Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur les services de carrière. Je vais décomposer quels outils utiliser, des invites d'IA utiles et des étapes pratiques que vous pouvez entreprendre dès aujourd'hui.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La meilleure approche—et l'outillage—dépend si vos données sont structurées (quantitatives) ou ouvertes (qualitatives).
Données quantitatives : Lorsque vous regardez des réponses fermées (comme « lequel de ces éléments s'applique à vous ? » ou les scores NPS), vous pouvez facilement résumer en comptant les réponses dans des outils comme Excel ou Google Sheets. C'est une arithmétique simple pour décomposer combien d'étudiants ont sélectionné certains services de carrière, ou quel pourcentage les a évalués comme efficaces.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, les longues réponses ou les explications de suivi sont impossibles à digérer manuellement à grande échelle. Lorsque vous avez des dizaines—ou centaines—d'étudiants fournissant des retours détaillés, vous voudrez des outils alimentés par l'IA pour faire ressortir des thèmes, des motifs et des idées exploitables.
Il existe deux approches principales pour analyser les réponses d'enquête qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez vos données, vous pouvez les coller dans ChatGPT (ou des outils IA alimentés par GPT similaires) et discuter de vos conclusions avec l'IA.
Le principal inconvénient : Passer d'un fichier à un modèle IA est maladroit, et gérer les fenêtres contextuelles pour de grands ensembles de données devient rapidement compliqué. Vous atteindrez souvent la limite de taille d'entrée—ce qui vous oblige à analyser par lots ou à copier et coller des sous-ensembles de données à plusieurs reprises.
D'autres outils notables alimentés par l'IA pour l'analyse qualitative incluent : NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti, Delve et Looppanel. Ces plateformes offrent des fonctionnalités comme des suggestions de codage automatisées, une analyse des sentiments, l'identification de thèmes, et la visualisation—même pour de grands ensembles de données. Des outils comme NVivo et MAXQDA sont particulièrement populaires auprès des universitaires et des chercheurs traitant des enquêtes ouvertes des étudiants, grâce à leurs puissantes fonctionnalités d'analyse de texte alimentées par l'IA [1].
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est une solution native IA conçue pour collecter et analyser les retours qualitatifs.
Il ne se contente pas de collecter des données ; il utilise l'IA pour poser des questions de suivi à la volée, ce qui enrichit les réponses des étudiants de premier cycle et vous donne un aperçu plus profond de leurs expériences avec les services de carrière. Voici comment fonctionne la fonctionnalité de suivi IA.
Avec l'analyse des réponses d'enquête alimentée par l'IA dans Specific, vous obtenez instantanément des résumés, des thèmes clés et des idées exploitables même à partir des réponses les plus non structurées—sans passer d'une tableur à une autre ou assembler différents outils.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA concernant les réponses, comme dans ChatGPT. Mais vous obtenez aussi des fonctionnalités pour filtrer les données envoyées, gérer le contexte et collaborer avec votre équipe autour de segments spécifiques.
Specific comble le fossé entre les outils d'enquête traditionnels et la véritable compréhension qualitative—en particulier lorsque vous avez besoin de données conversationnelles et approfondies qui vous aident à améliorer les services de carrière universitaire.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur les services de carrière des étudiants de premier cycle
Les bonnes invites débloquent plus de valeur de votre outil IA, que vous utilisiez Specific ou quelque chose comme ChatGPT. Voici ce que je trouve le plus efficace :
Invite pour les idées principales : Idéal pour faire émerger de grands thèmes à partir de larges ensembles de données. C'est l'invite d'analyse par défaut dans Specific, mais cela fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT ou des outils équivalents.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez un contexte pertinent—décrivez votre objectif d'enquête, qui est le public et ce que vous espérez apprendre. Par exemple :
Analysez ces réponses d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle de l'université sur leurs expériences avec les services de carrière dans notre université. Mon objectif principal est de comprendre quels services sont les plus valorisés, découvrir les points douloureux communs et identifier les opportunités d'amélioration.
Approfondir les thèmes : Une fois que vous avez des idées principales, demandez « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)». L'IA fera ressortir des exemples de citations et des explications plus approfondies.
Invite pour un sujet spécifique : Utilisez « Quelqu'un a-t-il parlé de X ? » pour vérifier si certains points douloureux ou suggestions ont été mentionnés. Vous pouvez ajouter « Inclure des citations » pour obtenir des preuves à l'appui des réponses réelles.
Invite pour les points douloureux et les défis : Utilisez ceci quand vous voulez compiler une liste claire de ce qui frustre les étudiants universitaires au sujet des services de carrière actuels :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tous les motifs ou la fréquence de l'occurrence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Idéal pour comprendre ce qui motive l'utilisation des services de carrière—par exemple, ce qui pousse les étudiants à chercher des conseils de carrière, à assister à des ateliers de rédaction de CV ou à rencontrer des conseillers en orientation. Essayez :
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 des données.
Invite pour les suggestions et les idées : Faites ressortir par l'IA quelles améliorations les étudiants souhaitent réellement :
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 cela est pertinent.
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Particulièrement utile pour repérer ce qui manque ou où vous pourriez créer une nouvelle valeur :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Si vous voulez plus d'inspiration sur les invites ou la création de questions d'enquête, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur les services de carrière des étudiants de premier cycle universitaire.
Comment Specific analyse les données qualitatives de chaque type de question
La magie de Specific est que son IA est profondément consciente de la logique de votre enquête—des questions ouvertes, aux types de sélection avec suivis, en passant par les évaluations NPS. Voici comment l'analyse fonctionne pour chacun :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA résume toutes les réponses et toutes les réponses de suivi associées, vous obtenez donc toute l'histoire—pas seulement des réponses superficielles.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix multiples où vous avez ajouté un suivi (« Pourquoi avez-vous choisi X ? »), vous obtenez des résumés par choix. Si 50 étudiants ont sélectionné des ateliers de rédaction de CV, vous obtenez des informations sur pourquoi ils les ont trouvés utiles ou non.