Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête auprès d'étudiants de premier cycle universitaire sur la sûreté du campus en utilisant des outils alimentés par l'IA et des méthodes éprouvées.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils dont vous aurez besoin dépendent de la structure et du type de données d'enquête que vous avez recueillies auprès des étudiants. Voici ce qu'il faut rechercher :
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des chiffres, des décomptes ou des choix (comme "Dans quelle mesure vous sentez-vous en sécurité sur le campus ?" avec des options définies), vous pouvez rapidement comptabiliser les résultats dans des feuilles de calcul telles qu'Excel ou Google Sheets. Ces outils classiques sont excellents pour les graphiques, les tendances et les statistiques en un coup d'œil.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes (par exemple, demander aux étudiants de décrire une préoccupation de sécurité sur le campus) ou les réponses à des questions de suivi dynamiques peuvent être des pépites d'informations. Mais les lire manuellement est impossible à grande échelle—c'est là que l'IA intervient, vous aidant à trouver le signal dans le bruit bien plus rapidement et avec moins de biais.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Rapide à essayer, mais délicat pour les données d'enquête. Une voie : exportez vos réponses, collez-les dans ChatGPT (ou un assistant IA similaire) et posez des questions sur les données. C'est une bonne façon de trier un échantillon—par exemple, demandez « Quels sont les principaux sujets qui préoccupent les étudiants ? » et voyez l'analyse de l'IA.
Inconvénients : Il y a beaucoup de copier/coller, et d'ingénierie de prompt. Le formatage se casse souvent. Si votre ensemble de données est important, vous devrez le diviser en parties, perdant du contexte et de la profondeur. Pour quelques dizaines de réponses, cela va, mais les projets de sécurité des étudiants nécessitent souvent plus d'échelle et de répétabilité.
Outil tout-en-un comme Specific
IA intégrée pour l'analyse des enquêtes. Avec un outil comme Specific, vous gérez à la fois la collecte de données et l'analyse alimentée par l'IA en un seul endroit. Vous concevez votre enquête étudiante, la lancez (sur un lien ou intégrée sur le site de votre université), et à mesure que les réponses arrivent, chaque réponse—en particulier aux questions ouvertes ou de suivi—est préparée pour une exploration instantanée par IA.
Les suivis améliorent la qualité des données. Chaque fois qu'une réponse d'étudiant est peu claire, l'IA peut poser des questions de suivi en temps réel (« Pouvez-vous donner un exemple ? »), découvrant un contexte plus riche. Cela met en lumière les causes profondes et les besoins subtils, alimentant des recommandations fondées sur des preuves pour des campus plus sûrs.
Résumés automatisés et analyse par chat. Au lieu de parcourir les réponses, vous obtenez des résumés instantanés—idées principales, thèmes, exceptionnels, décomptes de fréquence. Ensuite, vous pouvez discuter avec l'IA de n'importe quel angle que vous voulez (comme ChatGPT), mais alimenté par un contexte spécifique à l'enquête, des filtres avancés, et sans traitement manuel des données. Consultez l'analyse des réponses d'enquête par IA pour un aperçu plus profond de ce à quoi cela ressemble en action.
La sécurité du campus est un sujet brûlant pour les étudiants de premier cycle—selon une enquête nationale de 2023, plus de 30% des étudiants ont déclaré se sentir en insécurité sur le campus la nuit, et près de 60% ont dit qu'ils aimeraient voir une amélioration de l'éclairage et de la présence de sécurité[1]. L'analyse alimentée par l'IA vous permet de transformer ces voix en un plan d'action ciblé rapidement et de manière transparente.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de la sécurité du campus des étudiants de premier cycle
L'analyse intelligente par IA (soit dans Specific ou des outils comme ChatGPT) dépend de prompts clairs. Voici les prompts les plus efficaces que j'utilise pour extraire des informations des retours sur la sécurité du campus des étudiants :
Prompt pour les idées principales : Cela aide l'IA à extraire les principaux thèmes et sujets de centaines de conversations. Déposez vos données, utilisez le prompt ci-dessous, et obtenez un résumé distillé, classé.
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), le plus mentionné 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
Donnez plus de contexte pour de meilleures réponses de l'IA. Ajoutez toujours un fond sur le but de votre enquête—ce qui vous intéresse, qui a répondu, et ce que vous voulez apprendre. Cela débloque des informations plus riches et plus ciblées. Par exemple :
Analysez ces réponses d'enquête des étudiants de premier cycle universitaire sur la sécurité du campus. Notre objectif est d'identifier les principales préoccupations des étudiants en matière de sécurité et les changements qu'ils souhaitent sur le campus. Soulignez les tendances qui reflètent des problèmes d'éclairage, de présence de sécurité, ou de protocoles d'urgence.
Approfondir une idée centrale. Si l'IA mentionne "un meilleur éclairage du campus", posez des questions de suivi comme :
Parlez-moi plus de l'amélioration de l'éclairage du campus—quelles plaintes ou suggestions spécifiques les étudiants ont-ils fournies ?
Prompt pour des sujets spécifiques : Pour vérifier rapidement si une préoccupation est répandue ou rare parmi les étudiants, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé des services d'escorte du campus ? Inclure des citations.
Prompt pour des personas : Pour repérer des groupes ou points de vue distincts d'étudiants, demandez :
À partir des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Découvrez les frustrations courantes :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Comprenez ce qui motive les actions ou préoccupations de sécurité des étudiants :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Évaluez le ton émotionnel et les exceptions :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiments.
Prompt pour des suggestions et idées : Extrayez des idées créatives des étudiants pour la sécurité du campus :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou par fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : Trouvez ce qui manque aux efforts de sécurité du campus :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Si vous souhaitez créer votre enquête à partir de zéro, essayez notre générateur d'enquête par IA pour la sécurité des étudiants universitaires ou lisez notre guide sur comment créer une enquête sur la sécurité du campus pour les étudiants de premier cycle.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La magie de Specific est la façon dont il organise et résume automatiquement les réponses en fonction de la structure de votre enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Vous obtenez un résumé clair agrégeant les réponses de chaque étudiant—y compris toutes ces clarifications critiques de suivi. C'est une façon ciblée de repérer les menaces émergentes ou les frustrations récurrentes.
Choix avec suivis: Pour chaque option (comme "Tout à fait d'accord" ou "Pas d'accord" sur les déclarations de sécurité), vous voyez un résumé adapté juste des réponses de suivi liées à ce choix. Cela vous permet de voir comment les perspectives diffèrent entre les groupes.
Questions NPS: Les étudiants sont regroupés en détracteurs, passifs ou promoteurs. Chaque catégorie obtient un résumé de leurs retours uniques, afin que vous puissiez comprendre ce qui fait de certains étudiants des promoteurs enthousiastes de vos politiques de sécurité—et ce qui retient les autres.
Si vous voulez des décompositions similaires dans ChatGPT, vous devrez faire plus de filtrage manuel et d'écriture de prompts—mais c'est possible, surtout pour les petits lots de réponses.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans votre analyse
Les outils d'IA ont des limites de contexte—ce qui signifie qu'un certain nombre de conversations ou de textes peuvent être analysés à la fois. Si vous avez un ensemble de réponses énorme, tout ne rentrera pas dans un seul prompt. Voici ce qu'il faut faire (les deux solutions sont automatiques dans Specific):
Filtrage: Réduisez par question ou type de réponse—analysez uniquement les réponses où les utilisateurs ont répondu à une question particulière, ou seulement celles qui ont signalé se sentir en insécurité la nuit. Cela garde les choses gérables et ciblées.
Recadrage: Sélectionnez seulement quelques questions (au lieu de l'enquête entière) à passer à travers l'IA. Par exemple, analysez tous les retours ouverts sur la "présence de patrouilles sur le campus" au lieu d'envoyer chaque réponse.
Cela vous permet de creuser profondément, même dans des ensembles de données monstrueux, sans perdre de vue le tableau d'ensemble.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de premier cycle universitaire
Comprendre les préoccupations de sécurité du campus des étudiants n'est pas un travail en solo—parfois, les patrouilles les plus importantes émergent à travers l'analyse d'équipe et la conversation. Mais collaborer sur des données brutes d'enquête crée souvent des maux de tête : surcharge de données, pas de moyen clair de partager les conclusions, ou se perdre dans les fils de commentaires des emails et des feuilles de calcul. Voici comment Specific résout cela :
Analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Au lieu d'incessants échanges par email, vous et votre équipe pouvez effectuer des analyses dédiées dans Specific. Chaque chat peut avoir des filtres personnalisés (par exemple, "étudiantes vivant hors campus" ou "étudiants ayant signalé des vols").
Plusieurs chats, véritable propriété. Les membres de l'équipe peuvent lancer des analyses pour leur angle (par ex. responsable de résidence se concentrant sur la sécurité du dortoir, ou patrouille du campus examinant l'éclairage extérieur). Chaque chat montre le créateur—donc suivre la discussion et la traduction des rapports est fluide et transparent.
Attribution des messages et avatars. Quand vous et vos collègues approfondissez les données ensemble, il est facile de voir qui pose quoi. Les avatars aident tout le monde à suivre les rôles et les idées, alimentant une véritable collaboration—pas seulement des fils de commentaires parallèles.
L'approche de chat par IA de Specific n'est pas juste un hack de recherche—honnêtement, c'est la façon la plus rapide que j'ai vue pour qu'un groupe transforme une avalanche de retours de campus en étapes concrètes. Explorez plus en profondeur nos fonctionnalités d'analyse des réponses d'enquête par IA ou parcoure
générateur d'enquête IA tout-en-un pour d'autres cas d'utilisation.
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