Invitation pour des idées principales : Parfait pour révéler rapidement les principaux sujets et voir combien de fois chacun apparaît, même dans de grands ensembles de réponses. Il s'agit de l'approche par défaut dans Specific, mais vous pouvez l'utiliser dans ChatGPT ou d'autres outils d'IA :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, non des mots), la plus mentionnée en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte explication
L'IA donne toujours de meilleurs résultats lorsque vous lui donnez plus de contexte sur votre enquête, vos objectifs, et tous les détails concernant vos répondants. Voici un exemple d'invitation pour renforcer ce que vous recherchez :
Analysez les réponses à l'enquête des étudiants doctorants concernant leur expérience d'étudiant international. Je recherche des défis récurrents, des motifs clés pour étudier à l'étranger, et des suggestions pour les programmes de soutien universitaire.
Approfondir un sujet : Une fois que vous repérez quelque chose d'intéressant, explorez plus en posant la question :
Parlez-moi davantage de XYZ (idée principale)
Valider une hypothèse : Pour vérifier si quelqu'un a parlé d'un défi ou d'un aspect spécifique :
Quelqu'un a-t-il évoqué XYZ ? Inclure des citations.
Comprendre votre audience : Pour le mapping de personas, utilisez ceci :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaire à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les discussions.
Découvrir les points de douleur et obstacles :
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Motivations et moteurs :
Des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Répartition des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les expressions ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestions et besoins non satisfaits : Vous pouvez également demander à l’IA de trouver des opportunités d'amélioration :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Si vous voulez d'autres idées sur la rédaction de bonnes questions — ou créer votre prochaine enquête — consultez cet article sur les meilleures questions d'enquête pour les étudiants en doctorat sur l'expérience internationale ou explorez le générateur d'invitations d'enquête alimenté par l'IA pour cette audience et ce sujet.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific est conçu pour transformer les données brutes en insights, adaptés par la structure de la question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous recevrez un résumé instantané capturant les points les plus importants de toutes les réponses, plus tous les détails clarificateurs issus des suivis.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix multiples suivies d'un « pourquoi/pourquoi pas », chaque option de réponse obtient son propre résumé ciblé — vous voyez ainsi exactement ce que les étudiants disent de chaque expérience ou défi.
Questions NPS : Chaque catégorie (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé séparé et approfondi des réponses de suivi, ce qui vous permet de voir facilement pourquoi les détracteurs sont mécontents, pourquoi les passifs sont indécis, ou ce qui rend les promoteurs les plus satisfaits.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires dans ChatGPT en triant manuellement les réponses et en collant chaque sous-ensemble pour analyse. C'est faisable, mais laborieux pour des ensembles de données plus grands ou plus complexes.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ce flux de travail, consultez le guide dédié sur l'analyse des réponses à l'enquête par IA ou examinez cette ressource sur comment créer une enquête pour les étudiants en doctorat sur leur expérience internationale.
Relever le défi de la taille du contexte dans l'analyse d'enquêtes par IA
Un défi pratique : tous les modèles d'IA (y compris GPT-4) ont des limites sur la quantité de texte ou de données qu'ils peuvent traiter en une seule fois. Si votre enquête est populaire — avec des centaines de réponses longues et ouvertes — cela peut ne pas entrer dans un seul contexte de conversation IA.
Specific offre deux manières de gérer cela :
Filtrage : Vous pouvez analyser seulement une tranche sélectionnée de réponses, par exemple, uniquement celles qui ont commenté l'adaptation culturelle, ou seulement les réponses avec des réponses de suivi sur le soutien académique.
Rogner : Choisissez quelles questions ou types de réponses à l'enquête sont incluses dans chaque fil de discussion d'analyse IA. Cela aide à intégrer davantage de conversations dans les limites du contexte, pour qu’aucun angle important ne soit négligé.
Ces fonctionnalités sont nativement disponibles dans Specific, donc vous n'avez pas à gérer le processus manuellement ou à diviser vos données en dizaines de fichiers texte externes.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des étudiants doctorants
Collaborer sur l'analyse d'enquêtes peut être un véritable goulot d'étranglement. Partager des chaînes d'emails, coller des insights dans Slack, ou dupliquer le travail d'analyse peut ralentir même les meilleures équipes, surtout lors de la compréhension de sujets nuancés comme les expériences internationales des étudiants en doctorat.
Analyse en chat multi-utilisateurs : Avec Specific, quiconque de votre équipe peut intervenir et analyser les résultats de l'enquête de manière conversationnelle—simplement en discutant avec l'IA, comme s'ils parlaient à un analyste de recherches.
Flux d'analyse parallèles : Vous pouvez configurer autant de discussions d'analyse que vous le souhaitez, chacune centrée sur un ensemble de questions, de personas, ou de sujets différents. Chaque discussion montre qui l’a créée, quels filtres sont appliqués, et quel aspect elle couvre. Travailler en parallèle est un énorme avantage pour les équipes de recherche, de marketing, et pour les éducateurs.
Transparence de l'équipe : Vous verrez qui pose quelles questions, qui explore quelles réponses, et pouvez retracer les insights jusqu'à leur source. Chaque bulle de discussion montre l'avatar du membre de l'équipe, rendant la collaboration aussi naturelle qu’un DM en groupe.
Si vous souhaitez créer une nouvelle enquête à partir de rien, ou adapter une existante, vous pouvez utiliser le générateur d'enquête IA, ou rapidement éditer le contenu avec le éditeur d'enquête alimenté par l'IA.
Créez dès maintenant votre enquête pour les étudiants doctorants sur l'expérience internationale
Obtenez des insights plus riches et réduisez les maux de tête d'analyse : concevez votre enquête conversationnelle, collectez les réponses, et laissez l'IA faire surgir les motifs principaux—pour que vous puissiez impacter l'expérience des étudiants avec confiance et rapidité.