Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants d'un collège communautaire concernant leur préparation au transfert et leur soutien, en utilisant des outils d'analyse d'enquête modernes et l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Lorsqu'il s'agit d'analyser des données d'enquête provenant d'étudiants de collège communautaire sur leur préparation au transfert et le soutien, l'approche et les outils dépendent de la structure de vos données—qu'il s'agisse de chiffres bruts ou de retours ouverts et riches. Bien choisir peut vous faire gagner des heures et révéler des insights précieux à partir des réponses de vos étudiants.
Données quantitatives : Si votre enquête recueille des données quantitatives—comme des réponses oui/non, des choix multiples ou des échelles de notation—ces chiffres sont parfaits pour des outils d'analyse conventionnels. Des programmes comme Excel ou Google Sheets vous permettent de calculer rapidement combien d'étudiants prévoient de transférer ou de comparer les réponses à travers les cohortes du campus.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête inclut des questions ouvertes ou des suivis alimentés par l'IA, vous traitez des données qualitatives : de vraies histoires d'étudiants, opinions et défis dans leurs propres mots. Lire des centaines de commentaires n'est pas pratique, et les outils traditionnels ne vous aident pas à distiller des thèmes ou des tendances significatifs ici. C'est là que l'IA brille, vous permettant de faire ressortir des motifs et des points de douleur communs à grande échelle.
Il existe deux approches principales pour les outils lors de l'analyse des réponses qualitatives aux enquêtes :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse par IA
Si vous avez exporté les réponses de vos étudiants sous forme de feuille de calcul ou de fichier texte, vous pouvez coller des lots de ces données dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT pour commencer l'analyse. Vous devrez expérimenter avec les invites et gérer le formatage—les conversations deviennent ingérables, et suivre le contexte ou comparer différents cohortes n'est pas toujours facile. Cette approche peut fournir des instantanés acceptables mais nécessite beaucoup d'effort manuel, surtout pour les enquêtes plus larges.
Outil tout-en-un comme Specific
Une solution de bout en bout comme Specific est conçue pour ce flux de travail exact. Ici, une seule plateforme gère à la fois la collecte de données (l'enquête conversationnelle elle-même) et l'analyse propulsée par l'IA après réception des réponses. Lors de la collecte de données, Specific peut automatiquement poser des questions de suivi générées par l'IA, s'assurant que vous obtenez des réponses d'étudiant plus riches et plus exploitables—pas seulement des réponses en une ligne. C'est particulièrement précieux puisque seulement environ 33% des étudiants de collèges communautaires qui envisagent de transférer le font réellement [1], et des données détaillées régulières aident à mettre en lumière pourquoi ce déclin se produit.
Avec la fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes par IA de Specific, vous obtenez instantanément des résumés générés par l'IA, voyez les principaux thèmes et pouvez discuter directement avec l'IA à propos de vos résultats d'enquête. Vous passez moins de temps dans les feuilles de calcul et plus de temps à agir sur ce qui compte vraiment—comme aider les 80% d'étudiants qui visent à transférer à surmonter les obstacles communs [1]. Des fonctionnalités supplémentaires comme le filtrage, les répartitions instantanées pour les questions de suivi et la capacité de gérer "ce qui est en contexte" lors de discussions avec l'IA rendent encore plus facile l'approfondissement des sous-groupes ou des sujets importants.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des réponses aux enquêtes des étudiants de collège communautaire
Obtenir une réelle valeur ajoutée de l'IA signifie poser les bonnes questions. Voici des invites éprouvées qui fonctionnent pour l'analyse des réponses aux enquêtes, que vous utilisiez Specific ou un outil comme ChatGPT.
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les principaux sujets et ce que les étudiants disent à propos de la préparation au transfert et du soutien. C’est le pilier de l’analyse IA de Specific, mais cela fonctionne dans tout outil GPT :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui fournissez plus de détails. Si vous partagez un contexte supplémentaire—concernant l'enquête, le corps étudiant, vos objectifs—l'analyse devient plus précise. Par exemple :
Analysez les réponses suivantes d'une enquête auprès d'étudiants des collèges communautaires de Californie sur les barrières au transfert vers les universités de quatre ans. Mon objectif est de comprendre où les étudiants se sentent le moins soutenus. Veuillez résumer les principaux thèmes.
Approfondir un sujet : Lorsque vous voyez un thème comme « Problèmes de transfert de crédits », essayez : « Dites-m'en plus sur les problèmes de transfert de crédits mentionnés par les étudiants. » Cela est particulièrement précieux, étant donné que les étudiants qui perdent des crédits pendant le processus de transfert ont des chances de graduation significativement plus faibles [6].
Invite pour un sujet spécifique : « Quelqu'un a-t-il parlé de conseil académique ? » Vous pouvez ajouter : « Inclure des citations. » Cela vous permet de valider si une certaine hypothèse apparaît réellement dans les réponses des étudiants.
Invite pour les personas : Identifiez les types typiques d'étudiants qui apparaissent dans les données. « Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les 'personas' sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations. »
Invite pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux, et notez tout motif ou fréquence de leur occurrence. » Particulièrement utile lors de l'analyse de l'écart entre les intentions et les taux de réalisation des transferts, comme en Illinois où 79% des étudiants ont l'intention de transférer mais seulement 35% le font [4].
Invite pour les motivations et les moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données. »
Analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Inviter à des suggestions et des 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 là où c'est pertinent. »
Inviter à des besoins non satisfaits et des opportunités : « Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants. »
Besoin d'inspiration sur les bonnes questions pour votre enquête en premier lieu ? Consultez ces bonnes pratiques pour les enquêtes auprès des étudiants de collège communautaire ou apprenez comment créer rapidement une enquête sur la préparation au transfert.
Comment Specific analyse les données qualitatives, question par question
Dans Specific, les retours qualitatifs sont organisés au niveau de la question, donc votre analyse est toujours ancrée par ce que vous avez réellement demandé aux étudiants.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un seul résumé pour toutes les réponses principales, et un résumé pour toute conversation de suivi déclenchée par ces questions.
Choix multiple (avec suivis) : Chaque choix de réponse peut déclencher ses propres résumés des retours qualitatifs des questions de suivi—idéal pour voir pourquoi les étudiants ont sélectionné "indécis" ou ce qui se cache derrière le "manque de soutien".
NPS (Net Promoter Score) : Décomposition et résumé par promoteurs, passifs, et détracteurs, avec une explication détaillée pour chaque cohorte—utile pour révéler ce dont les différents segments ont besoin dans leur soutien au transfert.
Vous pouvez manuellement reproduire cela dans ChatGPT en copiant des ensembles de réponses par question ou cohorte et en le sollicitant individuellement, mais c'est définitivement plus intensif en travail manuel.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA sur les grandes données d'enquête
Les outils d'IA comme GPT ont une limite sur le "contexte" (la quantité de texte qu'ils traitent en une seule fois). Si votre enquête auprès des étudiants de collège communautaire recueille des centaines de réponses détaillées, il ne sera pas possible de tout traiter en une seule fois. Specific résout cela nativement, mais si vous travaillez avec des outils bruts, essayez ces stratégies :
Filtrage : Concentrez l'analyse sur le sous-ensemble de conversations où les répondants ont abordé des questions spécifiques ou ont donné certaines réponses (comme tous les commentaires sur les défis d'aide financière). Cela réduit vos données aux conversations clés, afin qu'elles tiennent dans le budget de contexte de l'IA.
Recadrage : Ne transmettez que les questions sélectionnées—telles que celles concernant les services de conseil—à l'IA pour analyse. De cette façon, vous ne surchargez pas le modèle et assurez-vous que toutes les entrées sont pertinentes par rapport à votre objectif.
Specific offre ces options de filtrage et de recadrage comme partie de son flux de travail, vous gardant concentré sur les insights au lieu de gérer des données brutes. Pour les grandes enquêtes, c'est essentiel : En Californie, par exemple, seulement environ 20% des étudiants ayant l’intention de transférer l’ont fait dans les quatre ans [2], donc segmenter les réponses par groupe ou question peut révéler où les interventions seront les plus utiles.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des étudiants de collège communautaire
Trop souvent, l'analyse des enquêtes devient un acte solitaire : une personne traite les chiffres ou les thèmes, mais partager les résultats ou collaborer sur les prochaines étapes est difficile—surtout avec des données aussi volumineuses sur la préparation au transfert.
Collaboration fluide : Dans Specific, analyser les données d'enquête est aussi facile que de discuter avec l'IA. Les équipes n'ont pas besoin de télécharger des feuilles de calcul ou de maintenir un contrôle de version—vous pouvez plonger ensemble, posant des questions de suivi au fur et à mesure que de nouveaux thèmes surgissent ou que des collègues ajoutent leurs perspectives.
Chats multiples simultanés : Chaque chat peut avoir ses propres filtres ou focus. Par exemple, vous pourriez analyser séparément les réponses des campus ruraux, car les étudiants des collèges communautaires ruraux en Californie sont moins susceptibles de transférer [7]. Chaque chat d'analyse est étiqueté avec son créateur, rendant le travail d'équipe à la fois transparent et organisé.
Visibilité en temps réel : À l'intérieur de ces chats d'analyse, vous voyez toujours qui dans votre équipe a posé quelle question. En collaborant avec des collègues dans AI Chat, chaque message montre l'avatar de l'expéditeur, apportant clarté et contexte à chaque conversation. Cela facilite le suivi et vous permet de synthétiser rapidement les contributions des affaires étudiantes, des conseillers académiques, et des responsables de recherche.
En savoir plus sur comment Specific gère l'analyse des réponses par IA ou essayez de créer votre propre enquête IA en utilisant le modèle préconstruit pour les enquêtes sur la préparation au transfert des collèges communautaires.
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