Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des diplômés universitaires sur les services de carrière en utilisant les meilleurs outils et incitations pour des informations exploitables.
Choisir les bons outils d'analyse
La façon dont vous abordez l'analyse des enquêtes dépend de la structure de vos données collectées. Vous avez besoin des bons outils pour extraire des informations significatives—surtout à partir de commentaires qualitatifs substantiels, où l'analyse manuelle est impossible à grande échelle.
Données quantitatives : Les chiffres—comme le nombre d'étudiants choisissant chaque option—sont simples. Des outils comme Excel ou Google Sheets vous permettent de tabuler et de visualiser rapidement ces chiffres, repérant les tendances en quelques secondes.
Données qualitatives : Réponses ouvertes ou réponses de suivi détaillées ? Lire chaque réponse une à une n’est pas réaliste une fois que vous dépassez une douzaine de répondants. C'est là que les outils d'IA dédiés excellent. Les grands modèles de langage peuvent rapidement révéler des tendances, extraire des informations nuancées, et lire pour vous.
Lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives, il existe deux approches pour les outils—chacune adaptée à des besoins et préférences utilisateurs différents :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier vos données exportées et les coller directement dans ChatGPT ou des plateformes similaires pour une analyse interactive. Cette voie vous offre la flexibilité de poser des questions personnalisées et de naviguer à votre rythme dans les conversations. Cependant, manipuler de grands ensembles de données de cette manière n'est simplement pas pratique. Vous atteindrez rapidement la fatigue du copier-coller, et la gestion du contexte, surtout pour les réponses désordonnées ou longues, peut être frustrante et limitée par les fenêtres de contexte des modèles.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse des enquêtes. Vous pouvez concevoir des enquêtes, collecter les données (avec des suivis automatisés pour des réponses plus approfondies), et analyser instantanément les réponses avec des résumés alimentés par l'IA—le tout sans exportation ni travail manuel.
L'avantage est clair : l'IA dans Specific résume et distille les idées clés à travers des centaines de discussions étudiantes en quelques secondes. Vous pouvez discuter avec l'IA à propos de vos résultats, poser des questions approfondies, et gérer facilement quel contexte est envoyé à l'IA (comme choisir quelles questions ou segments de répondants analyser). Les questions de suivi dynamiques améliorent la qualité des données, rendant votre analyse plus solide.
Si vous souhaitez en savoir plus, consultez cette vue d'ensemble détaillée du processus d'analyse des réponses d'enquête par l'IA.
Selon un rapport récent d'Inside Higher Ed, plus de 60 % des universités sont sous pression pour fournir des informations exploitables afin d'améliorer la préparation à la carrière et les résultats de placement des étudiants—une tâche rendue plus faisable avec les outils d'enquête modernes basés sur l'IA conçus pour la recherche en éducation. [1]
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur les services de carrière des diplômés universitaires
Les incitations intelligentes débloquent des informations de haut niveau à partir de vos données d'enquête. Ci-dessous sont des exemples éprouvés sur le terrain que vous pouvez utiliser dans ChatGPT, Specific, ou toute plateforme IA pour analyser les retours sur les services de carrière de diplômés universitaires. Le secret ? Donnez suffisamment de contexte et indiquez à l'IA exactement ce que vous voulez :
Invite pour les idées principales : À utiliser lorsque vous voulez une « vue d'ensemble » ou un aperçu rapide de ce qui apparaît le plus.
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
- Indiquez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas de 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
Astuce : l'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous partagez le contexte, comme l'objectif de votre enquête sur les services de carrière des diplômés universitaires, qui a répondu ou la période de temps. Par exemple :
Analysez les réponses de notre enquête sur les diplômés universitaires menée en mars 2024 sur les services de carrière. Notre objectif est d'identifier quel soutien les étudiants ont trouvé le plus utile et quelles sont les zones qu'ils estiment devoir s'améliorer. Concentrez-vous sur l'extraction des thèmes répétés et soyez attentif aux suggestions pertinentes pour le placement professionnel et le réseau d'anciens élèves.
Approfondir tout sujet : Si vous souhaitez plus de détails sur un thème principal, incitez avec :
Parlez-moi davantage des perceptions des étudiants sur le soutien au placement professionnel.
Invite pour sujet spécifique : Validez rapidement si un certain problème ou programme a été mentionné. Vous pouvez toujours ajouter "Inclure des citations" pour des preuves.
Quelqu'un a-t-il parlé de difficultés avec les salons de l'emploi ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Idéale pour segmenter vos diplômés par attitude, objectif, ou satisfaction avec les services de carrière.
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produits. 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 : Lorsque vous voulez savoir ce qui ne fonctionne pas pour les étudiants ou où la friction est la plus élevée.
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez-les chacun et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Invite pour motivations & moteurs : Utilisez ceci pour comprendre pourquoi les étudiants s'engagent (ou non) avec vos offres de services de carrière.
À partir des conversations sur l'enquête, extrayez les motivations, les désirs, ou les raisons principales exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Adopter des invitations réfléchies peut simplifier même les résultats en texte libre les plus désordonnés et révéler des opportunités que vous ne repéreriez jamais en scannant des lignes dans une feuille de calcul. Pour une liste structurée des meilleures questions à inclure, il y a un excellent guide sur questions pour des enquêtes sur les services de carrière de diplômés universitaires.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Le type de question définit la base de comment Specific (et, dans une moindre mesure, ChatGPT) peut organiser les résumés et thèmes :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific fournit instantanément un résumé clair et concis de toutes les réponses et réponses de suivi liées à la question. Il est facile de plonger dans les détails pour tout répondant individuel également.
Choix avec suivis : Chaque option de choix a son propre résumé groupé, affichant à la fois le nombre d'étudiants qui l'ont sélectionnée et un aperçu de tous les retours de suivi. Cela rend l’identification des principaux facteurs de différentiation facile.
Questions NPS : Suivi continu de NPS ? Chaque catégorie—dégracteurs, passifs, promoteurs—obtient son propre résumé d'idées tirées de suivis associés. Vous comprenez immédiatement ce que les promoteurs adorent et où les dégracteurs sont coincés.
Vous pourriez effectuer des analyses similaires en collant différents cohorts dans ChatGPT, mais c'est considérablement plus laborieux. Specific fait cela automatiquement, ce qui fait toute la différence si vous vous souciez de la rapidité et de la profondeur des informations.
Il est bon de mentionner que les enquêtes avec questions de suivi automatisées par IA intégrées produisent souvent des données plus exploitables car l'IA enquête pour clarifier les réponses ambiguës ou approfondir là où nécessaire. [2]
Comment travailler dans la limite de taille de contexte de l'IA
ChatGPT et les outils conçus pour cela comme Specific font face au défi de la taille du contexte—un grand nombre de réponses d'enquête pourraient ne pas toutes tenir dans l'IA pour une analyse en un seul passage. Mais avec la bonne stratégie, vous ne ratez jamais des idées clés.
Filtrage : Dans Specific, vous pouvez filtrer l'entrée de sorte que seules les conversations des étudiants ayant répondu à des questions sélectionnées—ou choisi des options particulières—soient incluses dans l'analyse. Cela réduit le volume de données et garde les requêtes rapides et concentrées.
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions que vous souhaitez analyser. Cela signifie que l'IA ne reçoit que les portions de haute valeur de votre enquête, jouant dans la fenêtre de contexte tout en maximisant la couverture.
Cet contournement reflète la pratique recommandée dans le domaine de l'IA : divisez les grandes données en petites portions ciblées, puis analysez-les individuellement. Avec plus de 800 000 diplômés entrant sur le marché du travail américain chaque année [3], organiser des données efficacement est crucial pour identifier les tendances qui comptent pour l'amélioration des services de carrière.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à des enquêtes auprès des diplômés universitaires
L'analyse d'enquêtes collaborative peut être chaotique—partager des feuilles de calcul d'avant en arrière, suivre les modifications, et garder tout le monde aligné consomme un temps précieux. Lorsque vous essayez d'améliorer les services de carrière basés sur les retours des diplômés, la rapidité et la collaboration comptent.
Dans Specific, les équipes analysent des données en discutant avec l'IA—pas besoin d'exporter des fichiers ou de gérer des permissions sur des documents externes. Vous pouvez créer plusieurs discussions, chacune avec ses propres filtres ou objectifs (comme "programmes de placement professionnel" vs. "soutien aux stages"), et chaque fil montre qui a commencé l'analyse pour une transmission facile entre les membres de l'équipe. Cela rend les projets approfondis, comme comparer les réponses à travers des groupes démographiques, un jeu d'enfant.
Identification de l'expéditeur : Chaque message dans le chat IA affiche qui l'a écrit—y compris des avatars pour un scan visuel rapide. Cela rend les examens de recherche asynchrones, les discussions de groupe et la construction du consensus faciles, ce qui est particulièrement précieux pour la recherche institutionnelle ou la collaboration inter-départementale sur l'amélioration des résultats étudiants.
Vous voulez voir comment concevoir l'enquête parfaite pour ce groupe ? Il y a un guide étape par étape ici : comment créer une enquête sur les services de carrière pour diplômés universitaires.
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