Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête sur la satisfaction globale des étudiants d'un Community College en utilisant des outils et des méthodes d'IA pour obtenir les insights les plus clairs.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
Allons droit au but : votre approche et vos outils dépendent de la structure de vos réponses d'enquête. Si vous avez un mélange de chiffres et d'histoires, vous aurez besoin d'un mélange de tableurs classiques et d'outils d'IA modernes.
Données quantitatives : Lorsque vous avez des questions à choix fermé (comme des évaluations, des cases à cocher ou des choix multiples), les réponses sont faciles à compter et à visualiser. Des outils comme Excel ou Google Sheets suffisent pour calculer le pourcentage d'étudiants “globalement satisfaits” — qui, soit dit en passant, oscille autour de 64% pour les étudiants des community colleges dans des études récentes [1].
Données qualitatives : Les questions ouvertes (par exemple, “Que voudriez-vous améliorer dans votre expérience universitaire ?”) se traduisent par des centaines d'histoires ou d'idées uniques. Lire les réponses manuellement n'est pas évolutif, et les outils classiques sont insuffisants. C'est là que les outils d'IA interviennent — vous aidant à repérer les thèmes cachés et les tendances dans ce que disent réellement les étudiants.
Il existe deux approches principales pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier les réponses exportées de votre enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT pour commencer à explorer. L'avantage est la flexibilité et le coût — si vos données tiennent dans la boîte de saisie, vous êtes prêt à y aller.
Mais ce n'est pas particulièrement pratique. Copier et coller des données, séparer de grands ensembles de données, et suivre les invites d'analyse peut être désordonné. Exporter et nettoyer les réponses chaque fois que vous voulez approfondir nécessite de la patience et des efforts manuels, surtout à mesure que votre ensemble de données grandit.
Outil tout-en-un comme Specific
Si vous voulez un flux de travail plus fluide, un outil alimenté par l'IA conçu pour les enquêtes comme Specific est un pari sûr. Voici pourquoi :
Flux de travail de bout en bout : Ce n'est pas seulement analyser des données. Vous créez, collectez et analysez les réponses aux enquêtes — le tout au même endroit. Pas de jonglage avec des exportations, importations ou tableurs encombrants.
La qualité des réponses augmente : Les enquêtes alimentées par l'IA dans Specific posent automatiquement des questions de suivi intelligentes, ce qui conduit à des réponses plus réfléchies et riches en contexte. Ces réponses plus riches vous donnent des insights plus profonds et répondent au défi des résultats superficiels. En savoir plus sur les questions de suivi automatiques par IA.
Analyse instantanée : Specific utilise l'IA pour résumer, regrouper et mettre en évidence les idées clés, instantanément. Au lieu de vous noyer dans les données brutes, vous obtenez un résumé condensé et exploitable — sans comptage ni tri manuel nécessaire.
Analyse conversationnelle : Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats, comme avec ChatGPT, mais structuré pour votre enquête. De plus, vous bénéficiez de fonctionnalités telles que le filtrage, le recadrage ou la gestion des données analysées dans le contexte.
Si vous recherchez une approche point-and-click (et moins de tracas manuels), consultez le service d'analyse de réponses d'enquête AI dans Specific.
Des incitations utiles pour analyser les réponses des enquêtes des étudiants des community colleges
Analyser les résultats des enquêtes en texte libre nécessite plus que de simplement parcourir les réponses — vous pouvez diriger l'IA avec des incitations bien conçues pour révéler les schémas clés, les frustrations et les “aha!” insights dans les données.
Incitation pour les idées principales : Utilisez ceci pour découvrir les thèmes principaux dans de grands ensembles de réponses étudiantes. C'est la même incitation utilisée par Specific, mais elle fonctionne dans tout outil GPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de deux 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 de l'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte de l'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte de l'explication
Le contexte est roi : Chaque fois que vous fournissez à votre IA plus de contexte sur votre enquête — comme, “Ceci est une enquête sur la satisfaction globale des étudiants des community colleges en 2024”— ou partagez ce que vous voulez apprendre (“Je cherche des points de douleur récurrents et ce qui fonctionne bien”), vous obtiendrez des insights plus pointus.
Ces données proviennent d'une enquête sur les étudiants des community colleges concernant leur satisfaction générale. Elle a été réalisée au printemps 2024. Veuillez concentrer votre analyse sur les domaines relatifs à la satisfaction, les besoins non satisfaits, les suggestions, et tout ce qui pourrait contribuer à améliorer l'expérience étudiante.
Approfondir en demandant : Une fois que vous avez des idées principales, incitez l'IA avec “Dis-moi plus sur XYZ (idée principale)” pour voir le contexte plus large, des citations, et des sujets liés.
Valider les sujets : Vous pouvez rapidement vérifier la mention d'un sujet spécifique en demandant “Quelqu'un a-t-il parlé de [problèmes de Wi-Fi, par exemple] ? Inclure des citations.” Cela vous permet de vous concentrer sur ce qui est important pour votre prochaine action.
Incitation aux personas : Si vous souhaitez segmenter votre corps étudiant, essayez : “Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.”
Points de douleur et défis : Pour découvrir les blocages et frustrations : “Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tous les motifs ou la fréquence de survenance.”
Motivations et moteurs : Obtenez une idée de ce qui motive vos étudiants avec : “À partir des conversations sur l'enquête, extraire les motivations primaires, désirs ou raisons qu'exprim..