Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants en doctorat sur la culture de laboratoire en utilisant des outils d'IA et des stratégies intelligentes. Plongeons directement dedans.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquête
La manière dont vous abordez l'analyse des enquêtes dépend vraiment du format et de la structure de vos données. Voici ce que cela signifie en termes pratiques:
Données quantitatives: Les réponses à l'échelle de Likert (« Tout à fait d'accord » à « Pas du tout d'accord ») ou les questions à choix unique/multiple sont simples. Si vous voulez savoir combien d'étudiants ont choisi une certaine réponse sur la gouvernance du laboratoire, Excel ou Google Sheets feront l'affaire : il suffit de compter, de tracer et de passer à autre chose.
Données qualitatives: Les réponses ouvertes ou les questions de suivi—"Décrivez votre expérience de collaboration en laboratoire"—sont une toute autre affaire. Avec des dizaines ou des centaines de ces réponses, vous ne pouvez pas les lire une par une. Utiliser l'IA est vraiment le seul moyen d'analyser efficacement et efficacement de grands ensembles de retours qualitatifs.
Il existe deux approches clés lorsqu'il s'agit d'outils pour les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier les données d'enquête exportées et les coller dans ChatGPT pour analyse. Cela vous permet de discuter des réponses et de demander à l'IA d'extraire des thèmes ou des idées clés.
Mais gérer les données de cette façon n'est pas idéal. C'est maladroit. Vous devez formater les données, peut-être les diviser en morceaux si elles sont trop grandes (ChatGPT et autres ont des limites de taille d'entrée), et basculer entre différents chats ou sessions. Comprendre les nuances—comme quelle question de suivi se rapporte à quelle réponse originale—peut devenir compliqué.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'enquête IA conçu pour rendre ce processus fluide. Il n'analyse pas seulement; il vous aide à collecter de meilleures données dès le départ. Lorsque les étudiants remplissent une enquête, l'interviewer IA pose des questions de suivi à la volée—creusant plus précisément à l'instant pour des réponses plus riches. Voyez comment fonctionnent les questions de suivi automatiques de l'IA.
Après avoir collecté les réponses, l'IA de Specific analyse tout instantanément. Il résume et découvre les thèmes clés, les sentiments et les idées exploitables—automatiquement et en quelques secondes. Pas de tableurs, pas de tri manuel. Vous voulez comprendre ce qui se distingue vraiment? Vous pouvez discuter directement avec les données—comme avec ChatGPT, mais conçu spécifiquement pour l'analyse des enquêtes. Vous avez également un contrôle précis sur le contexte utilisé par l'IA.
Si vous voulez plus de détails pratiques, consultez notre analyse approfondie des réponses d'enquête IA.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse d'enquête sur la culture des laboratoires d'étudiants doctoraux
Obtenir des informations significatives des données d'enquête dépend souvent de la pose des bonnes questions—littéralement. Que vous utilisiez ChatGPT ou un outil tout-en-un comme Specific, les prompts ci-dessous rendent l'extraction d'informations plus facile et plus cohérente.
Invite pour les idées principales : Utilisez cette invite pour obtenir les principaux thèmes ou concepts de base à partir d'un grand ensemble de réponses ouvertes. Ce prompt exact est utilisé par Specific et fonctionne bien ailleurs aussi :
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
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées au premier plan
- 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
Les invites fonctionnent toujours mieux avec plus de contexte. Si vous expliquez à l'IA les objectifs de votre enquête (par exemple, « explorer les défis de communication et de collaboration pour les étudiants en doctorat dans les laboratoires ») et partagez un peu de votre situation, vous obtiendrez des résultats plus intelligents et plus pertinents. Voici un exemple de prompt avec contexte :
Voici le contexte : Nous avons mené une enquête auprès de 65 étudiants en doctorat pour comprendre les points de douleur liés à la culture des laboratoires, en particulier les expériences autour de la gouvernance, de la communication, de l'équilibre du travail et du soutien.
Votre tâche : Veuillez extraire les thèmes principaux et résumer les points liés à la structure du laboratoire et aux relations avec les conseillers.
Une fois que vous avez votre liste d'idées principales, utilisez des suivis comme « Parlez-moi plus de [idée principale] » pour approfondir chaque sujet.
Prompt pour un sujet spécifique : Besoin de repérer rapidement si quelque chose est apparu ? Essayez : « Quelqu'un a-t-il parlé des dynamiques de genre ? » Astuce : ajoutez « Inclure des citations » si vous voulez des exemples directs. Cela peut être puissant pour mettre en lumière des expériences qui pourraient autrement être négligées. Les études montrent que, par exemple, les environnements de laboratoire non structurés entraînent fréquemment des divisions genrées des rôles si personne n'intervient. [1]
Prompt pour des personas : Comprendre des personas distincts parmi vos répondants est utile pour créer des améliorations ciblées. Essayez : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observés. »
Prompt pour les points de douleur et défis : « Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez tout motif ou fréquence d'occurrence. »
Prompt pour les motivations & moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données. »
Prompt pour l'analyse de sentiment : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. » C'est essentiel, d'autant plus que plus de 50% des étudiants en doctorat signalent des comportements inappropriés et beaucoup ont du mal avec l'isolement et l'anxiété. [4][5]
Prompt pour les suggestions & idées : « 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 le cas échéant. »
Prompt pour les besoins non satisfaits & opportunités : « Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, écart ou opportunité d'amélioration soulignés par les répondants. »
Si vous voulez en savoir plus sur la façon de formuler des questions d'enquête pour ce public et ce sujet, consultez notre guide : meilleures questions pour une enquête sur la culture des laboratoires de recherche des étudiants en doctorat.
Comment fonctionne l'analyse pour différents types de questions d'enquête dans Specific
Specific applique une analyse pilotée par IA adaptée à chaque type de question, facilitant l'extraction de conclusions significatives même à partir d'enquêtes complexes :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé pour toutes les réponses initiales plus des idées regroupées des questions de suivi liées à chacune.
Choix avec suivis : Pour chaque choix de réponse, l'IA résume les réponses de suivi associées. C'est idéal pour comprendre pourquoi les étudiants ont choisi une réponse spécifique ou le contexte derrière leur raisonnement.
NPS : Chaque groupe (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé dédié qui met en lumière les perspectives uniques mentionnées par ces segments. Cela est utile pour repérer les motifs entre les groupes très satisfaits et insatisfaits.
Vous pouvez faire quelque chose de similaire dans ChatGPT, mais vous devrez être intentionnel sur le regroupement, la division en morceaux et la création de prompts pour chaque question. C'est beaucoup plus laborieux et facile de faire des erreurs si vous n'êtes pas organisé. Si vous voulez une vue d'ensemble sur la création de votre enquête, consultez comment créer une enquête sur la culture des laboratoires de recherche des étudiants en doctorat.
Affronter les limites de contexte de l'IA avec de grandes données d'enquêtes
Chaque outil d'IA a une limite de contexte—si votre enquête sur la culture des laboratoires reçoit de nombreuses réponses dans des questions ouvertes, vous pouvez rapidement atteindre ce plafond. Voici comment le gérer (ces approches sont intégrées à Specific, mais vous pouvez utiliser des stratégies similaires ailleurs) :
Filtrage : Réduisez les réponses avant de les envoyer à l'IA. Par exemple, analysez uniquement les conversations où les étudiants ont signalé des problèmes de communication en laboratoire, ou concentrez-vous sur les réponses à la question de la « gestion de charge de travail ». Cela réduit le volume des données et augmente la pertinence.
Rogner : Envoyez uniquement les questions ou segments sélectionnés à l'IA. Vous souhaitez comprendre des perspectives sur la gouvernance ? Rogner et envoyer juste cette section, afin que votre contexte soit adapté et vos idées centrées.
Cela est particulièrement utile, car les études montrent que les défis clés dans la culture des laboratoires tournent souvent autour de la communication et de la charge de travail—donc une analyse ciblée paie vraiment. [2][3]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des étudiants en doctorat
Une des parties les plus difficiles de l'analyse des enquêtes qualitatives sur la culture des laboratoires est de travailler ensemble avec des collègues—partager des idées, bâtir sur l'analyse de chacun et voir qui a contribué à quoi.
Dans Specific, vous analysez les données de manière collaborative en discutant directement avec l'IA. Plusieurs membres de l'équipe peuvent lancer différents chats, chacun avec ses propres filtres et lignes de questionnement. C'est parfait pour les équipes de recherche distribuées—quelqu'un peut explorer les expériences sur la dynamique sociale, tandis qu'un collègue se concentre sur la charge de travail ou les relations avec les conseillers. Chaque chat montre clairement qui l'a créé, donc c'est facile de gérer les threads et de coordonner les findings.
Chaque message de chat de l'IA met en avant le contributeur. Lorsque vous collaborez, vous voyez les avatars des expéditeurs—donc c'est transparent, et plus facile de suivre qui a dit quoi. Cela est vital si vous travaillez avec de grands groupes d'étudiants diplômés ou à travers plusieurs départements, où une communication claire et une tenue de registres sont importantes.
Créez votre enquête sur la culture des laboratoires de recherche des étudiants en doctorat dès maintenant
Commencez à recueillir des retours réels et exploitables avec des enquêtes pilotées par l'IA qui rendent l'analyse de données rapide, collaborative et perspicace—améliorant la culture de votre laboratoire et les résultats des étudiants.