Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants des Community Colleges concernant la planification et la disponibilité des cours en utilisant des approches alimentées par l'IA et des outils d'analyse des réponses des enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser vos données d'enquête
La manière dont vous abordez l'analyse des données dépend de la structure de vos réponses et de ce que vous souhaitez réellement apprendre. Voici un aperçu rapide :
Données quantitatives: Si vous travaillez avec des données structurées—comme le nombre d'étudiants ayant sélectionné une option particulière, ou le nombre moyen de cours suivis par semestre—ces statistiques sont facilement gérées avec des outils de base tels qu'Excel ou Google Sheets. Des comptages et moyennes simples vous donnent la réponse rapidement.
Données qualitatives: Lorsque votre enquête comporte des questions ouvertes—comme "Quels sont les plus grands défis rencontrés concernant la disponibilité des cours ?"—ou des réponses détaillées aux suivis, analyser ces éléments à grande échelle est un défi. Vous ne pouvez pas lire manuellement des centaines de réponses et espérer extraire chaque thème principal, vous avez donc besoin d'outils d'IA pour faire le travail.
Il existe deux approches courantes pour donner du sens aux réponses qualitatives des enquêtes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter les réponses de votre enquête sous forme de texte ou CSV, puis copier-coller ces données dans ChatGPT, Gemini ou un outil GPT généraliste similaire. De là, vous discutez de vos données, en demandant à l'IA d'extraire les motifs et de résumer les thèmes.
Mais soyons honnêtes—cela devient confus. Ce n'est pas conçu pour l'analyse d'enquête, donc la gestion des données devient maladroite. Les fenêtres de contexte se remplissent rapidement, et vous devez continuer à organiser, filtrer et reformuler manuellement si vous voulez des analyses approfondies.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil d'enquête IA intégré—comme Specific—est conçu dès le départ pour les enquêtes conversationnelles et l'analyse des réponses.
Enquête + analyse, tout-en-un: Specific peut à la fois collecter des réponses avec des enquêtes alimentées par l'IA et les analyser avec des outils GPT intégrés.
Questions de suivi automatisées: L'enquête peut poser des questions de suivi intelligentes et pertinentes pour faire ressortir les détails que les étudiants pourraient ne pas partager dans un formulaire traditionnel. Cela augmente considérablement la richesse et l'utilité de vos données—découvrez comment les questions de suivi automatiques d'IA fonctionnent.
Résumés instantanés d'IA: Une fois les réponses reçues, l'analyse de Specific résumera instantanément les réponses, trouvera les thèmes clés et transformera votre mur de texte en informations exploitables—pas de feuilles de calcul, pas de copier-coller manuel, pas de maux de tête.
Chat IA = Interactivité: Vous pouvez discuter avec l'IA à propos de vos données d'enquête, en utilisant des invites comme dans ChatGPT, mais avec un contrôle ajouté—plus des fonctionnalités avancées pour gérer les réponses et les questions inclues dans le contexte de l'analyse.
Pour en savoir plus, consultez la fonction d'analyse des réponses d'enquête IA et voyez comment elle automatise la rétroaction des enquêtes.
Pourquoi cela importe ? Parce que les désalignements entre les horaires de cours et les besoins des étudiants peuvent avoir de graves conséquences. Une étude de Stanford a découvert que les étudiants qui ne pouvaient pas s'inscrire aux cours souhaités étaient de 22 % à 28 % plus susceptibles de ne suivre aucun cours ce semestre—un énorme recul académique. [1]
Invites utiles pour analyser les réponses de l'enquête auprès des étudiants des Community Colleges
Si vous voulez des résultats précis et nets d'une analyse IA (que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou un autre outil), vos invites sont essentielles. Voici comment obtenir de réelles perspectives de votre enquête auprès des étudiants des Community Colleges sur la planification et la disponibilité des cours :
Invite pour les idées principales: Utilisez cela pour dégager les problèmes centraux, les thèmes ou sujets que les étudiants mentionnent le plus dans leurs réponses. Je recommande de commencer par cela pour un aperçu instantané. C'est aussi le point de départ par défaut dans l'analyse de Specific :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Du contexte supplémentaire aide toujours: Si l'IA connaît votre public, l'objectif de l'enquête et la situation spécifique—ses résultats sont plus précis. Essayez cette approche :
Voici les réponses des étudiants des Community Colleges concernant les conflits horaires et la disponibilité des cours. L'enquête a été menée pour que notre collège puisse améliorer la manière dont nous concevons les horaires de cours, en se concentrant sur l'aide aux étudiants qui travaillent. Analysez les données pour faire ressortir les obstacles les plus fréquemment mentionnés et les thèmes importants.
Approfondir un thème: Une fois qu'un sujet brûlant émerge (« conflits d'horaires de cours » ou « manque d'options en ligne »), poursuivez-le :
Dites-moi en plus sur les conflits d'horaires de cours.
Vérifications ponctuelles pour des sujets spécifiques: Pour voir si les étudiants mentionnent jamais un problème particulier (par exemple, "défis de transport") :
Quelqu'un a-t-il parlé des défis de transport ? Inclure des citations.
Comprendre les segments étudiants avec des invites de persona: Parfois, vous voulez savoir s'il existe des groupes distincts d'étudiants ayant des besoins différents en matière de planification des cours :
À partir des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la manière dont "les personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, ainsi que toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Accéder aux points de douleur et aux défis: C'est de l'or pour faire ressortir les obstacles et les frustrations, surtout si vous espérez influencer la façon dont les horaires de cours sont construits (et selon les récentes enquêtes de l'AACRAO, seulement 27 % des institutions disent que leur planification est vraiment « centrée sur l'étudiant » [2]):
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque, et notez les motifs ou la fréquence de leur occurrence.
Évaluer le sentiment global: Un grand « ressenti » de savoir si votre organisation de cours laisse les étudiants se sentir pris en compte (ou non) :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Collecter des suggestions et des idées: Faites rapidement ressortir toutes les recommandations, améliorations ou demandes générées par les étudiants—pratique si vous partagez des retours avec un comité de décision :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Vous trouverez plus d'inspiration dans notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes de planification des Community Colleges.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de questions
J'adore la manière dont Specific adapte son analyse à la structure exacte de votre enquête. Voici comment il décompose les différents types de questions pour que vous obteniez toujours des résumés significatifs :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Specific vous donne un résumé rassemblant chaque réponse, en mettant en avant les principaux sujets mentionnés dans l'ensemble (et analyse les réponses des suivis séparément, afin que rien ne soit perdu en cours de route).
Choix avec suivis: Lorsque les étudiants choisissent « Cours du soir » ou « Cours en ligne » et donnent une raison, Specific génère un résumé séparé des réponses de suivi pour chaque option. Vous pouvez voir ce qui importe pour chaque groupe, côte à côte. Plus d'informations à ce sujet dans comment fonctionne l'analyse de suivi.
Enquêtes NPS: Pour les questions de Net Promoter Score, vous obtenez un résumé par groupe de promoteurs : les détracteurs, les passifs, et les promoteurs obtiennent chacun leur propre synthèse basée sur leur retour spécifique (et les questions de suivi liées à leur réponse).
Vous pouvez aussi faire cela avec ChatGPT—cela nécessite juste plus de copier-coller et de suivi minutieux. Specific automatise la catégorisation pour vous, alors vous n'avez pas à le faire.
Pour des conseils détaillés sur la conception et la structuration des enquêtes, consultez notre guide pour créer des enquêtes de planification de cours pour les Community Colleges.
Comment surmonter les limites de contexte lors de l'utilisation de l'IA
Tous les outils d'IA de type GPT ont des limites de fenêtre de contexte : seule une certaine quantité de données peut rentrer « dans leur esprit » à la fois. Si votre enquête comporte plus de 500 réponses, vous atteindrez rapidement ces limites. Voici comment y faire face (les deux sont intégrés dans Specific) :
Filtrage: Vous voulez vous concentrer uniquement sur les étudiants ayant vécu des problèmes horaires ? Vous pouvez filtrer de sorte que seules les conversations où les étudiants ont mentionné un problème spécifique, ont donné un retour sur une question précise, ou ont sélectionné des réponses ciblées soient analysées par l'IA. Cela garde l'accent précis, et le contexte gérable.
Recadrage: Parfois, vous ne vous souciez que de quelques questions d'enquête. Le recadrage signifie n'envoyer à l'IA que ces questions sélectionnées tout en évitant les autres. Cela « réduit » les données pour que l'IA reste pointue et dans ses limites de mémoire, débloquant ainsi l'analyse même pour les enquêtes longues.
Pour voir ces options en action, consultez le flux de travail d'analyse des réponses d'enquête IA.
Conseil pro: Selon le Digital Learning Pulse Survey, 76% des étudiants des Community Colleges préfèrent désormais les cours entièrement en ligne [4]. Assurez-vous de filtrer et recadrer pour vous concentrer sur les retours concernant la planification en ligne si c'est votre sujet critique !
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des étudiants des Community Colleges
La plupart des équipes rencontrent des difficultés lorsqu'il s'agit de transformer les résultats des enquêtes en informations réelles et collaboratives, surtout avec quelque chose d'aussi crucial que la planification des cours pour les étudiants des Community Colleges.
Analysez ensemble, instantanément. Dans Specific, analyser les données est aussi simple que de discuter avec l'IA. Plusieurs membres de l'équipe peuvent créer leur propre discussion juste pour explorer, par exemple, « préférences des cours du soir » ou « conflits de planification ». Chaque discussion garde ses propres filtres et focus, donc l'analyse parallèle est facile—et tout le monde voit qui a commencé quel fil.
Voyez qui dit quoi. La collaboration compte. Dans chaque chat IA, il est clair qui tape, avec l'avatar de l'expéditeur affiché à côté de son message. Il est évident quel membre de l'équipe a soulevé une perspective ou a suivi un point de douleur. Plus de confusion sur qui a demandé quoi, ou de quel angle vient un certain fil.
Parfait pour la recherche en éducation. Les besoins des étudiants des Community Colleges peuvent être très divers—rappelez-vous, 86 % des colleges de deux ans desservent principalement les étudiants qui travaillent, donc une analyse flexible et des contributions multidisciplinaires sont cruciales [5]. La transparence et les plongées en profondeur parallèles au sein de l'équipe garantissent qu'aucun sous-groupe n'est négligé.
Si vous souhaitez un démarrage rapide pour personnaliser votre enquête, essayez notre générateur d'enquête IA pour la planification de cours des Community Colleges, ou construisez à partir de zéro avec le principal générateur d'enquête IA.
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