Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de Community College sur les services de santé mentale et de conseil en utilisant des outils d'analyse des réponses d'enquête alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Si vous souhaitez obtenir des informations exploitables à partir de vos données, sélectionnez des outils en fonction de la forme et de la structure de vos réponses. Cela fait toute la différence en termes de rapidité et qualité de votre analyse d'enquête.
Données quantitatives : Lorsque vous examinez des décomptes, des sélections ou des évaluations – comme « Combien d’étudiants ont utilisé les services de conseil ? » – des feuilles de calcul telles qu'Excel ou Google Sheets font le travail rapidement. Il vous suffit de compter, d'additionner et de segmenter.
Données qualitatives : Les questions ouvertes et les suivis approfondis sont une tout autre affaire. Lire et résumer des centaines d'histoires personnelles ou de points douloureux est impossible à la main. C'est là que les outils d'IA interviennent : ils peuvent rapidement repérer les thèmes clés, résumer les sentiments et transformer des milliers de lignes de texte en résultats lisibles.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier les données exportées dans ChatGPT ou une IA similaire et discuter des résultats de l'enquête. Cela vous permet de poser des questions directes et d'utiliser des invites pour un résumé instantané.
Cependant, cela présente des défis : Ce n'est pas pratique - copier les données devient désordonné, les longues conversations atteignent leurs limites de contexte, et vous devez gérer le texte brut et les préoccupations en matière de confidentialité manuellement.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes comme Specific sont conçues pour l'analyse des enquêtes auprès des étudiants des Community College de bout en bout. Vous pouvez concevoir, distribuer et collecter votre enquête IA, et elle posera des questions de suivi pertinentes par elle-même, améliorant la qualité et la profondeur des données sur les services de santé mentale et de conseil.
Quand vient le temps d'analyser les résultats, Specific brille :
L'IA résume les réponses longues, regroupe les thèmes les plus courants et fait émerger instantanément des informations exploitables - pas de gestion fastidieuse des feuilles de calcul. Vous discutez avec l'IA des résultats, comme dans ChatGPT, mais dans le contexte. De plus, vous pouvez filtrer, gérer et segmenter les données pour une analyse plus granulaire sans avoir à recharger ou reformater quoi que ce soit.
C’est conçu spécifiquement pour l'analyse des réponses aux enquêtes, particulièrement utile lorsque vous devez régulièrement analyser le retour d’information des sondages Community College sur les services de santé mentale et de conseil.
Invitations utiles pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de Community College
Les invitations sont essentielles lorsque vous voulez des informations riches de vos données d'enquête. Voici mes méthodes préférées pour analyser les réponses qualitatives, surtout dans une enquête sur les services de santé mentale et de conseil pour les étudiants de Community College.
Invitation pour les idées principales : C'est l'invitation de base que j'utilise (et Specific utilise la même approche). Elle est parfaite pour faire émerger des thèmes clés à partir de grands ensembles de données désordonnés :
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 chaque 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
L'IA fonctionne toujours mieux quand vous lui donnez un résumé de votre enquête, de votre public ou de ce que vous voulez comme objectif final. Le contexte permet à l'IA de se concentrer et de mettre en avant ce qui compte vraiment pour vous. Par exemple :
Voici des informations générales : il s'agit d'une enquête sur les services de santé mentale et de conseil parmi les étudiants des Community College. Le but est de comprendre quels obstacles les étudiants rencontrent pour accéder au soutien, comment les services actuels sont utilisés, et ce qui aiderait plus d'étudiants à réussir. Merci de concentrer l'analyse sur les besoins en matière de santé mentale et les lacunes dans les services.
Après avoir identifié les principaux thèmes, approfondissez les spécificités. Par exemple, vous pouvez dire :
En savoir plus sur les barrières financières mentionnées dans les idées principales.
Invitation pour un sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a mentionné un sujet particulier - comme « Quelqu'un a-t-il parlé de l'accès à des conseils par téléconsultation ? » - utilisez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'accès à des conseils par téléconsultation ? Incluez les citations.
Invitation pour les personas : Cette invitation vous aide à segmenter les types d'étudiants en fonction de leur façon de penser, ressentir et agir. C'est essentiel lors de la planification de services répondant à divers besoins :
Basé sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, à l'image de la façon dont les “personas” sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et les citations ou tendances observées dans les conversations.
Invitation pour les points de douleur et les défis : Cela donne une carte rapide des obstacles ou frustrations que les étudiants rencontrent - essentiel dans les enquêtes sur la santé mentale :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invitation pour l'analyse du sentiment : Prenez la température de votre corps étudiant avec cette invite rapide :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou feedbacks qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour les besoins non satisfaits & opportunités : Peut-être l'invitation la plus stratégique dans une enquête sur le soutien en santé mentale :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mis en lumière par les répondants.
Besoin de plus d'idées ? Consultez ces questions d'enquête créées par des experts pour vous inspirer ou voyez comment créer rapidement une enquête utile sur la santé mentale pour les étudiants de Community College.
Comment fonctionne l'analyse pour différents types de questions dans Specific
Si vous utilisez un outil comme Specific, vous obtenez une analyse récapitulative qui suit réellement la logique de vos questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) :
Vous verrez un résumé pour toutes les réponses, et (si vous avez inclus des suivis) un résumé distinct pour les réponses de suivi spécifiques. Cela signifie plus de contexte – pourquoi les gens ressentent une certaine façon, dans leurs mots.
Questions à choix avec suivis :
Chaque option obtient son propre résumé ciblé pour toute question de suivi posée sur la base de ce choix. Par exemple, « Si vous avez choisi ‘le coût est un obstacle’, pourquoi ? »
Questions NPS et segmentées :
Les promoteurs, les passifs et les détracteurs obtiennent tous leurs résumés distincts. Vous voyez ce que chaque groupe ressent à propos des services de santé mentale et de conseil et ce qui pourrait améliorer le soutien.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires avec des outils d'IA grand public, mais cela demande plus d'efforts manuels - fractionnement, reformatage et suivi des réponses inter-référencées par vous-même. Pour ceux qui analysent régulièrement les données d'enquête, utiliser un outil conçu pour ce but (comme Specific) change la donne.
Comment gérer les limites de contexte dans l'analyse IA
Les modèles d'IA comme GPT ont une fenêtre de contexte fixe - ils
