Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à l'enquête des étudiants des collèges communautaires sur l'expérience de conseil académique en utilisant des méthodes alimentées par l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous utilisez pour analyser les réponses aux enquêtes dépendent vraiment du type et de la structure des données que vous collectez auprès des étudiants des collèges communautaires concernant leurs expériences de conseil académique.
Données quantitatives : Si vous collectez des chiffres, comme le nombre d'étudiants ayant sélectionné une certaine option, c'est simple. Des outils comme Excel ou Google Sheets vous permettent de compter et de visualiser facilement ces résultats. Vous obtiendrez des statistiques rapides, des tendances et une compréhension rapide des bases.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les suivis, cependant, sont plus délicats. Ces réponses textuelles contiennent des histoires précieuses de vos étudiants, mais les parcourir à la main est fastidieux et presque impossible à grande échelle. C'est là que l'IA intervient. Les outils d'IA, propulsés par de grands modèles de langage, peuvent lire des milliers de phrases, catégoriser les thèmes, regrouper les sentiments similaires et faire émerger des insights d'une manière que vous ne pouvez tout simplement pas faire manuellement.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Entrée manuelle des données : Vous pouvez copier les données d'enquête exportées directement dans ChatGPT et commencer une conversation sur les résultats. Pour un ensemble de données plus petit, cela fonctionne et vous permet de poser des questions hautement personnalisées.
Commodité : Cela dit, ce n'est que rarement idéal pour des enquêtes plus longues ou plus complexes. Cela demande de jongler avec des fichiers et vous manquerez une intégration plus étroite avec la logique d'enquête ou les suivis automatiques. Traiter les données de cette manière n'est pas l'expérience la plus fluide, mais c'est accessible si vous souhaitez expérimenter l'analyse IA sans adopter de nouvelles plateformes.
Outil tout-en-un comme Specific
IA intégrée conçue pour l'analyse des enquêtes : Avec une plateforme comme Specific, vous collectez des réponses d'enquête et les analysez au même endroit. Pas d'exportation ou de manipulation de fichiers. Son IA est conçue pour gérer non seulement vos données brutes, mais aussi les questions de suivi qui rendent réellement les réponses aux enquêtes utiles.
Améliorez la qualité à la source : Specific collecte de meilleures données en posant des questions de suivi instantanées et automatisées en temps réel. Cela signifie que les réponses aux enquêtes sont plus riches, plus claires et plus faciles à interpréter par l'IA. Pour plus de détails sur cette fonctionnalité révolutionnaire, découvrez comment les questions de suivi IA automatiques fonctionnent en pratique.
Aperçu instantané, processus rationalisé : Une fois vos données intégrées, Specific utilise l'IA pour résumer instantanément les réponses par question, mettre en évidence les thèmes clés et identifier des insights exploitables pour vous, sans nécessiter d'exportations de feuilles de calcul ou d'analyse manuelle. Vous pouvez même discuter directement avec l'IA de vos résultats, tout comme avec ChatGPT. Des fonctionnalités supplémentaires vous permettent de gérer exactement quelles données sont analysées pour que vous ayez toujours le contexte pertinent à portée de main. Explorez ces capacités en profondeur sur notre page d'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Si vous cherchez à débuter avec l'enquête elle-même, le générateur d'enquêtes IA pour les expériences de conseil étudiant en collèges communautaires est un point de départ direct.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes de conseil académique des étudiants en collège communautaire
Une fois que vous avez vos données d'enquête, en particulier des réponses ouvertes, une grande partie de la valeur vient des invites que vous utilisez lorsque vous discutez avec l'IA (que ce soit avec ChatGPT ou un outil intégré comme Specific). Voici comment je l'aborde :
Invite pour les idées principales : Cette invite fait rapidement émerger les thèmes les plus courants dans vos données. Conçue à l'origine pour Specific, elle fonctionne également dans ChatGPT. Il vous suffit de coller vos données et d'utiliser celle-ci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus citées en premier
- 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
Donner plus de contexte : L'IA vous donne de meilleures réponses si elle sait ce que vous cherchez. Ajoutez toujours des détails sur le public de l'enquête, la situation ou vos objectifs. Voici un exemple d'invite :
Analysez les réponses d'enquête des étudiants des collèges communautaires concernant leurs expériences de conseil académique pour identifier les principaux thèmes et domaines à améliorer.
Vous pouvez utiliser des invites de suivi pour aller plus loin. Par exemple : "Parlez-moi davantage de [idée principale]" ou "Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique] ? Inclure des citations." Celles-ci sont excellentes pour valider des intuitions ou extraire des preuves à l'appui.
Invite pour les personas : Voulez-vous construire une image plus riche ? Utilisez ceci sur l'intégralité de votre ensemble de données :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaire à l'utilisation des "personas" dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur & défis : Si vous souhaitez améliorer l'expérience de conseil, demandez simplement :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'apparition.
Invite pour les motivations & moteurs : Pour comprendre pourquoi les étudiants se comportent d'une certaine manière :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Invite pour l'analyse des sentiments : Pour évaluer l'attitude générale des étudiants :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Avec ces invites, vous pouvez reformuler votre analyse en quelques secondes, même lorsque vous repérez de nouvelles tendances ou thèmes émergents dans les données. Pour encore plus d'idées, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants en collèges communautaires.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La logique IA de Specific est structurée pour maximiser la valeur de chaque question d'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé intelligent de toutes les réponses, ainsi qu'une synthèse séparée pour toute question de suivi liée à cet indice ouvert initial.
Choix avec suivis : Pour chaque option à choix multiple, Specific crée un résumé personnalisé de toutes les réponses de suivi pertinentes à ce choix spécifique. Cela est idéal si vous voulez savoir non seulement combien ont choisi « A », mais pourquoi ils l'ont fait.
Questions NPS : Les résultats sont classés par groupe de réponses : détracteurs, passifs, promoteurs. Pour chacun, vous obtenez un résumé thématique de leurs suivis ouverts, il est donc facile de repérer ce qui a fait monter ou descendre une note.
Vous pouvez faire des analyses structurées similaires avec ChatGPT en copiant, filtrant et suggérant manuellement, mais cela demande plus d'efforts et de manipulation de données. Si vous souhaitez créer une enquête spécifique NPS pour le conseil, voici un préréglage pour les enquêtes NPS de conseil.
Pour en savoir plus sur la création de contenu d'enquête précis, l'éditeur d'enquête IA vous permet de modifier les questions en dialoguant en langage naturel, sans casse-tête de construction d'enquête.
Comment gérer la limite de contexte de l'IA lorsqu'on travaille avec de nombreuses réponses
Toutes les IA (y compris GPT) ont une "limite de contexte" – une quantité maximale de données qu'elles peuvent traiter en une seule opération. Pour les enquêtes avec des centaines de réponses, vous rencontrerez cette restriction si vous essayez d'analyser tout à la fois. C'est un écueil facile, mais il existe deux solutions éprouvées :
Filtrage : Priorisez les conversations envoyées à l'IA. N'incluez que les réponses des étudiants qui ont répondu à des questions spécifiques ou sélectionné des options particulières, réduisant ainsi le bruit et en se concentrant sur votre analyse.
Coupage : N'envoyez que certaines questions (par exemple, juste les questions ouvertes) à l'IA pour analyse. De cette façon, vous évitez de dépasser la limite de jeton et obtenez des insights plus clairs et plus ciblés sur ce qui importe.
Ceci est intégré dans le flux de travail de Specific, mais vous pouvez reproduire ces stratégies en utilisant des feuilles de calcul et ChatGPT, bien que cela demande plus de préparation manuelle. Pour les utilisateurs avertis, la fonction d'analyse des réponses d'enquête IA rend cela sans friction et hautement personnalisable.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes des étudiants en collège communautaire
Collaborer sur l'analyse des enquêtes, en particulier avec des données qualitatives, se transforme souvent en échanges de courriels lents et confus ou en une perte de contexte dans d'innombrables documents. Voici comment Specific adoucit le processus pour les équipes traitant les retours d'expérience de conseil étudiant :
Chats puissés par l'IA pour un aperçu d'équipe instantané : Je peux ouvrir un chat avec l'IA et plonger dans les données, sans attendre d'exportations ou d'étapes supplémentaires. Je peux appliquer mes propres filtres, en me concentrant uniquement sur les étudiants de première année ou ceux ayant des expériences de conseil uniques.
Chats parallèles favorisent un vrai travail d'équipe : Chaque membre de l'équipe peut lancer ses propres discussions d'analyse, cherchant des thèmes ou validant des intuitions indépendamment. Chaque chat enregistre qui l'a commencé, donc il est facile de suivre les insights et d'éviter les modifications contradictoires.
Attribution claire pour des retours nets : Lorsque je collabore, chaque message du chat IA montre l'avatar de l'expéditeur. Cela rend simple de suivre les conversations, de partager des découvertes, ou de poser des questions de suivi sans perdre qui a dit quoi.
Sachez que toutes ces fonctionnalités sont conçues pour être évolutives. Que vous soyez sur la première enquête ou que vous travailliez avec des données historiques sur plusieurs semestres, le système s'adapte à vos besoins.
Pour des conseils pratiques sur la configuration, ne manquez pas ce guide sur la création d'une enquête sur le conseil académique des étudiants en collège communautaire.
Créez votre enquête sur l'expérience de conseil académique des étudiants en collège communautaire maintenant
Commencez à dévoiler la véritable histoire derrière le conseil aux étudiants – captez de meilleures données, analysez instantanément les réponses et collaborez facilement à l'aide d'outils conçus pour des insights exploitables.