Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'une enquête auprès des étudiants diplômés d'université concernant la qualité des cours en utilisant les meilleurs outils d'analyse de réponse de sondage pilotés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux sondages
La façon dont vous analysez les réponses de l'enquête dépend du type et de la structure de vos données.
Données quantitatives : Les choses comme les questions à choix multiple ou d'évaluation (par exemple, "Êtes-vous satisfait de vos cours ?") sont faciles à compter et à représenter graphiquement. Pour cela, tout ce dont vous avez besoin est un outil de tableur standard comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les questions ouvertes ("Que changeriez-vous dans vos cours ?") ou les commentaires détaillés en texte libre produisent des informations riches, mais ils sont presque impossibles à lire et à coder à grande échelle. C'est là que les outils alimentés par l'IA brillent vraiment—la révision manuelle n'est tout simplement pas suffisante lorsque vous avez des centaines de réponses réfléchies et uniques d'étudiants diplômés à trier.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller les données dans des outils GPT : Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête ouvertes et les coller dans ChatGPT (ou similaire). À partir de là, vous pouvez discuter des données de l'enquête, lui demander des résumés ou explorer des thèmes et idées spécifiques.
C'est fonctionnel, mais pas idéal. Cette approche devient difficile si vous avez beaucoup de réponses, et formater les données dans une forme que ChatGPT comprend est souvent fastidieux. Vous aurez à gérer les limites de taille du contexte (ce qui signifie que toutes les données ne peuvent pas être analysées à la fois), et vous passez beaucoup trop de temps à copier, découper et interpréter les résultats. C'est idéal pour des gains rapides, mais difficilement évolutif pour des recherches approfondies ou des programmes d'enquêtes continus.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse qualitative des sondages : Une plateforme dédiée comme Specific est construite de A à Z pour collecter et analyser les données en un seul endroit. Lorsque vous lancez une enquête, son moteur IA pose automatiquement des questions de suivi—cela vous permet d'obtenir des explications plus approfondies et des réponses plus contextuelles, directement de votre public d'étudiants diplômés universitaires.
Automatisation de bout en bout : Au lieu de vous débattre avec des tableurs et des exportations de discussion, vous voyez des résumés générés par l'IA, des thèmes clés et des insights exploitables en quelques secondes, tous organisés par question, réponse, filtre et même par invites de suivi. Vous pouvez discuter instantanément avec l'IA au sujet des données comme vous le feriez dans ChatGPT, mais vous avez également plus de fonctionnalités pour gérer ce qui est envoyé au contexte de l'IA. Cela rend l'analyse qualitative approfondie rapide, évolutive et collaborative—aucune compétence en tableur requise.
Il est important de noter que ces outils continuent d'évoluer. Les leaders du secteur comme NVivo, MAXQDA, Atlas.ti, Looppanel et Thematic ont intégré le codage automatisé et la détection de thèmes par l'IA—rendant la recherche qualitative beaucoup plus accessible et puissante pour les équipes de toutes tailles. [1]
Invite utile pour l'analyse des données de sondage des étudiants diplômés universitaires concernant la qualité des cours
Si vous souhaitez obtenir des idées exploitables à partir de vos données de réponse à une enquête—surtout sur un sujet aussi nuancé que la qualité des cours—commencez avec les bonnes invites. Celles-ci fonctionnent, que vous discutiez avec l'IA de Specific ou que vous utilisiez quelque chose comme ChatGPT.
Invite pour les idées principales : Utilisez cela pour extraire rapidement les thèmes principaux et leur fréquence de mention—idéal pour les ensembles de données, grands ou petits. C'est aussi la façon par défaut dont les plateformes comme Specific abordent l'analyse de texte ouvert :
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
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), le plus mentionné 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
Astuces : L'IA fonctionne bien mieux avec un contexte additionnel. Informez-le davantage sur votre enquête, votre institution, vos objectifs et le type d'insights que vous souhaitez pour obtenir des résultats plus pertinents et exploitables. Voici à quoi cela pourrait ressembler :
Nous avons interrogé 120 étudiants diplômés universitaires à propos de la qualité de leurs cours, de la structure du programme et de leur expérience d'apprentissage. Nous voulons connaître les forces et les points faibles les plus fréquents qu'ils ont notés pour pouvoir améliorer le programme le semestre prochain.
Vous pouvez aussi approfondir toute idée principale en demandant : “Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)” et en demandant un résumé ou des citations réelles des participants.
Invite pour un sujet spécifique : Vous voulez vérifier si les "projets de groupe" ou "l'équité des notes" ont été mentionnés ?
Quelqu'un a parlé de l'équité des notes ? Incluez des citations.
Invite pour les points faibles et les défis :
Analysez les réponses au sondage et listez les points faibles, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout pattern ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les personas :
Sur la base des réponses au sondage, 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 caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou pattern pertinent observé dans les conversations.
Invite pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses au sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignés par les répondants.
Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants diplômés universitaires concernant la qualité des cours pour plus d'inspiration sur les invites et la conception des questions.
Comment Specific aborde l'analyse qualitative par type de question et conversation
Décomposons comment Specific gère les nuances de l'analyse des différents types de questions-réponses en utilisant l'IA :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : La plateforme résume à la fois toutes les réponses principales et toutes les interactions de suivi. Cela vous donne une vue à 360° de ce que les étudiants pensent vraiment, ainsi que pourquoi ils ressentent ce qu'ils ressentent. L'IA extrait automatiquement les modèles dans les deux.
Questions de choix avec suivis : Pour chaque choix de réponse (par exemple, format de cours préféré), vous obtenez un résumé spécifique des réponses de suivi associées. Cela signifie que si quelqu'un sélectionne "basé projet" et explique pourquoi, toutes ces explications "pourquoi" sont groupées, résumées et analysées séparément des autres choix.
NPS (Net Promoter Score) : Specific génère des résumés ciblés pour chaque catégorie—détracteurs, passifs et promoteurs. Vous voyez en un coup d'œil quels problèmes ennuient vos émetteurs de score bas, et ce qui rend vos émetteurs de score élevé si heureux, grâce à une synthèse alimentée par l'IA de leurs réponses à "pourquoi vous avez donné ce score ?"
Vous pouvez reproduire une partie de cela dans ChatGPT, mais ce sera plus manuel—vous devrez trier les réponses par question, les copier, et lancer des invites séparées, ce qui devient vite fastidieux. C'est en grande partie pourquoi les outils d'enquête AI spécialisés prennent de l'ampleur dans l'éducation et la recherche utilisateur.
Apprenez à propos de l'exploration automatique par IA de suivi ou voyez comment vous pouvez construire votre propre pré-réglage d'enquête pour les étudiants diplômés universitaires en quelques minutes.
Comment gérer les limites de taille de contexte dans l'analyse IA
Gérer la fenêtre de contexte : Si vous menez une enquête de grande ampleur—celle où vous obtenez des centaines ou des milliers de réponses en texte libre d'étudiants diplômés—les IA comme ChatGPT, et même les plateformes d'enquête sophistiquées, peuvent éventuellement atteindre la limite de "fenêtre de contexte" (ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas lire chaque réponse en une seule fois).
Specific a deux excellentes méthodes pour contourner cela, sorties de la boîte :
Filtrage : Vous pouvez sélectionner à la main quelles conversations envoyer à l'IA pour analyse, en vous concentrant uniquement sur celles où les répondants ont choisi certaines réponses ou ont répondu à certaines questions. C'est une bouée de sauvetage pour se concentrer sur des thèmes ou sous-groupes particuliers de vos données.
Rogner : Réduisez vos données pour que seules les questions qui vous intéressent soient envoyées dans l'IA pour traitement. Moins de questions par conversation = beaucoup plus de conversations rentrent dans la limite de l'IA, vous pouvez donc analyser des volumes plus élevés ou faire des études approfondies par sujet. Cette astuce simple vous permet d'approfondir, même avec une enquête massive.
Cette flexibilité est particulièrement utile pour les programmes de qualité des cours en cours—où vous voulez des résultats chaque semestre, pas seulement comme un projet ponctuel.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes des étudiants diplômés universitaires
Souvent, la partie la plus difficile de l'analyse des enquêtes auprès des étudiants diplômés universitaires sur la qualité des cours n'est pas la collecte des données—c'est la collaboration avec des collègues (comme les responsables départementaux ou les concepteurs de programmes) pour interpréter et agir ensemble sur ces données.
Analyse de chat en temps réel : Dans Specific, vous pouvez analyser les données de l'enquête simplement en discutant avec l'IA. Cela réduit les allers-retours entre les équipes et facilite les choses pour que n'importe qui (pas seulement les experts en données) puisse demander : "Donnez-moi les thèmes principaux des retours sur la notation," ou "Montrez-moi ce que les passifs ont dit à propos de la structure des cours."
Chats collaboratifs multiples : Chaque personne ou équipe peut créer son propre chat d'analyse, chacun avec ses propres filtres et domaines d'intérêt. Vous savez toujours qui a commencé quel chat et quel angle ils poursuivent. C'est clair, transparent et permet aux équipes de travailler en parallèle—plus de pieds qui se piétinent.
Identifiants d'expéditeur clairs dans les chats d'analyse IA : En travaillant en équipe, vous verrez toujours qui a dit quoi dans le fil d'analyse, grâce aux avatars et aux noms d'utilisateur attachés à chaque message. Cela signifie une collaboration plus rapide et plus confiante, et un meilleur enregistrement d'où viennent les insights.
Filtres et contexte partagé : Les collaborateurs peuvent appliquer différents filtres à la volée pour analyser des sous-groupes de données (comme "uniquement les étudiantes," ou "étudiants dans les programmes STEM qui ont donné des scores NPS négatifs"). Les vues partagées signifient que tout le monde est sur la même longueur d'onde et peut itérer plus rapidement.
Vous souhaitez essayer cette approche ? La plateforme Specific a été conçue autour de ces flux de travail collaboratifs alimentés par l'IA dès le premier jour.
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