Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête menée auprès des étudiants doctorants d'une université sur l'expérience des assistants d'enseignement. Que vous travailliez avec des centaines de réponses ouvertes ou des métriques quantitatives, je vous aiderai à extraire des informations précieuses grâce à des outils d'analyse d'enquête basés sur l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Les outils et méthodes que vous utilisez dépendent de la structure de vos données et du format des réponses de l'enquête. Décomposons cela :
Données quantitatives : Pour les questions structurées—comme « Quelle est votre satisfaction, de 1 à 10 ? » ou à choix multiple—la méthode la plus efficace est un tableur. J'utilise souvent Excel ou Google Sheets pour compter rapidement les résultats, calculer les moyennes et créer des graphiques de base. Tout le monde peut faire ça—il s'agit juste de compter et résumer.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, les suivis ou les réponses narratives sont une autre affaire. Vous ne pouvez pas passer au crible des centaines de dissertations à la main—et vous ne devriez pas. Les outils d'IA conçus pour le langage naturel font le gros du travail ici, identifiant les thèmes, tendances et opinions clés qui prendraient des âges à une équipe humaine pour découvrir.
Il existe deux approches pour l'outillage en traitant les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Analyse couper-coller : Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes et les coller dans ChatGPT (ou un autre grand modèle de langage) pour explorer les motifs ou poser des questions personnalisées. Cela vous permet d'engager vos données de manière conversationnelle—pensez-y comme discuter avec un assistant de recherche qui a lu toutes vos réponses.
Pas si vite quand les données sont grandes : Faire cela pour des dizaines de réponses est bien. Mais dès que vous travaillez avec des centaines de réponses, cela devient maladroit. Vous pourriez perdre le fil, trouver fastidieux de copier-coller, et lutter pour organiser plusieurs suivis et différents types de questions.
Résumé : Idéal pour de petits lots, des expérimentations pratiques, ou lorsque vous avez déjà exporté vos données. Pourtant, gérer le processus seul est lourd.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquête : Les plateformes comme Specific sont conçues pour analyser les retours d'enquêtes qualitatives de bout en bout. Elles vous permettent de collecter et d'analyser les réponses dans un seul système, propulsé par une IA faite pour les retours d'utilisateurs et non pour les conversations génériques.
De meilleures données, de meilleures idées : Le format conversationnel de Specific sonde automatiquement avec des questions de suivi intelligentes (voyez comment les suivis IA fonctionnent), donc vous obtenez des histoires plus riches, pas juste de courts extraits.
Pas de tableurs, juste des réponses : Dès que les réponses arrivent, vous obtenez des résumés IA instantanés, des thèmes centraux exploitables, et la capacité de « discuter » avec vos résultats—demandez à l'IA des suggestions, des points de douleur, ou même de comparer les réponses par groupe, tout cela sans tri manuel.
L'analyse coule facilement : Vous avez des outils supplémentaires pour contrôler quelles données sont envoyées à chaque conversation IA, gérer la taille du contexte, et garder des fils d'analyse distincts pour différents angles.
Intéressé par cette approche ? Cela vaut la peine de consulter la page d'analyse d'enquête IA de la plateforme pour en savoir plus. Vous éviterez des heures de révision manuelle, et obtiendrez des idées plus profondes et plus fiables sur les expériences d'assistant d'enseignement des étudiants doctorants—soutenues par l'IA adaptée précisément à ce workflow.
En fait, analyser les réponses des enquêtes des étudiants doctorants sur leurs expériences d'assistant d'enseignement peut révéler des tendances dans les défis et l'impact sur le développement académique—quelque chose que de nombreuses universités ont commencé à prioriser dans leurs évaluations de programme [1].
Invite utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses à l'enquête sur l'expérience d'assistant d'enseignement des étudiants doctorants
L'IA est aussi bonne que l'invite que vous lui donnez, surtout lorsqu'il s'agit de retours désordonnés et multistrates comme les expériences des étudiants doctorants en tant qu'assistants d'enseignement. Voici des invites éprouvées que vous pouvez utiliser dès maintenant—que vous travailliez avec Specific, ChatGPT ou un autre outil d'IA.
Invite pour les idées principales :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Astuce : Ajoutez du contexte pour de meilleures réponses ! L'IA fournit toujours des résultats plus pertinents si vous mettez en place le but de l'enquête, votre public ou vos objectifs. Par exemple :
Analysez les réponses des enquêtes des étudiants doctorants concernant leurs expériences d’assistant d’enseignement pour identifier les défis et les avantages courants.
Approfondissez certaines découvertes : Une fois que vous avez des thèmes principaux, utilisez des invites ciblées telles que :
Dites-m'en plus sur les problèmes de gestion de la charge de travail mentionnés par les étudiants docteurs.
Invite pour un sujet spécifique : Si vous avez besoin de valider si un défi ou une opportunité (par exemple, « soutien des superviseurs ») a été mentionné, demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé d’un soutien de la part des enseignants ? Incluez les citations.
Voici d'autres invites ciblées, testées pour les enquêtes sur l'expérience des étudiants doctorants en tant qu'assistants d'enseignement :
Invite pour des personas :
En vous basant sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblables à la façon dont les « 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 :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et 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 et fournissez des éléments probants à partir des données.
Invite pour l'analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l’enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour des suggestions et idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par sujet ou par fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Invite pour des besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, tout écart ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
N'oubliez pas, utiliser ce type d’invites vous aide à passer des résumés génériques de l’IA à des informations exploitables et granulaires. Pour plus d'inspiration sur les invites et de conseils sur la conception d'enquêtes, consultez notre article sur les meilleures questions d'enquête pour les étudiants doctorants et les TAs.
Les collèges qui investissent dans l'analyse des retours ouverts en utilisant ces méthodes voient une amélioration de la qualité et des insights plus exploitables [2].
Comment Specific analyse les données d'enquêtes qualitatives par type de question
Le type de question que vous posez dans un sondage détermine la façon dont les réponses sont résumées et interprétées. Chez Specific, nous nous appuyons dessus en adaptant l'analyse IA à chaque type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): L'IA vous fournit un résumé pour toutes les réponses, y compris des résumés distincts pour des suivis en profondeur liés à ces questions. Si vous demandez « Quels sont vos plus grands défis en tant qu'assistant d'enseignement ? », vous obtiendrez une liste distillée de points de douleur extraits de tous les commentaires et conversations de suivi.
Choix avec suivis : Chaque option de réponse (par exemple, « Gestion du temps ») reçoit son propre résumé personnalisé, basé sur ce que les répondants ont dit en choisissant cette option et en répondant aux sondages de suivi. Cela vous permet de comparer les retours sur des problèmes spécifiques—vous aidant à cerner ce qui fonctionne ou pas.
Questions NPS : Les réponses sont divisées par groupe : détracteurs, passifs ou promoteurs. L'IA fournit un résumé adapté pour chaque groupe selon ce que les gens ont dit à propos de leur choix (e.g., les détracteurs expliquant pourquoi ils ont eu une mauvaise expérience).
Vous pourriez atteindre des résultats similaires en collant des lots de réponses pertinentes dans ChatGPT et en exécutant des invites pour chaque segment, mais c’est beaucoup plus de travail manuel et facile à perdre de vue. Je préfère les outils qui automatisent ce processus de cartographie et de résumé.
Les données qualitatives, en particulier provenant des enquêtes sur les étudiants doctorants, mettent souvent en évidence des défis complexes et des histoires détaillées qui ne peuvent pas être réduites à des chiffres seuls [3]. Utiliser l'IA pour décomposer les réponses par structure et groupe est le raccourci vers des insights exploitables.
Surmonter les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Si vous essayez de regrouper toutes vos réponses d'enquête en une seule invite IA, vous pourriez rencontrer un mur : les grands modèles de langage ne peuvent « voir » qu'une certaine quantité de données à la fois (leur « taille de contexte »). Voici comment je contourne cela :
Filtrage : Avant l'analyse, je filtre les conversations pour que seules les réponses pertinentes—disons, celles qui ont répondu « oui » à une question clé ou mentionné la charge de travail—soient envoyées à l'IA. Cela met l'accent sur les conversations les plus intéressantes et vous garde sous la limite de taille de données de l'IA.
Ajustement : Parfois, je me concentre uniquement sur les questions qui comptent pour mon analyse—comme seulement celles ouvertes, ou réponses à un suivi spécifique. Ce scope ciblé signifie que je peux inclure plus de conversations distinctes en une seule exécution IA, tout en ignorant le bruit.
Specific gère ces tactiques de gestion du contexte dès le départ, donc vous n'avez pas besoin de gérer vos propres filtres de données ou d'élaguer manuellement les ensembles de données avant de les coller dans des outils d'analyse.
Avec le bon filtrage et ajustement, vous tirez plus de valeur de votre IA et pouvez explorer des centaines de réponses de doctorants sans rencontrer de limites techniques.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des étudiants doctorants
Sur un grand projet d'enquête—tel que comprendre l'expérience d'assistant d'enseignement à travers plusieurs groupes—collaborer sur l'analyse est souvent une grande galère. En général, les gens partagent des tableurs, copient-collent des réponses ou perdent le fil de qui a dit quoi dans de gigantesques discussions de groupe.
Discussion d’équipe avec l’IA : Dans Specific, vous et vos collègues pouvez chacun démarrer vos propres discussions IA pour explorer l’enquête sous différents angles : peut-être que vous vous concentrez sur la charge de travail, quelqu'un d'autre explore les besoins en formation. Chaque discussion conserve sa propre vue et ses filtres afin que vous ne réécriviez pas le travail de l'autre.
Voyez qui a demandé quoi : Avec plusieurs discussions en cours, Specific étiquette chaque conversation par auteur et groupe. Lorsque vous travaillez dans l’AI Chat avec d’autres, chaque message inclut l’avatar de l’expéditeur, afin que chacun sache qui contribue et vous évitez la confusion ou l'analyse en double.
Examinez et comparez les résultats : Chaque discussion agit comme un « fil d'analyse » vivant, permettant à chaque collaborateur de garder des notes, d'exécuter des invites ou de résumer des sorties à sa manière. Il est facile de rassembler des rapports finaux ou de comparer les conclusions entre l’équipe.
C’est une énorme avancée par rapport à l’approche traditionnelle d’un document partagé—surtout lorsque votre enquête sur l'expérience des doctorants T.A. nécessite des contributions des chercheurs, des administrateurs de programme ou des représentants étudiants doctorants en même temps.
Créez votre enquête sur l'expérience des assistants d'enseignement des étudiants doctorants maintenant
Commencez à collecter des retours riches et exploitables avec des enquêtes pilotées par l'IA—obtenez de meilleures réponses, analysez tout instantanément et découvrez des insights que vous manqueriez avec des formulaires ou des tableurs.