Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'étudiants diplômés d'université concernant le soutien à la thèse et à la dissertation en utilisant l'analyse par IA des enquêtes.
Choisir les bons outils pour l'analyse d'enquête alimentée par l'IA
L'approche et les outils dont vous avez besoin dépendent entièrement de la forme et de la structure des réponses à votre enquête. Je vais simplifier les choses :
Données quantitatives : Si votre enquête contient des résultats numériques, comme "Combien d'étudiants ont déclaré utiliser les centres d'écriture du campus ?", ceux-ci sont faciles à compter. J'utilise généralement Excel ou Google Sheets, car ils sont rapides pour les statistiques et les graphiques de base.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête comporte de nombreuses réponses ouvertes ou des réponses approfondies, il est impossible de tout lire à la main. C'est là que les outils d'IA sont essentiels : vous avez besoin de quelque chose qui puisse trier des montagnes de texte et détecter des thèmes ou extraire des sentiments automatiquement.
Il y a deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez exporter les données de votre enquête et les coller directement dans ChatGPT (ou un autre LLM) pour l'analyse.
Ceci est flexible—vous discutez avec le modèle et posez ce que vous voulez—mais en pratique, ce n’est pas très pratique pour les ensembles de données plus importants. Les fenêtres de conversation ne sont pas faites pour des centaines de réponses à l'enquête, le formatage n'est pas optimal, et il faut être vigilant sur la confidentialité. Vous passez également à côté de la structuration ou du filtrage que les outils spécifiques d'analyse d'enquête offrent, ce qui peut rendre la gestion du contexte délicate.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu précisément pour ce scénario : c’est un outil d’IA pour les collèges et les chercheurs—collectant les données d'enquête et offrant une analyse instantanée, structurée, alimentée par l'IA.
Lors de la collecte, il pose des questions de suivi automatiques intelligentes, pour obtenir des réponses plus riches dès le début. Si vous voulez savoir comment cela fonctionne, consultez comment les questions de suivi par IA améliorent la qualité des données.
Du côté de l'analyse, Specific résume les réponses qualitatives en quelques secondes, extrait les thèmes clés, et les transforme en idées exploitables sans copier-coller ni travail manuel. Vous pouvez interagir avec vos données de manière conversationnelle, tout comme avec ChatGPT—mais avec une structure supplémentaire, un filtrage et des options de flux de travail conçus pour le retour d'information. Pour en savoir plus, consultez l'analyse des réponses d'enquête dans Specific.
Quelques plateformes de pointe (comme ATLAS.ti et NVivo) offrent désormais des fonctionnalités NLP similaires, bien que Specific se distingue par sa collecte d'enquêtes sans couture et son analyse instantanée en un seul package. Les outils d'IA ont même réduit le temps de filtrage et de codage jusqu'à 83%, vous permettant de concentrer votre temps sur l'action plutôt que sur le simple traitement des données [2].
Si la confidentialité vous préoccupe, renseignez-vous sur pourquoi il est préférable d'utiliser des outils sécurisés et conformes—surtout avec les données des étudiants—plutôt que des LLM publics [3].
Vous souhaitez créer votre propre enquête (avec une analyse IA instantanée pour le soutien à la thèse/dissertation) ? Essayez le générateur d'enquêtes IA pour étudiants diplômés, ou inspirez-vous des meilleures questions d'enquête pour le soutien à la thèse et à la dissertation.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses d'enquête sur le soutien à la thèse et à la dissertation des étudiants diplômés
La beauté des outils d'IA réside dans tout ce que vous pouvez en retirer, à condition de poser les bonnes questions. Je recommande toujours d'utiliser des prompts spécifiques lors de l'analyse de vos réponses ouvertes d'étudiants diplômés—sinon l'IA sera trop large ou générique.
Prompt pour les idées principales : Celui-ci est mon préféré lorsque vous voulez les sujets principaux évoqués dans de grands ensembles de réponses. C'est ce que Specific utilise par défaut, mais vous pouvez l'utiliser directement dans OpenAI ou votre LLM préféré :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explications.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
Le contexte est important : Vous obtiendrez toujours de meilleurs résultats si vous donnez plus de détails à l'IA. Par exemple, incluez l'objectif global de l'enquête, votre public (par exemple "étudiants diplômés en programmes STEM"), ou l'usage que vous ferez des données :
Cette enquête a été collectée au printemps 2024 auprès d'étudiants diplômés dans six universités. Nous voulons comprendre les points de douleur et les besoins non satisfaits concernant le soutien à la thèse et à la dissertation, dans le but d'améliorer les ressources des conseillers.
Prompt de dédoublement : Si une idée principale ressort que vous souhaitez explorer, suivez-la simplement avec un prompt du genre :
Dites-moi en plus sur "manque d'ateliers d'écriture structurés".
Prompt pour vérifier des sujets spécifiques : Validation classique—si vous voulez savoir si quelqu'un a parlé, par exemple, de santé mentale :
Quelqu'un a-t-il parlé de santé mentale, de stress, ou de soutien en conseil dans ses réponses ? Inclure des citations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Particulièrement précieux lorsque vous voulez résumer ce qui bloque les étudiants :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les déclencheurs : Si vous voulez savoir ce qui pousse ou attire les étudiants dans différentes directions avec leur parcours de thèse/dissertation :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations primaires, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Utile pour comprendre l'humeur globale concernant le soutien à la thèse :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours d'informations qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et idées : Faites rapidement remonter des idées exploitables de votre public :
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 lorsque cela est pertinent.
N'oubliez pas—si vous souhaitez itérer sur la conception de votre enquête, vous pouvez également utiliser l'IA pour éditer la structure de votre enquête ou le déroulement des questions de manière conversationnelle, ce qui rend aussi facile la raffinement du processus que l'analyse des résultats.
Comment Specific gère les différents types de questions pendant l'analyse par IA
L'un des meilleurs aspects d'utiliser Specific ou un outil d'analyse par IA similaire est la manière dont il adapte les résumés en fonction du type de question. Voici à quoi cela ressemble (et vous pouvez faire quelque chose de similaire dans GPT manuellement, mais c'est beaucoup plus laborieux) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA génère un résumé structuré pour la question principale et inclut des informations provenant des réponses de suivi, faisant émerger à la fois des thèmes et un contexte nuancé. Ceci est crucial pour les sujets complexes comme "Qu'est-ce qui manque dans votre soutien à la thèse ?"
Choix avec suivi : Pour les questions à choix multiples ayant un suivi, chaque choix sélectionné reçoit son propre résumé dédié. Ainsi, si les étudiants choisissent "Soutien des professeurs" et ajoutent des réponses écrites, vous obtenez des résumés adaptés pour chaque thème.
NPS (Net Promoter Score) : L'outil crée une analyse distincte pour les promoteurs, les passifs, et les détracteurs—résumant tous les retours ouverts fournis par chaque groupe. Cela vous permet de voir clairement ce qui ravit (ou frustre) chaque segment.
Cette méthode rationalise votre flux de travail—surtout lorsque vous analysez des enquêtes récurrentes ou mesurez les évolutions des perceptions des étudiants au fil du temps. Si vous voulez démarrer avec une enquête NPS pour le soutien à la thèse, vous pouvez essayer ce modèle d'enquête NPS automatique pour les étudiants universitaires.
Faire face aux limites de taille de contexte de l'IA lors de la gestion de grands ensembles de données
Les modèles d'IA (comme GPT-4) ont des limites de fenêtre de contexte—ce qui signifie qu'ils peuvent seulement analyser une quantité limitée de données à la fois. Avec de grandes enquêtes d'étudiants diplômés, cela peut être un véritable goulot si vous avez des centaines ou des milliers de réponses. Mais il y a deux tactiques que vous pouvez utiliser (intégrées directement dans Specific) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer quelles conversations sont envoyées à l'IA. Par exemple, vous pouvez n'analyser que les étudiants qui ont répondu à une question spécifique ("Décrivez votre principal défi de thèse") ou ceux qui ont choisi une certaine option. Cela garde l'ensemble de données petit, ciblé, et garantit que la fenêtre de contexte de l'IA n'est pas dépassée.
Recadrage : Ici, vous limitez le nombre de questions envoyées à l'IA à la fois. Au lieu d'envoyer toutes les questions et réponses, vous choisissez simplement les questions principales—comme toutes les réponses ouvertes—afin d'intégrer plus de conversations dans la même limite de contexte, maximisant ainsi la portée de l'analyse.
C'est un véritable gain de temps—les plateformes d'IA comme NVivo offrent désormais des flux de travail avancés de filtrage/recadrage similaires, mais si vous utilisez un outil d'IA plus générique, vous devrez faire cette préparation manuellement.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants diplômés
La collaboration souvent s'arrête lorsque vous travaillez sur des enquêtes d'étudiants diplômés concernant le soutien à la thèse et à la dissertation—les collègues veulent explorer les mêmes données sous différents angles ou comparer les résultats en temps réel, mais les échanges d'e-mails et les feuilles de calcul ne suffisent tout simplement pas.
Analyse par conversation commune : Specific vous permet d'analyser vos données simplement en discutant avec l'IA—il n'est pas nécessaire de coordonner qui effectue quelle recherche ou creuser quel thème.
Analyses parallèles multiples : Vous pouvez ouvrir plusieurs conversations, chacune avec son propre ensemble de filtres (« Concentrons cette conversation sur les étudiants STEM, et lançons une autre pour les humanités »), ce qui facilite pour les équipes de répartir l'analyse et de ne pas se marcher sur les pieds.
Transparence sur qui a fait quoi : Chaque chat dans la plateforme montre qui l'a créé, pour que votre équipe voit qui est responsable de quel fil d'analyse.
Avatars de chat pour la collaboration : Lorsque vous et vos collègues analysez les retours dans le Chat AI, chaque message est clairement étiqueté avec l'avatar de chaque personne. Cela rend l'analyse collaborative plus fluide—surtout si vous travaillez entre départements ou avec des experts extérieurs.
Pour un guide étape par étape de la rédaction de votre enquête, ne manquez pas ce guide sur comment créer une enquête sur le soutien à la thèse pour les étudiants diplômés.
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