Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur la santé mentale et le bien-être en utilisant des approches pilotées par l'IA pour l'analyse des réponses, afin que vous puissiez passer plus rapidement des données aux véritables insights.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
L'approche et les outils dont vous aurez besoin dépendent entièrement de la forme et de la structure de vos réponses à l'enquête — chaque type nécessite une approche différente.
Données quantitatives : Si vous traitez des données telles que « Combien d'étudiants se sont sentis submergés le mois dernier ? », ces données sont faciles à compter et à résumer dans des outils comme Excel ou Google Sheets. Vous découvrirez des schémas de base en créant des graphiques ou en utilisant des tableaux croisés dynamiques.
Données qualitatives : Si vous avez des questions ouvertes (« Décrivez vos défis en matière de santé mentale ») ou des suivis détaillés, c'est une autre paire de manches. Lire chaque réponse vous-même n'est pas pratique lorsque la taille de l'échantillon grandit — ce qui est précisément quand vous voulez le plus d'insights. C'est là que des **outils IA puissants** interviennent : ils peuvent lire des centaines de conversations, repérer des thèmes et résumer des retours d'informations nuancés pour vous.
Il y a deux approches pour choisir les outils lorsque vous gérez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Facile à copier-coller, mais limité par le workflow. Vous pouvez exporter vos données d'enquête — disons, depuis Google Forms ou votre outil d'enquête — et les coller dans ChatGPT ou des plateformes similaires. Ensuite, vous le sollicitez pour trouver des modèles, résumer les points clés ou répondre à des questions de suivi spécifiques.
Pratique pour des requêtes rapides, mais compliqué pour beaucoup de données. Lorsque votre enquête s'agrandit — peut-être des dizaines ou centaines d'étudiants ont écrit des réponses multi-paragraphes — le copier-coller devient désordonné. Vous devrez fragmenter les données, répéter les sollicitations, gérer les limites de contexte et garder une trace de ce qui a déjà été analysé. Il existe également le risque de perdre la connexion entre les suivis et leurs réponses principales.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour la collecte et l'analyse d'enquêtes. Specific est conçu pour ce cas d'utilisation : recueillir des données d'enquête via des enquêtes conversationnelles (pilotées par IA), y compris des questions de suivi en temps réel qui rendent les données plus riches et plus contextuelles (en savoir plus sur les suivis automatiques par IA).
Analyse structurée alimentée par l'IA dès le départ. Au lieu de tableaux écrasants, vous obtenez des résumés IA instantanés. La plateforme distille les insights de toutes les réponses (y compris les réponses ouvertes et les suivis), met en évidence les thèmes clés et regroupe les citations de soutien pour un rapport facile.
Expérience d'analyse conversationnelle. Vous discutez avec les résultats, comme dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires : vous pouvez filtrer par question, segmenter les conversations et rester plus facilement dans les limites contextuelles. Voir tous les détails sur analyse des réponses d'enquête par IA.
Aucune exportation ou gestion manuelle nécessaire. L'analyse est prête là où vos données d'enquête résident — vous faisant gagner du temps et gardant tout dans le contexte.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur la santé mentale et le bien-être des étudiants de premier cycle
Une fois que vous avez vos réponses d'enquête, les bonnes invites débloquent des insights actionnables quel que soit l'outil que vous utilisez. Si vous utilisez ChatGPT, ou même l'analyse intégrée dans des plateformes comme Specific, elles fonctionnent bien :
Invite pour les idées principales : C'est idéal pour faire émerger les thèmes centraux d'un grand lot de réponses. Je recommande ceci en point de départ :
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 haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
L'IA performe toujours mieux lorsque vous fournissez plus de contexte sur votre enquête, votre situation et vos objectifs. Par exemple, au lieu de simplement déposer les données, donnez une brève introduction :
« Il s'agit des données d'enquête d'étudiants de premier cycle concernant la santé mentale et le bien-être durant l'année académique 2023-2024. La plupart des répondants étaient en première ou deuxième année dans des universités publiques aux États-Unis. Je veux comprendre les principaux problèmes et quelles suggestions sont les plus courantes. »
Invite pour approfondir les thèmes : Une fois que vous trouvez une idée ou un modèle (« le stress académique » apparaît souvent), demandez à l'IA d'approfondir :
Parlez-moi plus du stress académique (idée principale)
Invite pour des insights spécifiques : Si vous voulez vérifier si un sujet particulier a été discuté, essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé des services de conseil ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Pour comprendre les groupes parmi vos étudiants, essayez :
Basé sur les réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Pour lister les principaux problèmes mentionnés :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence de survenue.
Invite pour l'analyse des sentiments : Pour décomposer l'humeur globale :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours d'informations qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Cela est crucial pour planifier des interventions ou des changements de politique :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Pour un examen plus approfondi de la création de questions et du cadrage de votre enquête pour obtenir des données analytiques de haute qualité, consultez ces ressources sur les meilleures questions pour les enquêtes sur la santé mentale et le bien-être des étudiants de premier cycle universitaire et les conseils pour créer une enquête pour les étudiants universitaires.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitative par type de question
Specific est conçu pour comprendre automatiquement les différentes structures que votre enquête pourrait avoir. Voici comment :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Vous obtenez un résumé complet pour toutes les réponses, y compris les insights des questions de suivi dynamiques — donc vous voyez à la fois les réponses initiales et le contexte plus profond.
Choix avec suivis : Lorsque vous avez un choix multiple (par exemple, « Quel est votre principal facteur de stress ? ») et que les étudiants fournissent des commentaires supplémentaires, Specific résume les réponses pour chaque choix — ainsi vous pouvez comparer pourquoi les étudiants ont choisi les études contre les finances, par exemple.
Questions NPS : L'analyse du Net Promoter Score est décomposée par promoteurs, passifs et détracteurs ; les réponses de suivi de chaque groupe sont résumées séparément, rendant simple l'identification de ce qui motive la fidélité contre l'insatisfaction.
Vous pourriez faire la même analyse avec un outil comme ChatGPT, mais cela nécessiterait plus de tri manuel, de filtrage et de repromptage pour chaque question et catégorie de réponse.
Vous voulez créer une enquête NPS pour ce public ? Essayez le sondage NPS pour les étudiants de premier cycle sur la santé mentale et le bien-être de Specific ou le générateur d'enquêtes IA pour les étudiants de premier cycle et la santé mentale complet.
Relever les défis avec les limites de contexte de l'IA pour de grands ensembles de réponses
Un problème pratique lors de l'utilisation d'outils d'IA comme GPT est la taille limite du contexte : il y a seulement une certaine quantité de texte que vous pouvez envoyer au modèle en même temps. Si votre enquête reçoit de nombreuses réponses, vous risquez d'atteindre ce plafond et de manquer des insights.
Il y a deux principales façons de garder l'analyse gérable, toutes deux offertes par Specific dès le départ :
Filtrage : N'envoyez qu'un sous-ensemble de conversations à l'IA pour analyse — par exemple, uniquement les étudiants qui ont discuté du « stress » ou qui ont obtenu un score faible en matière de bien-être. Cela réduit vos données à ce qui compte le plus.
Recadrage des questions : Sélectionnez uniquement les questions ou les fils de discussion les plus importants pour que l'IA les examine. De cette façon, vous évitez de dépasser les limites de contexte et gardez l'analyse rapide et ciblée.
Ces stratégies garantissent que vous obtenez profondeur et largeur, même sur de grands ensembles de données ouvertes. Si vous analysez manuellement via ChatGPT, vous devrez reproduire ce workflow de filtrage et de recadrage vous-même.
Si vous souhaitez être guidé dès le départ, construisez votre enquête de manière à ce qu'elle soit facile à analyser, je recommande d'utiliser le générateur d'enquêtes IA ou l'éditeur d'enquêtes IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de premier cycle universitaire
Collaborer sur l'analyse des enquêtes pour la santé mentale et le bien-être des étudiants peut devenir rapidement désordonné — surtout lorsque plusieurs chercheurs, personnel ou défenseurs des étudiants veulent fouiller dans les données, tirer des conclusions et recommander des changements.
Analyse IA collaborative facile. Dans Specific, vous discutez avec l'IA de vos réponses d'enquête, et n'importe qui de votre équipe peut se joindre à vous. Pas besoin d'envoyer des feuilles de calculs ou de copier-coller des citations dans des fils de discussion par e-mail.
Des discussions multiples, des perspectives multiples. Chaque membre peut lancer des « discussions » d'analyse distinctes, chacune filtrée pour leur focus unique — une discussion explorant les déclencheurs d'anxiété, une autre juste pour le stress financier, quelqu'un d'autre ciblant les comportements de recherche d'aide. Vous voyez toujours qui a démarré chaque fil et quels filtres s'appliquent.
Clarté de communication. Lorsque votre équipe discute dans l'interface d'analyse de Specific, chaque message montre qui l'a écrit — y compris des avatars pour une responsabilité claire et une collaboration plus fluide. C'est parfait pour partager les tâches de recherche approfondie ou construire un consensus parmi les services étudiants, les centres de conseil et l'administration.
Ce workflow dynamique est particulièrement utile lorsque vous devez faire face à la réalité sérieuse chez les étudiants d'aujourd'hui : par exemple, 76 % des étudiants universitaires ont éprouvé une détresse psychologique modérée à grave en 2023, et plus de 8 sur 10 qui font face à des défis académiques disent qu'ils causent une détresse substantielle [1][2]. Être capable d'extraire le bon insight, rapidement et de manière collaborative, fait souvent la différence entre de bonnes intentions et une action significative.
Créez votre enquête sur la santé mentale et le bien-être des étudiants de premier cycle universitaire dès maintenant
Commencez à collecter des retours riches et actionnables et laissez l'IA faire le gros du travail — capturez des insights nuancés, collaborez avec votre équipe, et améliorez le bien-être des étudiants avec des données qui entraînent des résultats. Créez votre propre enquête conversationnelle et découvrez la puissance d'une analyse rapide et précise des réponses dès aujourd'hui.