Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses et les données recueillies à partir d'une enquête auprès des étudiants diplômés de l'université sur la culture de laboratoire, en utilisant des outils intelligents et des approches d'IA éprouvées.
Sélection des bons outils pour analyser les réponses de l'enquête sur la culture de laboratoire des étudiants diplômés de l'université
Les outils et techniques que vous utilisez dépendent du type de données que vous avez collectées dans votre enquête sur la culture de laboratoire. Décomposons cela :
Données quantitatives : Pour les données comme les résultats à choix multiples (par exemple, « À quelle fréquence collaborez-vous avec vos collègues de laboratoire ? »), vous pouvez compter les sélections et créer des graphiques dans Excel ou Google Sheets. Ces outils sont parfaits pour visualiser rapidement des statistiques simples et identifier des tendances d'un seul coup d'œil.
Données qualitatives : Pour les réponses en texte libre (« Décrivez un moment où vous vous êtes senti soutenu dans votre laboratoire »), les analyser ligne par ligne devient impossible à mesure que la taille de l'échantillon augmente. La lecture manuelle ne s'adapte tout simplement pas—surtout si vous avez inclus des questions de suivi ou encouragé les étudiants à partager des histoires personnelles. C'est là que l'IA peut vous faire gagner des heures et faire ressortir des points que vous n'auriez jamais vus seul.
Pour les réponses qualitatives ouvertes, il existe deux principales façons d'aborder l'analyse :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Rapide mais bancal : Vous pouvez copier-coller les données exportées de l'enquête dans ChatGPT ou un autre grand modèle de langage, puis commencer à poser des questions sur les réponses. Cela peut être une bonne première approche si votre ensemble de réponses est petit et que cela ne vous dérange pas de jongler entre feuilles de calcul et fenêtres de chat.
Non optimisé pour les données d'enquête : Gérer des exportations brutes vous limite : le contexte et la structure de votre enquête sont perdus, les invites sont uniques, et vous pouvez rapidement atteindre les limites de taille de contexte. C'est une solution, mais pas la plus efficace si vous travaillez avec une logique d'enquête complexe ou beaucoup de réponses qualitatives.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse IA d'enquête : Avec une plateforme conçue spécifiquement comme Specific, vous disposez à la fois de la collecte de l'enquête et de l'analyse approfondie assistée par l'IA en un seul endroit. Les enquêtes conversationnelles de Specific posent des questions de suivi intelligentes au fur et à mesure que les réponses arrivent, de sorte que la qualité de vos données est bien meilleure. C'est essentiel pour comprendre des enjeux tels que la collaboration en laboratoire, l'inclusivité ou l'impact du leadership de laboratoire sur la culture.
Des perspectives exploitables instantanément : Une fois que vous avez obtenu des réponses, l'IA de Specific résume, trouve des thèmes clés et vous permet de discuter des résultats—pas d'exportation de feuille de calcul, pas de manipulation de formule. Vous pouvez également filtrer, segmenter et gérer ce qui est envoyé à l'analyse IA afin de rester organisé, quelle que soit la taille de l'enquête.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les résultats de l'enquête sur la culture de laboratoire des étudiants diplômés de l'université
Si vous utilisez l'IA—que ce soit dans Specific, ChatGPT, ou un autre outil—des invites bien conçues vous aident à tirer le meilleur de vos données. Voici des invites fiables pour analyser les réponses qualitatives des enquêtes sur la culture de laboratoire :
Invite d'idées centrales : C'est un bon point de départ pour faire ressortir les sujets centraux de vos réponses d'enquête—il suffit de coller vos données et d'utiliser :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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
Invite de contexte : L'IA fournit de meilleures perspectives si vous posez le cadre. Avant de poser des questions sur les résultats, commencez par des infos spécifiques à l'enquête, par exemple :
J'ai mené une enquête parmi les étudiants diplômés sur leurs expériences avec la culture de laboratoire. L'objectif est de comprendre quels facteurs influencent leur engagement, leur sentiment d'appartenance et leur collaboration. Concentrez les conclusions sur des pistes d'action pertinentes pour les professeurs ou les administrateurs de laboratoire.
Invite d'approfondissement : Pour explorer un thème particulier—disons, l'inclusivité ou le leadership—vous pouvez utiliser :
Parlez-moi plus de l'impact de la flexibilité des horaires de laboratoire sur la satisfaction des étudiants, en utilisant des exemples des réponses.
Invite de validation de sujet : Vérifiez directement si un problème revient dans la conversation :
Quelqu'un a-t-il parlé d'environnements de laboratoire compétitifs ? Incluez des citations directes.
Invite d'identification des personas : Vous voulez segmenter différents