Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur l'expérience d'apprentissage en ligne. Les outils basés sur l'IA offrent désormais une analyse des réponses d'enquête plus rapide et plus fiable pour ce type de retour.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et le choix des outils pour analyser les réponses à l'enquête auprès des étudiants universitaires dépendent de la manière dont les données sont structurées :
Données quantitatives : Si vous examinez combien d'étudiants ont évalué une caractéristique d'une certaine manière ou ont sélectionné une option, vous n'avez pas besoin de technologies sophistiquées—Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement pour les comptes, les moyennes et les visualisations de base.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les suivis détaillés—comme « Décrivez votre plus grand défi avec les classes en ligne »—sont une autre affaire. Il est presque impossible de lire et de donner du sens à tout cela à grande échelle. C'est là que l'IA excelle réellement, vous aidant à résumer rapidement, à repérer les principaux schémas et à faire émerger des insights réels automatiquement.
Pour les réponses qualitatives, vous pouvez adopter deux approches principales avec les outils :
Utilisation de ChatGPT ou d'un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Vous pouvez copier vos exports d'enquêtes dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT et interagir directement avec l'IA. Cela implique de coller votre texte brut puis de poser des questions à l'IA sur les données.
Avantages : C'est flexible, cela fonctionne avec n'importe quel export de données, et vous pouvez ajuster le prompt jusqu'à obtenir le type d'analyse souhaité.
Inconvénients : Copier-coller de gros blocs de réponses est fastidieux, surtout avec des centaines de réponses. Vous devrez faire beaucoup de manipulations manuelles avec les données, les prompts et le contexte. La limite de contexte de ChatGPT peut également poser problème (voir plus bas).
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour cela : collecter et analyser des réponses qualitatives d'enquêtes avec l'IA en un seul endroit. Vous concevez et lancez l'enquête, qui pose des questions de suivi intelligentes pour améliorer la qualité et la profondeur des réponses des étudiants. Découvrez-en plus sur les questions de suivi automatique par IA.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific fournit :
Des faits saillants et des résumés instantanés—pas de tableurs ou de révisions manuelles
Regroupement des thèmes clés dans les retours d'informations textuels
Fonctionnalité directement « Chat avec l'IA » pour explorer les résultats ou poser des questions personnalisées sur l'enquête, conçue pour la recherche en éducation
Fonctions supplémentaires pour filtrer, gérer et affiner les données envoyées à l'IA pour le contexte et la segmentation (voir plus ici)
Cela vous offre les mêmes avantages que de discuter des données avec ChatGPT, mais conçu pour l'analyse structurée des enquêtes, vous faisant gagner des heures de gestion. Sachant que 70 % des établissements d'enseignement supérieur prévoient de maintenir ou d'étendre leurs offres en ligne après la pandémie montre à quel point il est important de disposer d'outils d'analyse robustes et évolutifs pour ce type de retour d'information [1].
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses à l'enquête des étudiants de premier cycle universitaire
Vous tirez le meilleur parti de l'IA lorsque vous savez quels prompts utiliser. Voici des exemples de prompts qui fonctionnent particulièrement bien avec les données d'enquête des étudiants sur l'expérience d'apprentissage en ligne :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ce prompt pour repérer rapidement ce qui compte le plus pour vos étudiants. Il distille un gros tas de réponses en faits saillants clairs—utilisé par Specific, mais fonctionne aussi dans ChatGPT et autres LLM :
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
- Préciser combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utiliser des chiffres, pas des mots), celles les plus mentionnées en tête
- 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
Le contexte améliore l'IA : L'IA fonctionne toujours mieux si vous fournissez des informations supplémentaires sur l'enquête, l'audience et votre objectif. Par exemple, avant le prompt principal, vous pourriez ajouter :
Ces réponses proviennent d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur leur expérience d'apprentissage en ligne au cours de l'année académique 2023, se concentrant à la fois sur les aspects académiques et sociaux. Mon objectif est de comprendre les principaux obstacles à un apprentissage efficace et de repérer les opportunités pour améliorer les résultats des étudiants.
Suivi sur des idées spécifiques : Une fois que vous connaissez les thèmes majeurs, demandez simplement, « Dites-moi-en plus sur XYZ (idée principale). » L'IA développera avec des exemples et des preuves de soutien tirées des données.
Prompt pour des sujets spécifiques : Si vous cherchez à voir si un sujet (comme « santé mentale » ou « qualité du WiFi ») est abordé, demandez, « Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet]? Incluez des citations. »
Prompt pour les points de douleur et les défis : Pour découvrir ce qui frustre le plus les étudiants, utilisez :
Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les personas : Identifiez différents segments d'étudiants avec :
Basé sur les réponses de 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, motivations, objectifs, et toutes les citations ou schémas pertinents observés dans les conversations.
Prompt pour les motivations & déclencheurs : Identifiez ce qui motive vos étudiants :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves de soutien tirées des données.
Prompt pour les besoins non satisfaits & opportunités : Utilisez cela pour repérer ce qui manque dans l'expérience de l'étudiant :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration mis en évidence par les répondants.
En combinant ces styles de prompt, vous passez rapidement des thèmes larges aux détails exploitables. Cette structure est exactement comment les équipes d'analyse de l'éducation gagnent du temps avec l'analyse moderne des enquêtes [2]. Pour plus d'idées, consultez les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur l'expérience d'apprentissage en ligne et comment les générateurs d'enquête IA peuvent aider à créer des questionnaires ciblés.
Comment Specific gère l'analyse des données qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous offre un résumé de toutes les réponses brutes et regroupe également clairement les réponses de suivi liées à cette question. Cela rend la détection de schémas sans effort.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix unique ou multiple avec suivi approfondi, vous obtenez un résumé séparé pour chaque choix—donc, par exemple, tous les retours concernant « cours en ligne » peuvent être vus comme un thème, distinct de « devoirs asynchrones ».
Questions NPS : Chaque catégorie NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) a son propre résumé de ce que les gens dans chaque groupe ont dit dans leurs suivis. Vous verrez ce qui motive les scores bas ou élevés dans le contexte.
Vous pouvez faire la même chose dans ChatGPT, mais vous devrez organiser vos données et exécuter des prompts sur chaque section séparément. Dans Specific, ces décompositions et résumés sont livrés instantanément. Si vous souhaitez voir cela en pratique, explorez le créateur de sondage NPS pour étudiants.
Comment surmonter les défis liés à la limite de contexte de l'IA
Les modèles AI comme GPT ont une limite de taille de contexte—trop de réponses à l'enquête à{