Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses à un sondage auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur le sentiment d'appartenance à l'aide d'outils et de suggestions alimentés par l'IA pour des perspectives approfondies.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à un sondage
La manière dont vous abordez l'analyse de sondage dépend beaucoup de la structure de vos données de réponse. Les outils que vous choisissez détermineront la facilité avec laquelle vous pourrez extraire des retours d'information exploitables de votre sondage auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur le sentiment d'appartenance.
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des chiffres simples, comme le nombre d'étudiants ayant accepté une déclaration, des outils comme Google Sheets ou Excel fonctionnent parfaitement. Compter, trier et présenter ces réponses sous forme de graphiques est rapide et transparent.
Données qualitatives : Les questions ouvertes ou les réponses de suivi nécessitent un ensemble d'outils différent—lire des centaines de réponses une par une est accablant, voire impossible, pour la plupart d'entre nous. C'est ici que les outils d'IA font une réelle différence, en mettant rapidement en avant les thèmes récurrents et les sentiments clés.
Il existe deux approches pour outiller les réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Si vous avez exporté vos données de sondage sous forme de texte, vous pouvez les copier-coller dans ChatGPT et commencer à poser des questions à leur sujet. Ceci est utile lorsque vous avez un petit nombre de réponses ou si vous souhaitez simplement générer des idées rapidement.
Un avertissement : Cela est rarement efficace pour les sondages de grande taille—gérer de grandes quantités de données dans ChatGPT est maladroit. La plupart des modèles d'IA ont des limites de taille de contexte, ce qui signifie que vous pourriez ne pas avoir une vue d'ensemble complète à moins de coller les réponses par morceaux.
Aussi, il n'y a pas de moyen intégré de filtrer, résumer par question, ou suivre quelles réponses se connectent à quelle partie de votre sondage. C'est simple, mais le processus n'est pas transparent.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'IA spécialement conçu pour analyser les réponses qualitatives aux sondages. Vous pouvez à la fois créer votre sondage sur le sentiment d'appartenance des étudiants de premier cycle universitaire et analyser les réponses, le tout en un seul endroit. Au fur et à mesure que vous collectez des données, Specific pose automatiquement des questions de suivi générées par l'IA qui dévoilent des réponses plus riches et plus réfléchies—voir plus sur cette fonctionnalité de questions de suivi automatique de l'IA.
Pour l'analyse, Specific résume instantanément les réponses, trouve les thèmes récurrents et distille les données en perspectives faciles à digérer—pour que vous n'ayez pas à passer des heures dans des feuilles de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA sur les résultats (comme dans ChatGPT), mais avec des outils spécifiques aux sondages : filtrer par réponses, gérer ce que vous envoyez à l'IA, et collaborer avec votre équipe.
En savoir plus sur la page des fonctionnalités d'analyse des réponses aux sondages de l'IA.
Si vous voulez commencer à construire votre sondage, vous pouvez utiliser le générateur de sondage IA pour les sondages sur le sentiment d'appartenance des étudiants de premier cycle universitaire ou consulter ce guide pour créer des sondages pour les étudiants universitaires.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses à un sondage
Les prompts vous permettent de transformer facilement les données du sondage en perspectives exploitables, surtout si vous utilisez une plateforme d'IA ou un outil GPT. Voici quelques prompts éprouvés adaptés aux sondages sur le sentiment d'appartenance des étudiants de premier cycle universitaire :
Prompt pour les idées principales : Ce prompt est génial lorsque vous voulez extraire les thèmes qui apparaissent le plus fréquemment dans les commentaires ouverts. Il fonctionne à la fois pour ChatGPT et des outils comme Specific. Il suffit de coller vos réponses exportées au sondage et d'utiliser :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif d'une à deux phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), les plus mentionnées 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
Conseil : Les outils d'IA vous offrent des résumés plus forts et plus précis si vous définissez bien le contexte. Par exemple, expliquez l'audience, le sujet, et les objectifs de votre sondage avec une déclaration comme celle-ci :
J'ai réalisé un sondage parmi les étudiants de premier cycle universitaire sur leur sentiment d'appartenance sur le campus. Le principal objectif est de découvrir quelles zones font que les étudiants se sentent connectés ou déconnectés à l'université, pour que nous puissions améliorer le soutien et l'expérience étudiante. Veuillez vous concentrer sur les causes profondes, les défis et les expériences spécifiques.
Prompt pour l'analyse de suivi : Après avoir trouvé vos thèmes principaux, vous pouvez approfondir :
Dites-m'en plus sur les événements d'engagement communautaire (idée principale)
Utilisez cela pour obtenir tous les détails sur un sujet particulier mentionné dans vos réponses.
Prompt pour un sujet spécifique : Vérifiez si les étudiants ont parlé d'expériences ou de défis particuliers :
Quelqu'un a-t-il parlé de sentiments d'isolement ? Inclure des citations.
Cela permet de valider facilement si certains problèmes ou faits marquants ont été soulevés.
Prompt pour les personas : Utilisez lorsque vous souhaitez segmenter votre corps étudiant par attitude ou besoins :
À partir des réponses au sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis :
Analysez les réponses au sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses au sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses au sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, écart ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Ces prompts sont suffisamment flexibles pour tout outil d'analyse de sondage par IA et vous aident à décomposer de grands ensembles de réponses en perspectives gérables et significatives.
Comment Specific gère l'analyse qualitative pour chaque type de question de sondage
Specific s'adapte à chaque type de question de sondage—ouverte, à choix, ou NPS—pour vous offrir des résumés et des insights adaptés à la question. Voici comment cela se présente, comparé à une solution de chat GPT générique :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous donne un résumé pour toutes les réponses et pour les réponses à chaque question de suivi. Ceci est particulièrement utile pour les conversations à plusieurs tours, capturant toute la profondeur derrière les réponses des étudiants.
Questions à choix avec suivis : Vous obtenez un résumé pour chaque choix—par exemple, pour tous les étudiants qui ont sélectionné "Je me sens bienvenu dans les cours", vous voyez les thèmes communs dans leurs réponses de suivi.
Questions NPS : Specific segmente les étudiants en détracteurs, passifs, et promoteurs, fournissant des résumés séparés pour le retour d'information de chaque groupe aux questions de suivi. Cela élimine la revue manuelle et permet une planification d'action précise.
Vous pourriez faire tout cela avec ChatGPT, mais vous devriez filtrer, regrouper, et résumer tout vous-même. Avec un outil conçu pour cela, cette structure est fournie instantanément.
Relever les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des sondages
Quiconque tente d'analyser des centaines de réponses ouvertes à un sondage avec l'IA se heurte à une contrainte technique agaçante : la taille du contexte. Les modèles GPT ne peuvent traiter qu'une certaine quantité d'informations à la fois. Si votre sondage sur le sentiment d'appartenance des étudiants de premier cycle universitaire est populaire, vous pourriez avoir plus de réponses que ce qui peut tenir dans une seule invite.
Avec Specific, il existe deux solutions simples :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction des réponses ou des choix de réponses spécifiques. Par exemple, n'analyser que les réponses des étudiants qui se sont sentis déconnectés. Cela réduit les données envoyées à l'IA, gardant votre analyse pertinente et sous la limite de contexte du modèle.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions sélectionnées à l'IA pour analyse. Cela signifie que vous pouvez vous concentrer sur une question particulière, en ignorant le bruit du reste. Cela vous permet d'examiner des thèmes et des perspectives détaillés, même avec de grands échantillons de sondage ou des conversations longues.
Les deux approches sont disponibles d'office dans Specific, vous n'avez donc pas besoin de jongler avec de multiples fichiers ou invites.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des sondages auprès des étudiants de premier cycle universitaire
Obtenir que plusieurs membres de l'équipe analysent et interprètent les résultats des sondages conduit souvent à une duplication des efforts ou à une perte de contexte, surtout dans la recherche en enseignement supérieur liée au sentiment d'appartenance des étudiants.
Avec Specific, vous pouvez analyser des données collectivement et de manière conversationnelle—chacun peut discuter avec l'IA, poser ses propres questions, et voir les résultats en temps réel.
Chats multiples : Créez un chat distinct pour chaque angle de recherche (par exemple, l'inclusion académique, l'engagement sur le campus, ou les lacunes de soutien). Chaque chat a des filtres et montre quel membre de l'équipe l'a commencé, il est donc facile de coordonner l'analyse et d'éviter le travail redondant.
Avatars visibles et informations d'expéditeur : Chaque message dans le chat IA affiche l'avatar de l'expéditeur. Cela permet aux équipes (faculté, services aux étudiants, assistants de recherche) de savoir qui a contribué quelles idées ou invites, ajoutant de la transparence lors de l'analyse de sujets nuancés comme le sentiment d'appartenance universitaire.
Questions segmentées specific : Si vous souhaitez qu'un collègue approfondisse un sous-ensemble de données (comme tous les étudiants ayant mal noté le soutien sur le campus), il vous suffit de créer un nouveau chat et de filtrer en conséquence—pas besoin d'aller et venir sur la manipulation des données.
Si vous concevez ou réexaminez votre sondage, consultez ces suggestions pour les meilleures questions afin de maximiser l'efficacité de chaque réponse.
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