Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'étudiants de Community College sur la diversité et l'inclusion. Si vous souhaitez débloquer des informations réelles à partir de vos données d'enquête, l'utilisation des bons outils d'IA et d'analyse peut faire une grande différence.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses à une enquête
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent de si vous traitez des réponses quantitatives ou qualitatives. Décomposons cela rapidement :
Données quantitatives : Lorsque vous triez des réponses à des questions fermées—comme, « Vous êtes-vous senti inclus sur le campus ? Oui/Non »—ces points de données sont faciles à compter et à représenter en graphique. Des outils classiques de feuille de calcul comme Excel ou Google Sheets conviennent parfaitement pour ces tâches et peuvent vous fournir des statistiques de base rapidement.
Données qualitatives : Lorsque vous posez des questions ouvertes (« Parlez-nous d'une expérience où vous vous êtes senti exclu ») ou utilisez des enquêtes incluant des suivis, les données deviennent non structurées et difficiles à passer au crible manuellement. Lire chaque réponse n'est pas évolutif—surtout si votre enquête touche un large public (pour contexte, les community colleges accueillent une population étudiante énorme et diverse, de plus en plus depuis l'entrée en vigueur des programmes sans frais de scolarité, entraînant une augmentation des inscriptions de 14 % dans des endroits comme le Massachusetts [1]). Pour ces situations, les outils d'IA deviennent essentiels pour découvrir des thèmes et des sentiments significatifs.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter des données d'enquête et les coller dans ChatGPT (ou un outil similaire), puis demander à l'IA de les analyser. Cette méthode est abordable et assez accessible si vous traitez un petit ensemble de réponses.
Mais traiter les données de cette manière devient rapidement maladroit. Copier-coller de longues listes de réponses prend du temps, le formatage est rarement parfait, et vous perdez la structure—surtout si vous souhaitez séparer les thèmes par question ou filtrer par réponse. C'est correct pour une expérience ou pour analyser une poignée de réponses qualitatives, mais cela ne sera pas facilement évolutif pour de plus grands ensembles de données, ou si vous souhaitez obtenir des informations répétables à portée de main.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour gérer à la fois la collecte d'enquête et l'analyse IA. Il peut poser des questions de suivi automatiquement à mesure que les étudiants répondent (ce qui augmente la qualité et la profondeur des données sur des sujets sensibles comme la diversité et l'inclusion—en savoir plus sur comment fonctionnent les suivis automatiques).
La véritable magie réside dans l'analyse. Avec l'analyse des réponses d'enquête IA, Specific résume instantanément les réponses ouvertes, souligne les thèmes principaux et transforme les réponses en informations exploitables—sans le travail manuel fastidieux de passer au crible les feuilles de calcul. Vous pouvez dialoguer directement avec l'IA sur vos résultats, comme avec ChatGPT, mais avec plus de structure et de filtres personnalisés.
Des fonctionnalités supplémentaires, comme l'historique de chat et la gestion du contexte, le rendent collaboratif et transparent, permettant ainsi à toute une équipe de recherche d'approfondir ensemble les données sur la diversité et l'inclusion. Si vous collectez de nouvelles données d'enquête, essayez de créer votre enquête de diversité et d'inclusion en community college en utilisant l'IA—elle est spécialement conçue pour ce flux de travail.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur la diversité et l'inclusion des étudiants de community college
La force de votre analyse dépend souvent des prompts que vous donnez à votre outil d'analyse IA. Que vous utilisiez ChatGPT, un autre outil alimenté par GPT ou le chat IA de Specific, voici des prompts éprouvés que j'utilise pour ces types d'enquêtes :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire des thèmes de haut niveau même à partir de grands ensembles de données. C'est la colonne vertébrale pour des informations structurées et priorisées.
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
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une certaine idée principale (utilisez 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 explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Conseil : l'IA est plus précise avec plus de contexte. Lorsque vous fournissez des antécédents—comme, « Ces réponses proviennent d'étudiants de premier cycle des community colleges du Massachusetts sur leurs expériences avec la diversité et l'inclusion depuis que les frais de scolarité sont devenus gratuits »—vous obtenez des résultats plus précis et pertinents.
Voici le contexte : Ces réponses proviennent d'étudiants de première année de community college de Boston réfléchissant sur les expériences de diversité et d'inclusion suite à l'introduction de l'inscription sans frais de scolarité. Mon objectif est de comprendre les obstacles rencontrés par les groupes sous-représentés et mettre en évidence des suggestions pour améliorer l'inclusion.
Lorsque vous repérez une idée principale exceptionnelle dans le résumé, demandez à l'IA d'aller plus loin :
Prompt pour approfondir un thème : Après avoir identifié une idée principale telle que « Préoccupations concernant la représentation du corps enseignant », incitez l'IA avec :
Dites-m'en plus sur les préoccupations concernant la représentation du corps enseignant.
Vous pouvez également vérifier si un sujet a été mentionné ou non avec :
Prompt pour un sujet spécifique :
Quelqu'un a-t-il parlé de difficultés financières avec les programmes sans frais de scolarité ? Incluez des citations.
Pour aller plus loin et obtenir des cadres que vous pouvez utiliser dans vos rapports ou la prise de décision, essayez ceux-ci :
Prompt pour les personas :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations & moteurs :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Prompt pour suggestions & idées :
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.
En savoir plus sur la création de questions d'enquête efficaces avec ce guide des meilleures questions pour les enquêtes sur la diversité et l'inclusion des étudiants de community college.
Comment Specific analyse les réponses selon le type de question
Specific structure son analyse IA en fonction de votre configuration de chaque question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtiendrez un résumé de toutes les réponses, plus les détails des suivis liés à chaque thème ou sentiment de base. Idéal pour « Décrivez vos expériences d'inclusion sur le campus. »
Choix avec suivis : Chaque réponse (par exemple, « Je me sens représenté » vs « Je ne me sens pas représenté ») obtient son propre résumé de la part de l'IA, vous montrant ce que différents groupes disent réellement dans leur contexte de suivi Cela peut souligner des écarts d'expérience—particulièrement pertinent dans les community colleges, où les étudiants noirs et latinos ont des taux d'achèvement inférieurs à leurs pairs blancs [2].
NPS (Net Promoter Score) : Chaque segment—détracteur, passif, promoteur—reçoit une analyse ciblée de toutes les réponses de suivi, vous permettant de voir non seulement comment les étudiants évaluent leur expérience, mais pourquoi ils ont donné cette note.
Vous pouvez appliquer des flux d'analyse similaires dans ChatGPT, mais vous devrez copier et filtrer les réponses à la main, et décomposer manuellement chaque groupe.
Gérer les limites de contexte de l'IA avec de grands ensembles de données
Un des défis de l'analyse d'enquêtes par IA est les limites de taille de contexte—les outils d'IA ne peuvent traiter qu'un nombre fini de réponses à la fois avant de couper les données. Si votre enquête auprès des étudiants de community college sur la diversité et l'inclusion a reçu des centaines de réponses, vous atteindrez rapidement ce mur dans des outils comme ChatGPT.
Specific offre deux façons de résoudre cela—les deux disponibles par défaut :
Filtrage pour une analyse ciblée : Vous pouvez filtrer les réponses de sorte que l'IA n'analyse que les conversations pertinentes à une question particulière ou un sous-groupe spécifique (comme, « n'analyser que les réponses des étudiants noirs et latinos discutant des barrières d'achèvement »). Cela réduit le volume de données tout en se concentrant sur ce qui compte.
Recadrage des questions pour l'analyse IA : Vous sélectionnez uniquement les questions clés pour que l'IA les traite, plutôt que de plugger tout votre flux d'enquête. Cela garde les données dans la fenêtre de contexte de l'IA et concentre vos insights sur les thèmes les plus importants.
Cette approche ciblée assure que vous pouvez obtenir une analyse approfondie sans perdre de contexte ou surcharger vos outils. Pour plus de détails sur le flux de travail, consultez comment fonctionne l'analyse des réponses aux enquêtes IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de community college
La collaboration est souvent le lien manquant dans l'analyse des enquêtes. Les équipes et les départements doivent se coordonner, vérifier les résultats et transformer les données qualitatives en action, en particulier avec des résultats sensibles sur la diversité et l'inclusion.
Specific vous permet d'analyser les données d'enquête par des chats IA conversationnels, avec une transparence totale. Vous pouvez ouvrir plusieurs discussions autour de différentes angles d'analyse—une axée sur les écarts d'achèvement, une autre sur la sécurité du campus, une autre sur la diversité du corps enseignant. Chaque discussion a ses propres filtres, et il est facile de voir qui a commencé chaque fil.
La transparence multi-utilisateurs est intégrée. Chaque conversation IA affiche l'avatar et le nom de l'expéditeur, donc lorsque vous et votre équipe fouillez des insights sur les groupes sous-représentés ou réfléchissent à de nouveaux programmes d'inclusion, vous savez exactement à travers quel filtre vous regardez.
Le travail d'équipe fonctionne tout simplement—vous pouvez partager l'analyse, passer des discussions entre collaborateurs et exporter rapidement les résultats. Cela rend simple pour les administrateurs, les responsables DEI et les partenaires communautaires de s'impliquer. Si vous souhaitez configurer et collaborer sur une analyse dès le début, le générateur d'enquête IA pour des enquêtes sur la diversité et l'inclusion en community college est le moyen le plus rapide pour y parvenir.
Créez votre enquête sur la diversité et l'inclusion des étudiants de community college maintenant
Commencez à recueillir des retours profonds qui sont faciles à analyser, gérer et partager—les enquêtes propulsées par l'IA facilitent l'engagement de votre communauté étudiante et l'action sur ce qui compte le plus.