Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'étudiants de premier cycle universitaire concernant la satisfaction des cours. Je vous guiderai à travers des approches intelligentes, des outils et des invites réelles afin que vous puissiez obtenir des informations précieuses grâce à l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Votre approche — et les outils que vous choisissez — dépendent de la structure de vos données d'enquête. Décomposons cela :
Données quantitatives : Ce sont des éléments que vous pouvez compter rapidement : par exemple, « Combien d'étudiants ont noté le cours 4 ou plus ? » Vous pouvez facilement analyser cela en utilisant Excel, Google Sheets ou tout logiciel de feuilles de calcul de base.
Données qualitatives : Cela couvre les réponses ouvertes, les explications ou les réponses de suivi. Avec une enquête universitaire typique, vous pouvez obtenir des dizaines ou des centaines de réponses longues. Les lire une par une n’est pas pratique : l’IA est indispensable pour résumer et extraire les thèmes clés de ces réponses.
Il existe deux approches populaires pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives aux enquêtes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Copier les données exportées dans ChatGPT peut être un moyen rapide d'obtenir des informations. Il vous suffit de coller toutes vos réponses ouvertes et d'utiliser des invites pour générer des résumés ou trouver des idées clés. Mais traiter les données de cette manière peut devenir compliqué : le formatage est perdu, il y a des limites à la quantité que vous pouvez coller et suivre votre travail peut devenir délicat.
Gérer le contexte est un défi — dans ChatGPT, si vous collez trop, vous atteindrez la limite maximale de taille de contexte. De plus, vous perdez toutes les fonctionnalités intégrées qui aident à organiser, filtrer et approfondir. C’est possible, mais pas le plus efficace.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'enquête AI conçu pour cet usage exact. Vous créez et distribuez des enquêtes aux étudiants de premier cycle universitaire sur la satisfaction des cours. Lorsque les étudiants répondent, l’IA de Specific leur pose des questions de suivi, ce qui signifie que vous obtenez des réponses plus riches et plus ciblées. Vous voulez en savoir plus sur le fonctionnement des suivis automatiques ? Consultez comment fonctionne le système de suivi AI.
Pour l'analyse, l’analyse des réponses aux enquêtes par IA de Specific résume instantanément l’ensemble du jeu de données, met en évidence les thèmes cruciaux et vous permet de discuter directement avec l’IA des réponses — tout comme ChatGPT, mais adapté aux retours des étudiants de premier cycle universitaire. Vous pouvez gérer ce qui est envoyé à l’IA et utiliser des filtres pour vous concentrer sur n’importe quel sous-ensemble de vos données ou sur des questions d’enquête spécifiques.
Cela rend le processus fluide : pas de travail sur tableur, juste des résultats instantanés et exploitables.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les résultats des enquêtes de satisfaction des cours des étudiants de premier cycle universitaire
Avoir les bonnes invites AI peut changer la donne lorsque vous passez au crible des piles de réponses aux enquêtes. Voici mes préférées — utilisez-les dans Specific, ChatGPT ou tout outil de votre choix :
Invite pour les idées principales : Idéal pour mettre en évidence les sujets clés à partir d'un grand ensemble de réponses ouvertes. Specific l’utilise comme l’outil par défaut lorsqu’il résume ce que les étudiants ont dit à propos de la satisfaction des cours :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu’à 2 phrases d’explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'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 d'idée principale :** texte d’explication
2. **Texte d'idée principale :** texte d’explication
3. **Texte d'idée principale :** texte d’explication
Ajoutez un contexte supplémentaire pour de meilleurs résultats : L'IA fonctionne bien mieux si vous lui fournissez un contexte sur votre enquête, votre université et votre objectif. Par exemple, vous pouvez introduire une invite comme ceci :
Vous analysez les réponses aux enquêtes des étudiants de premier cycle en spécialités STEM, visant à évaluer la satisfaction des cours d'apprentissage à distance en 2024. Le but est d’identifier les domaines à améliorer et de comprendre les raisons principales de la satisfaction ou de l’insatisfaction globale. Veuillez extraire les idées principales et les tendances pertinentes.
Approfondissez un sujet : Une fois que vous avez repéré une tendance (par exemple, des retours sur « la qualité des retours »), demandez :
Parlez-moi plus de la qualité des retours. Quels détails les étudiants ont-ils mentionnés ?
Invite pour un sujet précis : Besoin de valider une intuition, comme des problèmes avec les cours en ligne ?
Quelqu'un a-t-il parlé des conférences en ligne ? Incluez des citations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Pour révéler les frustrations ou les obstacles des étudiants:
Analysez les réponses aux enquêtes et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés par les étudiants. Résumez chacun, et notez les motifs ou la fréquence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Découvrez ce qui maintient les étudiants engagés ou ce qui leur tient le plus à cœur :
À partir des réponses des étudiants, extrayez les motivations ou raisons principales mentionnées pour leur niveau de satisfaction aux cours. Regroupez les motivations similaires et fournissez des citations de soutien.
Invite pour l'analyse du sentiment : Passez rapidement en revue l'humeur de la satisfaction générale — était-elle positive, neutre ou négative ?
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses aux enquêtes (positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les retours clés pour chaque type de sentiment.
Invite pour suggestions et idées : Cristallisez les recommandations utiles des étudiants :
Identifiez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête concernant la satisfaction des cours. Organisez-les par sujet et fréquence, en incluant des citations directes.
Comment Specific analyse les données par type de question
Lorsque vous utilisez Specific, l'IA de la plateforme adapte son analyse pour correspondre à la structure de vos questions. Voici pourquoi cela est important pour une enquête sur la satisfaction des cours des étudiants de premier cycle universitaire :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific génère un résumé complet couvrant toutes les réponses pour cette question et synthétise une profondeur supplémentaire à partir de questions de suivi connexes.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix de réponse est accompagné de sa propre analyse — ainsi, si « matériaux de cours » ou « méthodes d'enseignement » se distinguent, vous voyez une répartition des thèmes des questions de suivi par choix.
Questions NPS : Les réponses sont naturellement regroupées : les détracteurs, passifs et promoteurs disposent chacun d'un résumé personnalisé des retours, clarifiant les motivations ou les points de douleur pour chaque groupe. De cette façon, vous comprenez ce qui fait de certains étudiants des défenseurs et d'autres des critiques. Vous voulez un modèle prêt à l'emploi ? Voir enquête NPS pour les étudiants de premier cycle universitaire à propos de la satisfaction des cours.
Vous pouvez reproduire ce type d'analyse personnalisée dans ChatGPT, mais cela nécessite certainement plus de copier-coller manuel, de filtrage et de rédaction d'invites.
Gérer les limites de contexte AI : travailler avec de grandes réponses d'enquête
Les modèles d'IA comme GPT ne sont pas illimités : ils ont une « fenêtre de contexte » et trop de réponses peuvent la dépasser. Voici comment je relève ce défi (et comment Specific le résout automatiquement) :
Filtrage : N'analyser que les conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi certaines réponses à choix multiples. Cela réduit les données et garde l'IA concentrée.
Rogner : Envoyez simplement les questions pertinentes (par exemple, uniquement les questions ouvertes « pourquoi » ou des points de douleur spécifiques) à l'IA. Cela permet d'obtenir une analyse plus exploitable des grands ensembles de données, garantissant que vous obtenez des résumés détaillés sans dépasser la fenêtre de contexte.
Étant donné que ces approches maintiennent les choses organisées, vous obtenez des informations plus solides et plus fiables — que vous utilisiez Specific ou construisiez un flux de travail avec une combinaison de feuilles de calcul et d'outils IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des étudiants de premier cycle universitaire
La collaboration est une énorme difficulté lorsque vous analysez les enquêtes de satisfaction des cours au sein d'une équipe académique. Trop souvent, les retours vivent dans le tableur de quelqu'un ou les informations se perdent dans des chaînes de courriels interminables.
Collaboration par chat : Dans Specific, vous pouvez analyser les données d’enquête simplement en discutant avec l’IA. Chacun dans votre équipe peut créer plusieurs chats avec l'IA d'analyse, chacun se concentrant sur un thème — comme l’efficacité de l’enseignement, l’engagement des étudiants ou l’apprentissage à distance. Appliquez vos propres filtres et voyez qui a demandé quoi. Vous saurez instantanément quel membre du corps enseignant a commencé chaque fil, ce qui facilite la reprise des conversations ou le suivi des résultats.
Transparence en un coup d’œil : À l'intérieur du chat, chaque conversation AI affiche l'avatar de l'expéditeur. Cela favorise la responsabilité et facilite les transmissions — pas de chasse aux « données originales » ni de perte des conclusions clés à mesure que l'équipe approfondit l'expérience des étudiants de premier cycle universitaire.
Vous souhaitez également générer ou personnaliser une enquête de manière collaborative ? Jetez un œil au générateur d'enquêtes pour les étudiants de premier cycle à propos de la satisfaction des cours et concevez-en une ensemble en temps réel avec le support AI.
Et si vous travaillez toujours sur votre ensemble de questions, ces meilleures questions d'enquête pour la satisfaction des cours devraient contribuer à inspirer votre prochaine révision.
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