Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants doctorants sur la santé mentale et le bien-être en utilisant des méthodes et outils d'analyse d'enquête alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données de l'enquête
Comment vous abordez l'analyse des réponses à l'enquête dépend de la structure de vos données. Si votre enquête auprès des étudiants doctorants sur la santé mentale utilise un mélange de questions quantitatives et qualitatives, choisir les bons outils est crucial pour extraire des insights exploitables.
Données quantitatives : Si vous souhaitez savoir combien d'étudiants ont sélectionné une certaine option, des outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Ces outils facilitent le comptage des chiffres, la génération de graphiques et l'identification des tendances dans des questions structurées telles que les choix multiples ou les scores de notation.
Données qualitatives : Les réponses en texte libre, histoires ou réponses de suivi peuvent fournir un contexte profond, mais elles sont difficiles à analyser manuellement—surtout si vous avez plus qu'une poignée de réponses. Vous ne pouvez tout simplement pas toutes les lire. Ici, les outils d'IA changent la donne. Ils identifient automatiquement les thèmes et motifs clés, vous donnant l'insight qualitatif que vous manqueriez autrement—et rendant le processus beaucoup plus rapide et précis.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse d'IA
ChatGPT est le premier arrêt pour l'analyse d'IA de tout le monde. Vous pouvez copier et coller vos réponses exportées d'enquête, puis discuter avec l'IA pour trouver des motifs, générer des résumés ou répondre à des questions spécifiques.
Mais cela peut vite devenir désordonné. Traiter de nombreuses réponses ouvertes est fastidieux dans ChatGPT; les limites de la fenêtre de contexte signifient que vous risquez de louper des commentaires importants, et segmenter vos données en morceaux plus petits peut être chronophage. Vous n'avez pas vraiment d'organisation ou de filtrage, donc plonger dans des couches plus profondes des données nécessite un travail manuel.
Idéal pour des insights rapides, moins pour une analyse à grande échelle. Si vous avez juste une poignée de réponses, c'est correct. Mais lorsque vous analysez des données complexes provenant de douzaines ou de centaines d'étudiants doctorants, l'expérience devient maladroite.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse de réponses d'enquête alimentée par l'IA. Il fait tout en un seul endroit—vous pouvez créer des enquêtes conversationnelles, les lancer et analyser instantanément les retours qualitatifs avec l'IA.
Collecte de données de haute qualité : À mesure que les étudiants doctorants répondent, Specific utilise des questions de suivi automatiques par IA pour approfondir chaque réponse, capturant des aperçus plus riches sur la santé mentale et le bien-être.
Analyse instantanée alimentée par l'IA : Au lieu de jongler avec des fichiers entre outils, l'analyse alimentée par l'IA dans Specific résume automatiquement les thèmes, pointe les tendances et traduit les réponses en texte libre en conclusions visuelles et exploitables. Pas de manipulation de feuilles de calcul. Et si vous souhaitez plus de contexte, il vous suffit de discuter avec l'IA au sujet de vos résultats—personnalisant ce que vous voulez voir, tout comme parler à ChatGPT, mais avec des fonctionnalités adaptées aux données d'enquête.
Gestion intelligente des données : Specific vous permet également de segmenter, filtrer et gérer le jeu de données avant de l'envoyer dans le contexte de l'IA—augmentant la précision et la concentration dans votre analyse d'enquête sur la santé mentale et le bien-être.
Prompts utiles pour analyser les réponses des enquêtes sur la santé mentale des étudiants doctorants
Les prompts efficaces rendent l'analyse des réponses d'enquête par l'IA beaucoup plus productive, surtout lorsque vous souhaitez explorer des sujets nuancés sur la santé mentale et le bien-être. Voici comment extraire la valeur des feedbacks des étudiants doctorants, que ce soit à l'aide de Specific, ChatGPT, ou tout autre créateur d'enquête basé sur GPT.
Prompt pour les idées centrales : C'est le prompt de base pour résumer les plus grandes tendances et sujets dans vos données d'enquête qualitative. Il fonctionne à la fois dans ChatGPT et Specific. Collez simplement toutes vos réponses sur la santé mentale et le bien-être et utilisez:
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Le contexte influe sur la précision : L'IA fonctionne toujours mieux si vous fournissez des informations de fond. Par exemple, vous pouvez commencer par :
Analysez les réponses de l'enquête des étudiants doctorants concernant leur santé mentale et leur bien-être pour identifier les sources de stress prévalentes et les mécanismes d'adaptation.
Une fois que vous avez la liste des idées centrales, suivez par :
Plongez plus profondément dans des sujets spécifiques : « Parlez-moi plus des mécanismes d'adaptation » ou « Quels sont les sources de stress les plus citées par les étudiants doctorants internationaux ? »—adaptez vos requêtes pour obtenir des informations plus riches.
Prompt pour les sujets spécifiques : Pour valider des idées particulières, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'accès au counseling ? Incluez des citations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Pour identifier systématiquement les aspects les plus difficiles rencontrés par votre public :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés par les étudiants doctorants. Résumez chacun et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Pour révéler ce qui pousse les comportements ou attitudes des étudiants :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Pour avoir une idée de l'humeur générale en analysant le bien-être :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête des étudiants doctorants (positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases-clés ou les feedbacks qui contribuent à chaque catégorie.
Prompt pour les suggestions et idées : Pour capturer les solutions ou innovations suggérées par les répondants:
Identifiez et listez 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 c'est pertinent.
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : Cela aide à identifier les lacunes au niveau de l'université ou du programme :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Expérimentez, mélangez et itérez sur ces prompts selon votre objectif analytique. Si vous voulez une enquête prête à l'emploi qui collecte un feedback ouvert et exploitable, consultez le générateur d'enquêtes sur la santé mentale et le bien-être des étudiants doctorants—il est chargé de prompts de meilleures pratiques depuis le début.
Comment Specific analyse les types de questions dans votre enquête sur la santé mentale et le bien-être
Specific gère l'analyse de l'enquête qualitative différemment selon chaque type de question, ce qui est idéal pour démêler les feedbacks complexes sur la santé mentale et le bien-être des étudiants doctorants :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : L'IA résume toutes les réponses, ainsi que tout contexte ou détail des suivis—vous donnant une synthèse directe de ce que disent les étudiants ainsi qu'un contexte plus profond dans leurs propres mots.
Choix avec suivis : Avec des choix simple ou multiples accompagnés d'un suivi, vous obtenez un résumé des réponses de suivi pour chaque choix—parfait pour comprendre, par exemple, pourquoi les étudiants préfèrent certains services de soutien ou ce qui les a poussés à une réponse particulière.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe—détracteurs, passifs, promoteurs—a son propre résumé par IA, couvrant tous les retours de suivi associés. Ainsi, vous ne connaissez pas seulement votre score, mais le « pourquoi » derrière chaque segment.
Vous pouvez également faire tout cela dans ChatGPT, en collant des données segmentées et en stimulant GPT en conséquence. C'est plus manuel et demande de la rigueur, mais l'approche sous-jacente est la même.
Pour explorer comment mieux concevoir ces questions, consultez les meilleures questions pour les enquêtes sur la santé mentale et le bien-être des étudiants doctorants.
Comment surmonter les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des réponses d'enquête
Si vous avez des centaines de réponses, vous atteindrez rapidement les limites de taille de contexte de l'IA (la quantité maximale de texte que l'IA peut traiter à la fois). Cela est crucial pour les enquêtes sur la santé mentale et le bien-être des étudiants doctorants, où les retours ouverts peuvent s'accumuler rapidement. Voici comment gérer cela :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où le répondant a répondu à certaines questions ou fait des choix spécifiques. Par exemple, en filtrant uniquement ceux qui ont signalé un stress élevé, ou seulement ceux qui ont mentionné des programmes de soutien externes. Specific gère cela en quelques clics, minimisant les données non pertinentes pour l'IA.
Recadrage : Limitez les données envoyées à l'IA, par exemple en incluant uniquement les réponses à la section santé mentale ou un sous-ensemble de questions ouvertes. Cela aide l'IA à rester concentrée et dans ses limites de mémoire. Dans Specific, vous choisissez simplement les questions que vous souhaitez analyser, et cela s'occupe du reste.
Si vous souhaitez analyser toute l'enquête sur la santé mentale et le bien-être sans perdre de nuance, les filtres de contexte intégrés de Specific sont irremplaçables. Vous trouverez plus de détails sur le fonctionnement à l'analyse des réponses d'enquête par IA avec filtrage de contexte.
La recherche externe souligne l'importance d'un filtrage robuste—surtout lorsque vous travaillez avec des ensembles de données volumineux et sensibles comme les enquêtes sur le bien-être des étudiants doctorants.[1]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes chez les étudiants doctorants
L'analyse collaborative est souvent délicate, surtout lorsque différents membres de l'équipe apportent une expertise variée à l'interprétation des retours de santé mentale et de bien-être des étudiants doctorants. Centraliser et partager les interprétations, et suivre qui a contribué à quoi, fait toute la différence entre des rapports superficiels et des insights véritablement exploitables.
Salon de chat instantané AI pour l'analyse des enquêtes : Avec Specific, vous n'avez pas besoin d'effectuer des exportations ou de créer des tableaux de bord compliqués. Discutez simplement avec l'IA à propos de l'enquête—demandez-lui des tendances, de nouvelles idées, ou même de synthétiser des commentaires ouverts à la volée. Tout le monde voit le dernier résultat, et vous pouvez revisiter des conversations passées à tout moment.
Chats d'analyse multiples pour une exploration plus approfondie : Chaque projet peut avoir plusieurs chats d'analyse parallèles, chacun avec ses propres filtres ou focus—l'un pour le stress, un autre pour le soutien, un pour les étudiants internationaux, etc. Vous voyez qui a commencé chaque conversation, pour que les équipes puissent explorer différentes questions de recherche de manière efficace et audible.
Transparence collaborative, contributeurs suivis : Specific suit chaque utilisateur participant au chat d'analyse—leur avatar s'affiche à côté de chaque message, vous savez donc toujours qui partage quelle observation ou pose quelle question de suivi. Cette fonctionnalité est parfaite pour les équipes à distance ou les groupes de recherche multidisciplinaires.
Pour voir comment vous pouvez concevoir ou modifier vos enquêtes pour une analyse collaborative plus riche, essayez l'éditeur d'enquête par IA—décrivez les changements en langage naturel et l'IA mettra à jour votre enquête instantanément.
Créez dès maintenant votre enquête auprès des étudiants doctorants sur la santé mentale et le bien-être
Utilisez l'analyse alimentée par l'IA pour révéler des motifs uniques dans la santé mentale et le bien-être de vos étudiants doctorants—et commencez à transformer le feedback ouvert en stratégies de soutien exploitables dès aujourd'hui.