Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'étudiants de premier cycle universitaire sur la diversité et l'inclusion. Si vous recherchez des solutions pratiques pour aborder l'analyse des enquêtes avec l'IA, vous trouverez ici des méthodes solides.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Les outils et méthodes que vous utilisez doivent correspondre à la structure de vos données de réponse à l'enquête. Cette décision se divise rapidement en deux voies :
Données quantitatives : Pour des réponses claires—comme "Quel est le degré de probabilité que vous recommandiez les événements sur le campus ?", ou des choix simples/multiples—c'est plus facile de faire des statistiques dans Excel ou Google Sheets. Comptez, représentez graphiquement ou filtrez les réponses et vous verrez les modèles apparaître en quelques secondes.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les réponses de suivi alimentées par l'IA donnent le plus de contexte, mais elles sont difficiles à analyser manuellement (surtout à grande échelle). Vous avez vraiment besoin d'utiliser des outils d'IA—personne ne veut faire défiler et coder des centaines de commentaires. Les outils traditionnels ne suffisent tout simplement pas.
Il existe deux approches lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller des données dans ChatGPT fonctionne—exportez simplement votre enquête ou votre tableur de réponses textuelles et déposez-le. Vous pouvez poser des questions directes à l'IA sur vos données, extraire des thèmes ou résumer les points de douleur. Mais il y a quelques inconvénients : la gestion des exportations, faire face aux limites de contexte (l'IA peut ignorer certaines réponses si vous collez trop), et en général, c'est un flux de travail désordonné quand vous voulez de la profondeur—surtout pour des sujets nuancés comme la diversité et l'inclusion.
Processus manuel : Si vous avez un petit lot, c'est faisable. Mais pour toute enquête sérieuse, cela devient rapidement maladroit et difficile à gérer.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécifiquement pour l'analyse d'enquêtes : Avec Specific, vous obtenez un système intégré : il collecte les données d'enquête conversationnelles avec des suivis d'IA et les analyse en temps réel—sans passer par plusieurs plateformes. À mesure que les enquêtes sont remplies, l'IA investigue pour obtenir des détails clarifiants, améliorant la richesse et la fiabilité de vos données sur la diversité et l'inclusion. Découvrez comment fonctionnent les suivis d'IA.
Informations instantanées de l'IA : À mesure que les réponses arrivent, Specific les résume automatiquement, repère les modèles et thèmes, et vous fournit des résumés exploitables. Vous discutez avec l'IA des résultats (comme avec ChatGPT)—mais il vous donne aussi des outils pour gérer les données mises en contexte, segmenter les réponses et garder tout structuré. Cela élimine le travail inutile sur les tableurs, vous permettant de vous concentrer sur ce qui importe vraiment : comprendre l'histoire de la diversité et de l'inclusion sur le campus.
Facile à utiliser pour toute équipe : Le flux de travail est simple. Commencez avec un modèle d'enquête conversationnelle pour les étudiants de premier cycle concernant la diversité et l'inclusion (il y a un générateur prêt à l'emploi pour ce cas d'utilisation précis), collectez des réponses de haute qualité avec des suivis alimentés par l'IA, et analysez tout depuis le même tableau de bord. Vous pouvez également personnaliser votre enquête à la volée à l'aide de leur éditeur d'enquête IA.
Confidentialité et facilité : Pas de copier-coller, stockage sécurisé des données, et vous réduisez les erreurs de perte de contexte courantes dans les outils IA génériques. Si vous voulez une portée plus large, vous pouvez créer toute enquête personnalisée à partir de zéro avec leur créateur d'enquête IA.
Cette approche est particulièrement précieuse car les étudiants s'attendent de plus en plus non seulement à être inclus dans les enquêtes, mais aussi à une analyse réfléchie de leurs voix—une attente clé dans la recherche en enseignement supérieur aujourd'hui. Plus de 70 % des établissements d'enseignement supérieur utilisent déjà au moins un outil alimenté par IA pour l'analyse des données, prouvant que la demande pour ces flux de travail plus intelligents est élevée. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de réponse d'enquête de diversité et inclusion des étudiants de premier cycle
L'IA vous emmène plus loin, plus vite—si vous posez les bonnes questions. Voici des invites éprouvées (toutes compatibles avec ChatGPT, Specific ou d'autres systèmes alimentés par GPT) :
Invite pour idées principales : Si vous voulez un aperçu concis des grands sujets qui émergent dans votre enquête, utilisez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
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
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez plus de contexte—une introduction d'une ligne sur l'objectif de votre enquête, qui l'a remplie, ou ce que vous voulez comprendre. Voici un exemple :
Analysez les réponses suivantes, recueillies auprès d'étudiants de premier cycle universitaire, concernant leurs expériences et perceptions de la diversité et inclusion sur le campus. Mon objectif : découvrir ce qui fait que les étudiants se sentent inclus ou exclus, et quels obstacles existent.
Ensuite, utilisez ceci pour approfondir tout sujet intéressant :
Invite d'exploration plus approfondie : "Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)"
Invite pour sujet spécifique : Vous voulez vérifier quelque chose de précis ? Utilisez ceci :
"Quelqu'un a-t-il parlé de micro-agressions ?" (Conseil : ajoutez ‘Incluez des citations’ si vous voulez des réponses littérales.)
Invite pour personas : Regroupez les types de répondants par leurs expériences et attitudes envers l'inclusion :
"À partir des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations."
Invite pour points de douleur et défis : Dénichez les défis rencontrés par les étudiants de premier cycle, et repérez les modèles que d'autres pourraient manquer :
"Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez toute tendance ou fréquence d'occurrence."
Invite pour motivations & moteurs : Comprendre ce qui motive les étudiants à s'impliquer (ou non) dans les efforts de diversité :
"À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des éléments de preuve à l'appui à partir des données."
Invite pour analyse de sentiment : Mesurez le ton émotionnel des réponses concernant le climat du campus :
"Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou remarques clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Invite pour suggestions & idées : Capturez des recommandations exploitables de la part des étudiants :
"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 le cas échéant."
Invite pour besoins non satisfaits & opportunités : Découvrez où l'institution peut être à la traîne, selon les étudiants :
"Examinez les réponses à l'enquête pour déceler tout besoin non satisfait, écart ou opportunité d'amélioration souligné par les répondants."
Si vous voulez vous améliorer dans la rédaction d'enquêtes ou avez besoin de questions d'enquête adaptées pour les étudiants universitaires concernant la diversité et l'inclusion, consultez ce guide pratique sur les meilleures questions d'enquête pour ce public.
Comment Specific analyse les données qualitatives de différents types de questions
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous fournit un résumé couvrant toutes les réponses à la question, ainsi que tout fil de discussion de suivi associé. Avec chaque suivi que l'IA pose, vous obtenez des résumés encore plus riches et plus ciblés—ainsi ces réponses en une ligne se transforment en perspectives stratifiées.
Choix avec suivis : Vous verrez des résumés non seulement en termes de quantité globale, mais répartis par choix avec les réponses ouvertes attachées. Vous savez exactement ce que pensaient les étudiants qui ont choisi "Autre", au lieu de perdre des idées dans des catégories fourre-tout.
Questions NPS : Au lieu de regrouper toutes les réponses, chaque groupe (détracteurs, passifs, promoteurs) a son propre ensemble de résumés de suivi. Vous pouvez analyser ce qui rend une expérience mauvaise ou excellente, côte à côte.
Vous pouvez faire le même type de segmentation et d'approfondissement dans ChatGPT, mais cela demandera plus de configuration manuelle avec filtrage et découpage.
Si vous voulez des idées sur la structuration de votre enquête autour de ces types de questions, il y a un excellent guide étape par étape sur comment créer une enquête pour les étudiants universitaires sur la diversité et l'inclusion.
Se maintenir efficace lorsque les limites de contexte de l'IA posent problème
Les limites de contexte de l'IA sont réelles : Chaque modèle IA ne peut "voir" qu'un certain nombre de mots à la fois (ce problème est particulièrement pertinent si votre enquête a obtenu des centaines de réponses). Si vous dépassez cette limite, il pourrait sauter ou ignorer des données.
Il existe deux principales solutions—intégrées directement dans Specific :
Filtrage : Concentrez-vous uniquement sur les réponses qui comptent pour vous. Limitez rapidement l'analyse à ceux qui ont répondu à certaines questions ou qui ont fait un certain choix—parfait lorsque vous voulez des informations sur une tranche plus petite de la vie sur le campus.
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions clés pour votre analyse, n'envoyant que celles-ci à l'IA. Cela maintient vos données légères et s'assure que vous vous glissez confortablement dans les limites de l'IA, maximisant la profondeur pour les questions qui vous importent le plus.
Avec des workflows manuels (comme en utilisant ChatGPT), vous finiriez par faire beaucoup plus de travail de copier-coller et de gestion des analyses partielles—ce qui est compliqué pour faire des présentations propres aux supérieurs ou aux comités à la recherche de perspectives réelles des étudiants. Près de 80 % des chercheurs en enseignement supérieur déclarent que la maîtrise du contexte en IA est maintenant incontournable pour éviter de perdre des voix de répondants clés. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de premier cycle universitaire
L'analyse des résultats des enquêtes sur la diversité et l'inclusion nécessite souvent une collaboration—les affaires étudiantes, les comités DEI, les chercheurs et les enseignants peuvent tous avoir besoin de se prononcer. Partager le contexte et les conclusions est crucial, mais c'est difficile avec des fichiers dispersés ou des exportations encombrantes.
Discutez avec l'IA en équipe : Dans Specific, tout le monde peut analyser et discuter des idées d'enquête directement dans le chat IA de la plateforme. C’est comme avoir votre propre réunion de recherche, mais avec l'IA qui accélère la synthèse.
Chats parallèles multiples : Vous pouvez configurer des chats de l'IA séparés pour différents points de vue—peut-être un pour les thèmes généraux, un autre pour les points douloureux liés au sentiment d'appartenance dans la salle de classe, et un autre pour les expériences des groupes d'étudiants. Chaque chat peut avoir ses propres filtres appliqués, de sorte que vous ne remplacez pas les idées des autres. Vous voyez toujours quel coéquipier a créé chaque chat—essentiel pour le partage de la responsabilité du travail sur la DEI.
Visibilité et responsabilité de l'équipe : Lors de la collaboration, vous voyez exactement qui a contribué à chaque idée—chaque message dans le chat IA affiche l'avatar de l'expéditeur. Cela rend le reporting plus propre et la délibération de groupe plus simple.
Appliquer les résultats au changement réel : Une fois que votre équipe s'accorde sur les modèles, vous pouvez rapidement transformer les idées de l'IA en actions—qu'il s'agisse de partager avec l'administration, de concevoir des ressources de soutien aux étudiants, ou de façonner de futures enquêtes. Si vous devez ajuster les questions ou lancer une nouvelle itération, tout est gérable à partir d'un seul endroit.
Vous voulez voir cela en action ? Essayez le créateur de sondages NPS conçu pour les étudiants de premier cycle sur la diversité et l'inclusion ici même.
Créez maintenant votre enquête pour les étudiants de premier cycle universitaire sur la diversité et l'inclusion
Lancez rapidement une enquête alimentée par l'IA qui collecte des réponses plus riches et vous donne des informations exploitables sur l'inclusion sur le campus. Obtenez des suivis intelligents, des résumés instantanés et des outils de collaboration conçus pour toute votre équipe de recherche—tout en un seul endroit.