Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants doctorants sur les opportunités de développement professionnel en utilisant l'analyse de réponses d'enquête alimentée par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Les outils et l'approche que vous utilisez dépendront de la structure de vos données d'enquête. Voici ce qui fonctionne pour chaque type de données :
Données quantitatives : Les données basées sur des chiffres (« Combien de personnes ont choisi cette option ? ») sont faciles à gérer à l'aide d'outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez agréger les comptes, calculer des moyennes et visualiser les résultats avec des graphiques simples.
Données qualitatives : Les réponses en texte libre, les réponses ouvertes ou les questions de suivi fournissent des insights plus riches mais sont plus difficiles à traiter manuellement. Lorsque vous avez des centaines de réponses ouvertes, lire et coder tout à la main est impraticable. C'est précisément là que les outils d'IA excellent, car ils automatisent le codage, identifient les modèles, résument les thèmes et mettent en avant des insights plus profonds sans heures de travail manuel.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller pour des insights rapides par IA : Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes d'enquête, les coller dans ChatGPT et discuter avec l'IA pour des résumés ou une analyse approfondie. Cette méthode fonctionne pour les jeux de données petits à moyens et les résumés de base.
Limitations : Gérer les données de cette manière n'est pas très pratique. Formater les réponses, répartir la charge de travail et garder les choses organisées peuvent rapidement devenir chaotiques, surtout si vous souhaitez comparer des sous-groupes ou partager les résultats avec d'autres.
Des outils avancés comme NVivo et MAXQDA offrent des fonctionnalités supplémentaires telles que l'analyse de texte automatisée et la visualisation, les rendant largement utilisés dans la recherche académique pour intégrer plusieurs sources de données et fournir une analyse approfondie. [1]
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécifiquement pour les enquêtes et l'analyse de données qualitatives : Des solutions comme Specific combinent une IA puissante basée sur GPT avec une conception d'enquête spécialisée. Vous pouvez à la fois créer votre enquête sur les opportunités de développement professionnel pour les étudiants doctorants et analyser les résultats instantanément, tout au même endroit. Pas besoin de processus manuels ou d'outils externes.
Meilleures réponses, données plus riches : Specific pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, améliorant la qualité et la clarté des réponses. Vous collecterez des données plus faciles à interpréter et plus exploitables.
Analyse instantanée par IA : Dès que votre enquête se termine, Specific résume les réponses, identifie les thèmes clés, met en évidence les besoins non satisfaits et organise vos données en insights exploitables, sans feuilles de calcul ni étapes supplémentaires requises.
Discussion avec les données : Vous pouvez interroger l'IA sur n'importe quel aspect de vos résultats, filtrer les conversations et explorer les données de manière conversationnelle, tout comme avec ChatGPT. Vous bénéficiez également de fonctionnalités spécialement conçues pour les données d'enquête, en gérant les informations incluses dans le contexte de l'IA, en ajoutant des filtres aux sessions de chat et en suivant les fils de collaboration.
D'autres plateformes comme Insight7 et Thematic apportent également une analyse thématique automatisée et une détection des sentiments, traitant les données d'enquête qualitatives à grande échelle. Ces outils peuvent vous aider à extraire des insights exploitables à partir de grands ensembles de données non structurées, souvent utilisés pour la recherche académique et les retours d'utilisateurs en profondeur. [2], [3]
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants doctorants
Une fois que vous avez les réponses ouvertes, l'étape suivante consiste à utiliser des invitations fortes pour « discuter avec vos données »—que ce soit dans Specific ou avec ChatGPT. Utiliser des invitations efficaces vous aide à extraire rapidement les bons insights. Voici quelques approches éprouvées :
Inviter pour les idées principales : Pour identifier les principaux thèmes dans votre ensemble de données, utilisez cette invitation puissante et éprouvée (utilisée par l'IA de Specific) :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un expliquant de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), la plus mentionnée en tête
- 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
Donner plus de contexte à l'IA : La qualité de votre analyse par IA sera toujours améliorée si vous fournissez du contexte—décrivez l'objectif de votre enquête, votre public et ce que vous attendez des insights. Par exemple :
Analysez ces réponses d'étudiants doctorants sur les opportunités de développement professionnel dans une grande université américaine. Mon objectif principal est de découvrir les besoins récurrents et d'évaluer la satisfaction par rapport au soutien actuel. Résumez les principaux thèmes et indiquez les lacunes.
Suivi : Après avoir obtenu les thèmes principaux, approfondissez avec des invitations comme « Dites-moi en plus sur [idée principale]. »
Inviter pour un sujet spécifique : Si vous souhaitez valider si un sujet particulier a été abordé, essayez ceci :
Quelqu'un a-t-il parlé de mentorat ou de soutien du corps enseignant ? Incluez des citations.
Inviter pour des personas : Pour découvrir différents types d'étudiants doctorants et leurs attitudes, utilisez :
Basé sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, comme les « personas » sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes les citations ou modèles pertinents observés dans les conversations.
Inviter pour les points de douleur et les défis : Pour cataloguer les obstacles courants, demandez :
Analysez les réponses au sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence.
Inviter pour les motivations et les moteurs : Pour comprendre ce qui motive les répondants, utilisez :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Inviter pour l'analyse des sentiments : Pour obtenir un bilan global de l'humeur, essayez :
Évaluez le sentiment général 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.
Inviter pour les suggestions et idées : Si vous souhaitez recueillir des recommandations concrètes :
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 si pertinent.
Inviter pour les besoins insatisfaits et les opportunités : Pour repérer les lacunes et les domaines d'amélioration :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins insatisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration tels que soulignés par les répondants.
Si vous souhaitez plus d'inspiration pour concevoir votre enquête ou affiner les questions, consultez ces meilleures questions pour des enquêtes sur le développement professionnel des doctorants.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA de Specific fournit un résumé concis pour toutes les réponses, ainsi que des réponses de suivi liées à chaque question ouverte. Elle distille les principaux thèmes, mettant en avant les insights clés que vous attendriez d'un analyste diligent.
Choix avec suivis : Chaque réponse a son propre résumé de toutes les réponses de suivi associées. Cette vue superposée facilite la comparaison des motivations, attentes ou attitudes associées à chaque choix.
NPS (Net Promoter Score) : Specific génère des résumés distincts pour chaque catégorie—détracteurs, passifs et promoteurs—pour que vous puissiez rapidement identifier ce qui motive une satisfaction élevée ou faible et concentrer vos améliorations en conséquence.
Vous pouvez réaliser une analyse similaire avec ChatGPT, mais vous devrez manuellement filtrer, structurer et gérer les réponses—beaucoup plus laborieux qu'avec un outil conçu à cet effet. En savoir plus sur l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Comment relever les défis avec les limites de taille de contexte de l'IA
Limites de taille de contexte : Tous les modèles IA, y compris GPT et ceux alimentant les outils d'enquête, ont une limite de mémoire (contexte). Si vous avez plus de réponses d'enquête que l'outil peut traiter à la fois, vous devrez ajuster votre approche.
Filtrage : Avec Specific, vous pouvez filtrer les conversations par répondant ou par réponse (par exemple, n'analyser que les étudiants qui ont répondu d'une certaine manière ou à certaines questions). Cela réduit les données, permettant des analyses approfondies sans perdre le focus ni dépasser les limites de taille de contexte.
Rognage : Vous pouvez également « rogner » vos questions pour analyse, c'est-à-dire que vous envoyez seulement des questions sélectionnées, pas l'ensemble du jeu de données, à l'IA. Cela vous aide à rester dans ce que l'IA peut gérer tout en obtenant des résultats détaillés pour des aspects ou segments spécifiques.
Les deux techniques sont prises en charge dès le départ dans Specific, éliminant les frictions dans la gestion de grands ensembles de données. Si vous souhaitez voir comment cela fonctionne en pratique, consultez comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquêtes des étudiants doctorants
Obtenir des insights à partir d'une enquête auprès des étudiants doctorants sur les opportunités de développement professionnel peut être délicat, non seulement à cause des données, mais aussi parce que les équipes doivent collaborer sur l'analyse et partager les résultats sans effort.
Discussion IA pour l'analyse des enquêtes : Avec Specific, vous analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA comme si vous parliez à un coéquipier. Vous pouvez demander des résumés, approfondir les thèmes ou demander des citations par sujet—pas besoin de connaissances techniques.
Analyses de discussion parallèles multiples : Une session de brainstorming avec vos collègues ? Dans Specific, vous pouvez créer plusieurs discussions, chacune avec ses propres filtres et centre d'intérêt. Un fil d'analyse peut examiner les motivations pour poursuivre des carrières académiques, tandis qu'un autre explore les obstacles au développement professionnel ou les lacunes de soutien. Chaque discussion indique qui l'a commencée, de sorte que tout le monde puisse voir qui travaille sur quoi.
Collaboration d'équipe claire : Dans chaque discussion, l'avatar de l'expéditeur est toujours visible, clarifiant qui a dit quoi. Cela facilite la collaboration des équipes de recherche multi-campus, des enseignants et des représentants étudiants pour partager des observations et travailler sur le travail de chacun, sans soucis de contrôle de versions.
Pour obtenir des insights collaboratifs, exploitables à partir de vos enquêtes sur les étudiants doctorants, profitez de ces fonctionnalités pour que la voix de chacun soit entendue dans votre flux de travail d'analyse. Si vous travaillez encore sur votre enquête, le guide pratique pour créer des enquêtes sur le développement professionnel pour les étudiants doctorants contient d'excellentes étapes à suivre.
Créez votre enquête sur les opportunités de développement professionnel pour les étudiants doctorants maintenant
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