Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants en doctorat sur l'avancement de la recherche en utilisant des méthodes éprouvées basées sur l'IA pour l'analyse des réponses d'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquête
Choisir votre approche et vos outils dépend de la forme et de la structure de vos données. Si vous travaillez avec une enquête auprès des étudiants en doctorat, vous aurez probablement à la fois des réponses quantitatives et qualitatives.
Données quantitatives : Pour des questions comme « Combien d'étudiants ont terminé la collecte de données ce semestre ? », vous pouvez facilement compter les chiffres dans Excel, Google Sheets ou des plateformes d'enquête de base. Ces outils permettent de créer rapidement des graphiques et des statistiques.
Données qualitatives : Pour les questions ouvertes — qui portent sur les défis, les motivations ou les conseils — lire chaque réponse est impossible à grande échelle. C'est là que les outils d'IA entrent en jeu. L'IA peut résumer, extraire des motifs et révéler les thèmes clés à partir de dizaines ou de centaines de réponses riches en texte.
Il existe deux principales approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Exportation manuelle de données : Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête (CSV ou texte brut) et les coller dans ChatGPT ou des outils basés sur des GPT similaires pour l'analyse. Cela vous permet de discuter directement avec l'IA au sujet des résultats de votre recherche.
Limites : Copier manuellement de grands ensembles de données est fastidieux. Les outils de chat n'organisent pas nativement vos données ni ne permettent de filtrer en profondeur. La fenêtre de contexte pour ChatGPT est également limitée, donc vous ne pourrez peut-être pas analyser toutes les réponses d'enquête en une seule fois. Le côté positif, c’est que vous obtenez une Q&A flexible—mais attendez-vous à un peu de manipulations.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour les données d'enquête : Avec un outil comme Specific, vous pouvez à la fois collecter des données d'enquête auprès des étudiants en doctorat et analyser les réponses instantanément à l'aide de l'IA. Les enquêtes se déroulent sous forme d'entretiens engageants basés sur le chat, avec des questions de suivi automatisées qui approfondissent les détails. Cela augmente à la fois la qualité et la profondeur des données de progression de la recherche que vous collecterez—voir plus sur le fonctionnement des suivis automatiques.
Analyse IA instantanée & insights exploitables : L'IA dans Specific résume les réponses, signale les thèmes clés et génère des rapports partageables—sans feuilles de calculs ni copier-coller ennuyeux. Vous pouvez discuter directement avec l'IA (comme ChatGPT) sur des résultats spécifiques, mais avec des fonctionnalités supplémentaires: gestion de contexte, exportation de résumés et collaboration en équipe.
Paysage du marché : Au-delà de Specific, des outils d'IA comme NVivo, MAXQDA, Delve et Canvs AI offrent un codage automatique avancé, une extraction de thèmes et une détection de sentiments pour les retours d'enquête. Ces outils réalisent désormais ce qui prenait auparavant des jours aux chercheurs—faire ressortir le « pourquoi » derrière les données plus rapidement et avec moins de labeur manuel. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'enquête auprès des étudiants en doctorat sur l'avancement de la recherche
L'IA consiste à poser les bonnes questions. Les invites guident votre analyse et vous font passer des données brutes à des insights clairs. Voici quelques invites éprouvées qui fonctionnent bien—que vous utilisiez ChatGPT, un autre outil d'IA ou la fonctionnalité chat d'analyse IA de Specific.
Invite pour idées principales : Découvrez rapidement les grandes idées et les meilleures réponses. Cette invite universelle permettra de faire émerger les principaux sujets des enquêtes sur la progression de la recherche :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à deux phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale 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 principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Conseil : L'IA fonctionne mieux avec le contexte. Si vous expliquez le contexte de votre enquête, les objectifs des participants ou l'objectif de l'analyse, le résumé s'améliore. Par exemple :
Cette enquête a été menée auprès des étudiants en doctorat pour comprendre les plus grands obstacles et motivateurs dans l'avancement de la recherche au cours de l'année universitaire 2023-2024. Nous sommes particulièrement intéressés par les commentaires qualitatifs concernant la supervision, les ressources disponibles et la gestion du temps.
Approfondir les thèmes : Une fois que vous avez les idées principales, utilisez des invites ciblées, comme :
Parlez-moi plus de l'épuisement (idée principale)
Invite pour sujets spécifiques : Vérifiez rapidement si les participants ont discuté d'un problème (utile pour la validation d'hypothèse ou les requêtes ciblées) :
Quelqu'un a-t-il parlé du financement ? Incluez des citations.
Invite pour les personas : Cartographiez les types d'étudiants en doctorat participant—par exemple, par leur étape, département ou axe de recherche :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Identifiez les frustrations des étudiants dans le parcours de recherche :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur les plus courants, les frustrations ou les défis mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour motivations et moteurs : Comprenez ce qui motive les étudiants à avancer, même lorsqu'ils rencontrent des obstacles :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Invite pour besoins non satisfaits & opportunités :
Examinez les réponses d'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Si vous planifiez votre première enquête, vous pouvez trouver des questions adaptées pour les études de progression de la recherche dans notre guide sur les meilleures questions d'enquête ou construire votre enquête pour étudiants en doctorat instantanément avec un préréglage en utilisant notre générateur d'enquête IA pour ce public.
Comment Specific analyse les données qualitatives—par type de question
L'analyse de Specific s'adapte automatiquement en fonction du type de question—fournissant des insights adaptés pour chaque format :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé concis de toutes les réponses à la question principale, plus un contexte supplémentaire pour chaque suivi. Cela fait ressortir les motifs nuancés concernant les défis liés à la progression de la recherche, comme la façon dont la supervision ou l'accès aux laboratoires affecte l’avancée des étudiants.
Choix avec suivis : Chaque réponse à choix multiples (par exemple, « Je suis bloqué sur l'écriture » vs « J'ai besoin de financement ») obtient son propre résumé, en agrégeant toutes les réponses de suivi connexes. Vous pouvez voir le « pourquoi » pour chaque choix—sans manipulation de données distincte.
NPS : Pour les questions de Net Promoter Score (« Quelle est la probabilité que vous recommandiez ce programme ? »), Specific fournit un résumé distinct pour les dénigreurs, les passifs et les promoteurs. Les suivis en texte libre de chaque groupe sont analysés automatiquement, vous aidant à comprendre ce qui fait des étudiants doctorants satisfaits ou frustrés.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires dans ChatGPT, mais cela nécessite plus de copier-coller, de filtrage et d’ajustement des invites. Specific élimine l'effort manuel et le risque de manquer des motifs—ou de perdre le contexte—lors de l’exportation.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA sur de grandes enquêtes
Les outils d'IA (y compris ChatGPT, Specific et d'autres) ont une limite de contexte dure—la quantité maximale de texte traitable à la fois. Pour les grandes enquêtes auprès des étudiants en doctorat, votre ensemble de données peut être trop volumineux pour tenir en une seule passe. Voici comment y faire face :
Filtrage : Concentrez l’analyse uniquement sur les conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi certaines réponses (par exemple, filtrer pour les réponses qualitatives concernant « l'analyse de données » ou « l'accès aux laboratoires »). Specific rend cela très simple—il suffit de définir votre filtre et l'IA n'analyse que le sous-ensemble ciblé.
Recadrage : Limitez les données d'enquête envoyées à l'IA en sélectionnant seulement quelques questions clés à la fois. Cela permet d’obtenir des insights sur des sujets (comme la supervision, la motivation ou le financement) tout en restant dans la taille de contexte de l'IA. Vous évitez à la fois le bruit et la surcharge de données.
Une gestion intelligente du contexte est essentielle pour des découvertes significatives et fraîches—que vous utilisiez des outils GPT généraux ou une plateforme avancée comme Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des étudiants en doctorat
Si vous avez déjà essayé d'analyser des données d'enquête sur l'avancement de la recherche en équipe, vous savez à quelle vitesse la confusion s'installe—surtout avec des versions multiples, des notes conflictuelles ou des commentaires peu clairs.
Chats IA en temps réel pour les équipes : Dans Specific, toute personne de votre équipe peut lancer un chat d'analyse sur les données d'enquête. Chaque chat peut être filtré différemment—en se concentrant sur un département, une étape dans le programme ou un thème qualitatif spécifique comme « gestion du temps ».
Propriété & clarté dans le chat : Chaque chat indique qui l’a créé, avec un avatar visible, vous voyez instantanément quel collègue se plonge dans quoi. Lors de la collaboration dans le chat, chaque message a l'avatar de l'expéditeur—de sorte que les examens par les pairs et les questions de suivi ne se perdent jamais dans la foule.
Filtre et mise au point pour l'analyse de groupe : Les équipes peuvent analyser le même ensemble de données d'enquête sous plusieurs angles, créer des chats parallèles pour différentes questions de recherche et garder les résultats organisés—utile pour les bureaux de recherche, les directeurs de programme ou les comités de la faculté menant des boucles d'amélioration continue. La collaboration passe de « qui a fait quoi ? » à « construisons sur les découvertes de chacun ».
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Commencez à analyser des retours riches et motivants de votre communauté d'étudiants en doctorat en quelques minutes—les insights pilotés par l'IA, l'automatisation puissante et la collaboration fluide avec Specific signifient que vous obtenez profondeur et clarté sans tracas.