Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants d'un Community College sur l'engagement et le sentiment d'appartenance des étudiants en utilisant les bons outils et techniques d'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à une enquête
Les outils que vous utilisez pour analyser les réponses à votre enquête auprès des étudiants d'un Community College dépendent beaucoup de la structure de vos données. Si vous traitez uniquement des questions telles que « Combien d'étudiants participent à des activités parascolaires ? »—c'est facile à compter avec des outils de base. Mais si vous voulez vraiment comprendre ce que les étudiants disent de leurs expériences, vous aurez besoin d'approches plus avancées.
Données quantitatives : Ce sont vos réponses aux questions à choix multiples ou à échelle de notation. Pour des choses comme « Combien d'étudiants se sentent-ils appartenir ? » ou « Quelle est votre satisfaction à l'égard des services de soutien ? », vous pouvez utiliser Excel ou Google Sheets pour comptabiliser les résultats et faire les calculs.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, les questions de suivi ou les boîtes de commentaires—ce sont des mines d'or pour de véritables insights, mais impossibles à lire et résumer à grande échelle à la main. Vous aurez besoin d'outils d'IA pour décomposer les modèles, identifier les thèmes et comprendre ce que des centaines ou des milliers d'étudiants vous disent réellement.
En ce qui concerne l'analyse qualitative, il y a deux principales approches d'outillage :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller et discuter : Exportez vos données d'enquête, copiez-les dans ChatGPT (ou un autre outil propulsé par GPT), puis commencez à poser des questions directement.
Ce à quoi il faut penser : Cette méthode fonctionne, mais gérer de grands ensembles de données de cette façon n'est pas pratique. Vous atteindrez rapidement des limites de copier-coller, la taille des fenêtres de contexte, et perdrez le fil des invites ou des conversations précédentes. De plus, ChatGPT n'est pas conçu spécifiquement pour les flux de travail d'enquête, donc obtenir des résumés nuancés et suivre différents fils de questions devient manuel et sujet à erreurs.
Outil tout-en-un comme Specific
Plateforme d'enquête par IA sur mesure : Specific est conçu pour à la fois mener des enquêtes conversationnelles auprès des étudiants d'un Community College et analyser instantanément les réponses—surtout les réponses qualitatives désordonnées. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête par IA pour résumer les données, découvrir les thèmes clés et discuter directement avec les résultats, similaire à ChatGPT mais optimisé pour les retours d'enquête.
Les suivis continus améliorent la qualité : Lors de la collecte de données, l'enquêteur d'IA dans Specific peut poser de véritables questions de suivi, tout comme un chercheur expérimenté. Cela conduit à des réponses plus profondes et plus riches en contexte que les formulaires ou les enquêtes statiques.
Fini les feuilles de calculs, des insights instantanés : Vos données qualitatives sont auto-résumées, les thèmes clés émergent, et vous pouvez immédiatement interagir avec les insights en échangeant sur des découvertes spécifiques, des segments ou de nouvelles questions. Vous avez un plus grand contrôle en filtrant les réponses, en gérant le contexte de l'IA, et en sauvegardant plusieurs conversations pour une collaboration plus approfondie.
Envie d'expérimenter par vous-même ? Essayez de construire une enquête IA sur mesure pour l'engagement et le sentiment d'appartenance des étudiants d'un Community College; vous verrez par vous-même à quel point l'analyse peut devenir facile.
Indications utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes auprès des étudiants d'un Community College
Les indications sont l'ingrédient magique lors de l'utilisation d'outils GPT pour l'analyse des enquêtes. La bonne indication dit à l'IA exactement ce qu'il faut résumer, compter ou expliquer. Voici quelques indications essentielles pour analyser les enquêtes auprès des étudiants d'un Community College sur l'engagement et le sentiment d'appartenance des étudiants.
Indication pour les idées principales : Utilisez ceci pour obtenir les principaux sujets et modèles à partir d'une montagne de feedback qualitatif. C'est utilisé par Specific et fonctionne bien dans ChatGPT ou tout outil GPT.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un expliquant jusqu'à 2 phrases.
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 haut
- aucune suggestion
- aucune indication
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
Plus vous informez l'IA sur le contexte de votre enquête et vos objectifs, meilleurs seront les résultats. Voici un exemple sur la façon de donner un contexte utile :
Analysez ces réponses d'une enquête menée dans un grand community college urbain. L'objectif est de comprendre les facteurs qui impactent l'engagement et le sentiment d'appartenance des étudiants, particulièrement parmi les étudiants de première génération et minoritaires. Résumez les modèles fondamentaux, mais concentrez-vous sur ce que les institutions peuvent aborder pour favoriser un sentiment de communauté plus fort.
Une fois que vous avez identifié les thèmes clés, incitez l'IA à creuser plus profondément sur des points spécifiques. Par exemple : « Dites-moi en plus sur les obstacles à l'engagement. » Cela approfondit une idée principale sans perdre le focus.
Indication pour un sujet spécifique : Besoin de vérifier si quelqu'un a mentionné quelque chose ? Essayez ceci :
Quelqu’un a-t-il parlé du conseil académique ? Inclure des citations.
Vous pouvez également explorer :
Indication pour les personas : Demandez à l'IA d'identifier des types d'étudiants en posant :
Sur la base des 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 caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou modèles pertinents observés dans les conversations.
Indication pour les points de douleur et les défis : Révéler les obstacles affectant le sentiment d'appartenance et l'engagement :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Indication pour les motivations et les moteurs : Découvrez ce qui inspire la participation des étudiants :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Indication pour l'analyse de sentiment : Comprendre la tonalité émotionnelle :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Indication pour les suggestions et idées : Recueillir des feedbacks exploitables :
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 lorsque cela est pertinent.
Indication pour les besoins non satisfaits et opportunités : Repérer le potentiel inexploité :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Pour plus de modèles d'indications pour les enquêtes auprès des étudiants d'un Community College, consultez le guide des meilleures questions pour les enquêtes étudiantes dans les Community Colleges.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Specific est conçu pour donner un sens à chaque type de réponse que vous collectez—rendant cela facile que ce soit pour des entretiens ouverts ou des enquêtes NPS avec suivis.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume chaque réponse, et regroupe également les réponses données aux questions de suivi qui approfondissent chaque commentaire initial. Vous obtenez un résumé de haut niveau plus des détails organisés par suivis connexes.
Choix avec suivis : Chaque option de réponse a son propre résumé de tous les feedbacks qualitatifs qui y étaient liés—vous savez donc exactement ce que disent les étudiants qui ont sélectionné « Je ne me sens pas engagé » dans leurs propres mots.
NPS (Net Promoter Score) : Specific génère des récits séparés pour les détracteurs, passifs et promoteurs. Par exemple, vous verrez rapidement pourquoi les étudiants qui ne recommanderaient pas votre institution se sentent ainsi, selon leurs explications de suivi.
Vous pouvez faire un travail similaire avec ChatGPT—mais cela signifie beaucoup de découpage manuel, de copier-coller, et de suivi de quelle réponse va avec quel suivi. Specific le fait automatiquement, économisant des heures de travail fastidieux. Pour un regard plus approfondi sur l'analyse des enquêtes par IA, explorez la fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Gérer les limites de contexte de l'IA dans les grandes enquêtes
Les grands ensembles de données d'enquête provenant de centaines ou de milliers de réponses d'étudiants d'un Community College peuvent dépasser les limites de la plupart des modèles d'IA, y compris ChatGPT. Vous avez besoin d'une stratégie pour tirer le meilleur parti de vos données sans perdre des détails clés dans le processus.
Deux méthodes intelligentes pour faire rentrer plus de données dans la mémoire de travail de l'IA (et les deux sont intégrées à Specific) :
Filtrage : Concentrez votre analyse uniquement sur les conversations où les répondants ont répondu à certaines questions ou choisi certaines options. Par exemple, zoomez seulement sur ceux qui ont mentionné « services de soutien ». De cette façon, chaque message que l'IA analyse est 100 % pertinent.
Recadrage : Limitez l'IA à analyser uniquement les questions sélectionnées. Si vous souhaitez examiner uniquement les suivis du NPS ou seulement les réponses ouvertes concernant les activités parascolaires, le recadrage garde les tailles de contexte gérables et ciblées.
Ces deux techniques vous maintiennent dans les limites de contexte de l'IA et vous aident à obtenir des insights plus raffinés et exploitables à partir de grands ensembles de données. Pour en savoir plus, envisagez ce guide étape par étape pour créer votre propre enquête d'étudiants de Community College.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des étudiants d'un Community College
Collaborer sur l'analyse des enquêtes est un casse-tête si tout le monde travaille à partir de ses propres tableurs, sans moyen clair de partager les points forts ou d'approfondir le feedback ensemble—surtout lorsque vous voulez impliquer le corps professoral, les conseillers ou les services de soutien aux étudiants dans le processus de révision.
Analyse basée sur des chats : Dans Specific, vous pouvez examiner les données des enquêtes et discuter avec l'IA—comme discuter dans Slack ou Teams. C'est nettement moins intimidant pour les membres de l'équipe qui ne sont pas férus de données, et tout le monde se met rapidement en phase.
Multiples fils de discussion et filtres : Si votre spécialiste de la rétention veut se concentrer sur les étudiants à risque, tandis que l'équipe chargée du conseil s'intéresse aux expériences d'intégration, les deux peuvent créer des fils de discussion séparés—chacun avec ses propres filtres et focus. Vous voyez en un coup d'œil qui a créé chaque fil de discussion, rendant le travail d'équipe et la révision sans problème.
Transparence dans la collaboration : Chaque message dans un chat montre l'avatar de l'expéditeur, vous n'avez donc jamais de doute sur qui a eu quel insight ou question de suivi. Cela rend la véritable collaboration entre collègues (ou entre étudiants et personnel) une réalité—pas juste une fonctionnalité de rêve.
Envie de plus de contrôle ? Utilisez l'éditeur d'enquête IA pour des perfectionnements collaboratifs sur la structure de l'enquête avant même de lancer.
Créez dès maintenant votre enquête pour les étudiants d'un Community College sur l'engagement et le sentiment d'appartenance
Commencez à découvrir ce qui pousse réellement l'engagement et le sentiment d'appartenance parmi vos étudiants—obtenez des insights résumés rapidement, approfondissez les réponses nuancées, et collaborez en temps réel avec des outils conçus pour les enquêtes éducatives.