Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants diplômés d'université sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement en utilisant des techniques basées sur l'IA et les meilleurs outils disponibles.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous utilisez pour l'analyse des enquêtes dépendent de la forme et de la structure des réponses des étudiants diplômés d'université. Voici un rapide aperçu :
Données quantitatives : Si votre enquête fournit des statistiques comme "combien de personnes ont choisi une option", vous trouverez qu'Excel ou Google Sheets accomplissent le travail rapidement. Le comptage, le tri et les statistiques de base deviennent simples et fiables avec ces outils conventionnels.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des réponses ouvertes, des histoires ou des suivis, lire chaque réponse n'est tout simplement pas faisable—surtout si vous avez collecté beaucoup de réponses. C'est là que les outils d'IA peuvent devenir vos nouveaux meilleurs amis, accomplissant le gros du travail pour extraire de véritables schémas et thèmes plus profonds de tous ces commentaires d'étudiants diplômés d'université sans perdre la raison ou introduire un biais personnel.
Il existe deux approches pour les outils face aux réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier et discuter : Vous pouvez copier vos données d'enquête exportées et les coller dans ChatGPT ou des plateformes similaires. Cela vous permet de dialoguer directement avec l'IA concernant les réponses des étudiants diplômés d'université.
Limitations : Ce n'est pas particulièrement pratique une fois que vous avez beaucoup de données. Le formatage devient désordonné, et vous finirez par jongler entre les outils ou passer du temps supplémentaire à préparer votre ensemble de données. Les étapes de confidentialité et d'exportation/importation peuvent également vous ralentir.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus pour ce cas d'utilisation précis. Vous collectez les réponses des étudiants diplômés d'université sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement et obtenez instantanément des résumés, des thèmes et des résultats exploitables alimentés par l'IA, tous en un seul endroit.
Données de meilleure qualité : Parce que Specific dialogue avec les répondants, il pose des suivis clarifiants sur place, améliorant la qualité et la clarté de ce que vous obtenez en retour. Cela est particulièrement précieux pour un sujet nuancé comme l'expérience des auxiliaires d'enseignement—les réponses ouvertes deviennent beaucoup plus significatives avec un approfondissement.
Pas de travail manuel, juste des connaissances : Specific distille toutes ces réponses longues en secondes. Voyez instantanément ce qui compte vraiment pour les étudiants diplômés, avec la possibilité de discuter de ces connaissances directement avec l'IA, tout comme vous le feriez avec ChatGPT—mais avec de meilleurs contrôles de données, filtres et transparence sur ce qui est analysé.
Pour en savoir plus, consultez la page analyse des réponses aux enquêtes par IA ou découvrez notre générateur d'enquêtes sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement pour étudiants diplômés d'université pour commencer dès maintenant.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement des étudiants diplômés
Vous obtiendrez beaucoup plus de valeur de votre analyse d'enquête si vous utilisez des invites puissantes adaptées à votre audience d'étudiants diplômés et au sujet de l'expérience des auxiliaires d'enseignement. Voici quelques exemples pratiques pour débloquer de nouveaux aperçus :
Invite pour les idées principales : C'est le couteau suisse pour extraire les principaux sujets et thèmes d'un grand ensemble de données désordonné. Cela fonctionne à la fois dans ChatGPT et dans le chat d'analyse de Specific.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
Conseil: L'IA fonctionne toujours mieux lorsqu'elle connaît le contexte. Par exemple, donnez-lui plus de détails sur ce que "L'expérience des auxiliaires d'enseignement" signifie pour votre enquête, quel est votre objectif ou comment les étudiants diplômés d'université sont impliqués. Voici une façon de le formuler :
Analysez les réponses d'enquête des étudiants diplômés d'université concernant leur expériences d'auxiliaires d'enseignement afin d'identifier les défis communs et suggestions pour l'amélioration.
Invite pour le détail : Une fois que vous avez identifié un schéma à haut niveau, explorez plus en profondeur avec "Dites m'en plus au sujet de XYZ (idée principale)." Essayez des variations comme "Qu'ont dit les étudiants au sujet de la charge de travail?" pour un aperçu instantané et ciblé.
Invite pour un sujet spécifique : Si vous souhaitez vérifier si un thème précis est apparu, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de la préparation pédagogique ? Incluez des citations.
C'est particulièrement utile si vous avez une intuition ou si vous voulez valider une hypothèse.
Invite pour les personas : Extrayez des profils distincts ou des "types" parmi vos participants à l'enquête étudiants diplômés :
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation pertinente ou schéma observé dans les conversations.
Invite pour les points douloureux et les défis : Découvrez ce qui frustre les auxiliaires d'enseignement :
Analysez les réponses d'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez tout schéma ou fréquence de survenue.
Invite pour les motivations et les moteurs : Découvrez ce qui pousse les étudiants à poursuivre ou à continuer les rôles d'auxiliaires d'enseignement :
A partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons expressées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Invite pour l'analyse de sentiment : Vérifiez si toute l'expérience penche vers le positif, le négatif, ou quelque part entre les deux :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les suggestions et les idées : Laissez les étudiants proposer des améliorations pour vous :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où pertinent.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Trouvez ces lacunes que personne n'a encore remarquées :
Examinez les réponses d'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Vous pouvez combiner et remixer ces invites à la fois dans ChatGPT et dans l'interface de chat de Specific. Pour encore plus d'idées d'invites ou pour voir comment les enquêtes peuvent être personnalisées pour l'expérience des auxiliaires d'enseignement, consultez ce guide des meilleures questions et des conseils sur la création de sondages pour étudiants diplômés d'université sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific vous fournit des résumés et des aperçus basés sur la structure des questions de votre enquête, afin que vous sachiez toujours à quelle partie de l'expérience les réponses se rapportent. Voici comment il gère chaque type :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Vous obtenez des résumés concis pour chaque réponse et les suivis associés. L'IA relie le commentaire initial avec le suivi pour un véritable contexte—facilitant la compréhension de pourquoi les étudiants diplômés ont répondu comme ils l'ont fait.
Choix multiples avec suivis : Chaque option (disons, "Heures de bureau" ou "Préparation aux examens") obtient un groupe séparé de réponses de suivi. Vous pouvez voir ce qui se cache derrière les chiffres pour chaque raison sélectionnée.
Questions NPS : Vous obtenez trois résumés—un pour les promoteurs, un pour les neutres, et un pour les détracteurs—chacun basé exclusivement sur les réponses de suivi fournies pour ce segment de répondants. Cette structure vous aide à repérer les thèmes exploitables liés à la satisfaction ou l'insatisfaction des étudiants concernant les rôles d'auxiliaires d'enseignement.
Vous pouvez certainement faire des choses similaires en utilisant ChatGPT, mais c'est beaucoup plus manuel—vous devrez diviser les réponses à la main et exécuter des invites vous-même pour chaque groupe. Avec Specific, c'est presque instantané et automatiquement organisé.
Contourner les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Le défi : Tous les outils IA—including ChatGPT et Specific—ont des limites sur la quantité de texte ou de contexte qu'ils peuvent analyser à la fois. Si votre enquête auprès des étudiants diplômés d'université sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement comprend des centaines ou des milliers de réponses, vous devrez travailler plus intelligemment pour rester dans ces limites tout en obtenant un vrai aperçu global.
Specific vous offre deux solutions simples :
Filtrage : Vous pouvez demander à l'IA d'analyser juste le sous-ensemble qui vous intéresse—par exemple, uniquement les personnes qui ont répondu à une certaine question ouverte ou de suivi—ou seulement celles qui ont choisi "détracteur" dans un élément NPS. Cela filtre les données avant l'analyse, maintenant la conversation dans la fenêtre de contexte de l'IA. C'est plus ciblé et génère de meilleurs aperçus.
Recadrage : Concentrez l'analyse uniquement sur les questions qui comptent, plutôt que d'envoyer chaque question de l'enquête. Cela maximise le nombre de conversations étudiantes que l'IA peut gérer à la fois et vous aide à vous concentrer sur ce qui a le plus d'impact.
Ces fonctionnalités signifient que vous n'avez pas à perdre de vue simplement parce que vous avez beaucoup de données—un goulot d'étranglement commun dans les flux de travail manuels ou DIY AI. Si vous voulez voir comment ces approches fonctionnent en réel, consultez l'aperçu de l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des étudiants diplômés d'université
La collaboration est un grand défi lorsque les équipes explorent les enquêtes des étudiants diplômés d'université sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement—surtout lorsque chaque personne aborde les données avec des intuitions ou des questions différentes.
Discutez avec l'IA, ensemble : Specific vous permet de discuter directement avec l'IA concernant vos résultats d'enquête—en solo ou avec des collègues. Tout le monde peut mener ses propres chats d'analyse, poser des questions personnalisées et voir leurs découvertes côte à côte.
Plusieurs chats, organisés par filtres : Lancez autant de chats d'analyse parallèles que vous le souhaitez. Chaque chat peut filtrer les réponses par question (« Montrez-moi juste les retours sur l'aide aux examens »), segment de répondant ou parcours d'enquête. Vous saurez toujours qui a créé quel chat, ce qui facilite le suivi de la réflexion de chaque coéquipier ou le passage entre les chercheurs et les directeurs de programme.
Attribution facile : Dans n'importe quel chat d'analyse, il est simple de voir qui a dit quoi—chaque message dans le fil affiche son expéditeur avec un avatar. Vous ne perdrez jamais le contexte si vous collaborez avec d'autres membres de votre équipe.
Pour en savoir plus sur la mise en pratique de ces fonctionnalités, consultez le générateur d'enquêtes par IA ou l'aperçu sur l'édition et la collaboration des enquêtes alimentées par l'IA.
Créez votre enquête sur l'expérience des auxiliaires d'enseignement pour étudiants diplômés d'université maintenant
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