Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête menée auprès d'étudiants universitaires de premier cycle sur les opportunités de stage, en utilisant des approches pratiques et des outils IA puissants.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
La manière dont vous abordez l'analyse — et les outils que vous utilisez — dépend entièrement du type de données dans vos réponses. Si votre enquête inclut un mélange de chiffres et de textes ouverts, vous aurez besoin d'un processus qui couvre les deux angles :
Données quantitatives : Il s'agit des données chiffrées — combien d'étudiants ont choisi un certain secteur de stage, ou combien ont évalué leur expérience comme « excellente ». Vous pouvez les comptabiliser facilement à l'aide d'outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, les histoires ou les explications supplémentaires s'accumulent rapidement et deviennent impossibles à analyser manuellement (qui a le temps de lire 400 essais ?). C'est là que vous avez besoin d'une IA robuste — aucun humain ne peut analyser ce type de contenu à grande échelle sans s'épuiser ou manquer des tendances importantes.
Il existe deux principales approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil de type GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez copier vos données d'enquête exportées et les coller directement dans ChatGPT (ou un autre modèle de langage étendu). Ensuite, vous pouvez poser des questions sur les réponses, demander des résumés et rechercher des modèles.
Cependant : Cette approche peut être laborieuse. La mise en forme, le collage et la gestion des limites de contexte sont difficiles. Il y a souvent beaucoup de nettoyage et de travail de copier-coller à faire. Vous devrez également être astucieux avec les invites puisque ChatGPT ne sait pas à quoi correspond chaque partie de votre feuille de calcul. C'est un bon point de départ, mais ce n'est pas sans effort si vous analysez de grandes enquêtes étudiantes sur les stages.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour cet usage. Il prend en charge à la fois la collecte de données (via des enquêtes IA conversationnelles) et l'analyse des résultats. Lorsque les étudiants répondent, Specific pose des questions de suivi intelligentes sur le moment, ce qui signifie une meilleure qualité de données (plus de contexte, moins de réponses superficielles). Découvrez les questions de suivi automatiques par IA pour comprendre comment cela augmente la valeur de vos données.
Du côté de l'analyse, l'analyse par IA de Specific résume les réponses, présente les idées clés et donne des solutions instantanées et exploitables—fini les feuilles de calcul interminables. Vous pouvez discuter directement avec l'IA à propos de vos résultats d'enquête (comme vous le feriez dans ChatGPT), mais avec des fonctionnalités supplémentaires : vous pouvez gérer les données envoyées, appliquer des filtres et enregistrer les chats d'analyse filtrés pour la collaboration. Tout est construit autour d'une exploration conviviale et contextuelle, adaptée aux retours des étudiants sur les stages.
Si vous voulez voir comment les enquêtes sont créées pour ce public, consultez le générateur d'enquêtes pour étudiants universitaires, axé sur les opportunités de stage ou voir des conseils pratiques pour la création d'enquêtes de stages pour étudiants.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes de stage auprès des étudiants universitaires
La qualité des invites est primordiale lors de l'analyse des réponses aux enquêtes — elles vous permettent d'obtenir des aperçus approfondis plus rapidement. Voici une boîte à outils des meilleures invites, adaptées à un public d'étudiants universitaires sur le thème des stages.
Invite pour les idées centrales : Utilisez cette invite pour faire ressortir instantanément les principaux sujets et ce qui est le plus fréquemment mentionné dans les réponses. (C'est le paramètre par défaut utilisé dans Specific et fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT ou d'autres GPTs.)
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4 à 5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Conseil de contexte : L'IA fait toujours un meilleur travail si vous lui donnez un contexte sur votre objectif d'enquête, votre public ou la situation plus large que vous explorez. Par exemple :
Cette enquête a été complétée par des étudiants universitaires sur leurs expériences et leurs attentes concernant les opportunités de stage. Mon objectif est de comprendre quels facteurs influencent leur satisfaction, quels obstacles ils rencontrent, et quelles sont les lacunes entre attentes et expérience réelle.
Invite pour approfondir : Une fois que vous avez trouvé une idée centrale forte, allez plus loin avec :
Dites-m'en plus sur [nom de l'idée centrale, par ex. "Rémunération et taux de salaire"]
Invite pour vérifier un sujet spécifique : Recherchez directement un thème ou une question dans vos réponses avec :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet, par ex. "stages à distance"]? Incluez des citations.
Invite pour les personas : Utilisez ceci pour faire émerger des archétypes d'étudiants communs concernant les stages :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toutes citations ou schémas pertinents observés dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Obtenez une liste classée des véritables obstacles rencontrés par les étudiants :
Analysez les réponses à l'enquête et dressez la liste des points de douleur, des frustrations, ou des défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tous les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations & les moteurs : Voyez ce qui incite les étudiants à s'orienter vers (ou à s'éloigner de) des stages :
D'après les conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou leurs choix. Groupe des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui extraites des données.
Invite pour les besoins non satisfaits & opportunités : Trouvez ce qui manque dans le paysage des stages, directement des étudiants eux-mêmes :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration telles que soulignées par les répondants.
Plus d'informations sur la création d'enquêtes et la rédaction de questions efficaces pour les étudiants peuvent être trouvées dans ce guide sur le choix des meilleures questions d'enquête pour la recherche de stages.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Specific résume automatiquement toutes les réponses à ces questions, y compris toute réponse de suivi qui explore davantage les raisons ou le contexte des étudiants. Pour les enquêtes sur les stages universitaires, cela est extrêmement précieux, puisque 65% des stagiaires disent qu'ils acquièrent de nouvelles compétences pendant leur stage, mais veulent de l'espace pour expliquer ce qu'elles sont et comment cela change leur perspective. [1]
Choix avec suivis : Chaque choix (par exemple, quel secteur ou type d'entreprise) obtient son propre résumé, avec des explications liées des étudiants qui ont choisi cette option. Ainsi, si des étudiants qui ont choisi "Technologie" citent "salaire plus élevé" et "projets passionnants", vous voyez ces informations regroupées ensemble.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Les détracteurs, les passifs, et les promoteurs obtiennent chacun un résumé de toutes les réponses de suivi pertinentes, vous permettant de comprendre en profondeur à la fois l'engagement et la frustration dans l'expérience des étudiants. Cela est essentiel, puisque les stages sont un tremplin vers l'emploi—75% des employeurs disent que les stages sont leur principale source de nouvelles embauches. [1]
Vous pouvez réaliser une analyse similaire avec ChatGPT, mais vous devrez copier, coller, et solliciter chaque section vous-même, ce qui est beaucoup plus fastidieux.
Surmonter les limites de contexte de l'IA lorsque l'on travaille avec des données d'enquête volumineuses
Tout IA — y compris les modèles GPT — a une limite de taille de contexte. Si votre enquête sur les stages étudiants a des centaines de réponses, vous atteindrez rapidement ces limites. Cela signifie que toutes les conversations ou réponses ne peuvent pas être analysées d'un seul coup à moins d'être malin.
Il existe deux approches pratiques pour résoudre cela, toutes deux disponibles dans Specific :
Filtrage : Réduire l'ensemble des conversations envoyées à l'IA pour analyse. Par exemple, vous pouvez filtrer uniquement les étudiants qui ont complété des stages techniques, ou ceux qui ont répondu "oui" à avoir une opportunité payée. L'IA résumera ces conversations, sans gaspiller le contexte sur des réponses non pertinentes.
Élagage : Au lieu d'envoyer toutes les questions, vous pouvez spécifier exactement quelles questions de votre enquête charger dans le contexte de l'IA. C'est particulièrement utile pour se concentrer sur les points de douleur, les motivations, ou les résultats, et permet une plongée plus profonde dans la fenêtre de contexte.
Combiner le filtrage et l'élagage vous permet de tirer un maximum d'infos de vos données — même pour de grandes enquêtes multi-questions explorant les véritables défis et moteurs des expériences de stages chez les étudiants en licence.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes auprès des étudiants universitaires
L'analyse d'une enquête sur les stages étudiants n'est souvent pas une mission en solo. Différentes équipes — personnel des services carrière, chercheurs universitaires, coordonnateurs des affaires étudiantes — veulent toutes voir ou explorer leurs propres perspectives et sujets.
L'analyse collaborative dans Specific signifie que vous pouvez discuter avec l'IA à propos de votre enquête, ensemble. Plus de combat autour d'une seule feuille de calcul ou de maux de tête de gestion des versions ; il suffit de créer autant de chats d'analyse que votre équipe en a besoin. Chaque chat peut avoir ses propres filtres, son focus thématique (par ex. stages payés vs non-payés), et vous verrez toujours qui a créé chaque fil de discussion.
C'est clair qui a dit quoi : Chaque message et réponse d'analyse est étiqueté par contributeur, avec des avatars, afin que vous sachiez qui a demandé "Que pensent les étudiants des stages STEM ?" et qui a exploré "les obstacles à obtenir un stage rémunéré". C'est du travail d'équipe intégré.
Filtrer, se concentrer et collaborer : Vous pouvez créer des fils parallèles pour des éléments comme les tendances salariales (avec des stages STEM payant en moyenne 25,00 $/h [1]), les expériences spécifiques à l'industrie, ou les objectifs de carrière des étudiants, et travailler en équipe pour repérer des schémas et des éléments actionnables. Cette structure élève la productivité de l'équipe et garde tout le monde focalisé sur ce qui compte.
Le joli ? Si vous voulez lancer une nouvelle enquête ou ajuster les questions, vous pouvez utiliser l'éditeur d'enquête propulsé par IA pour mettre à jour votre enquête en discutant avec l'IA.
Créez votre enquête sur les opportunités de stage auprès des étudiants universitaires dès maintenant
Commencez à recueillir des retours de haute qualité et exploitables de la part des étudiants en quelques minutes — en fournissant des suivis, une analyse instantanée alimentée par l'IA, et des fils de discussion collaboratifs pour que vous ne manquiez jamais une tendance clé dans le paysage des stages.