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Comment utiliser l'IA pour analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves d'école primaire sur le sentiment d'inclusion

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Adam Sabla

·

19 août 2025

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Cet article vous donnera des conseils pratiques sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des élèves d'une école élémentaire à propos du sentiment d'inclusion, en utilisant l'analyse de réponses de sondage alimentée par l'IA.

Choisir les bons outils pour une analyse efficace des sondages

L'approche que vous choisissez - et les meilleurs outils à utiliser - dépendent du type de données collectées à partir de votre sondage sur le sentiment d'inclusion des élèves de l'école élémentaire.

  • Données quantitatives : Si votre sondage comporte des questions fermées (comme un choix multiple), analyser "combien d'élèves ont choisi chaque option" est simple. Des outils comme Excel ou Google Sheets sont excellents pour comptabiliser et visualiser ces chiffres.

  • Données qualitatives : Si vous avez également posé des questions ouvertes ou des suivis, vous aurez des pages de réponses conversationnelles. Ces données offrent des informations riches, mais il est presque impossible de les lire, structurer et résumer manuellement - surtout si vous avez des dizaines ou des centaines de réponses. C’est là que l’IA intervient, pour donner un sens aux retours ouverts et complexes à grande échelle, et identifier les thèmes que vous pourriez autrement manquer.

En ce qui concerne l'analyse qualitative, vous choisissez entre deux grandes approches d'outillage alimentées par l'IA :

ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA

Copier-coller les réponses du sondage dans ChatGPT est simple et flexible lorsque vous avez une quantité modeste de données. Vous collez les réponses exportées de votre sondage sur le sentiment d'inclusion des élèves directement dans une fenêtre de chat et demandez un résumé, des thèmes clés, ou de mettre en avant un retour spécifique.

Mais ce n'est pas très pratique à grande échelle. ChatGPT a ses limites - vous rencontrerez des problèmes de taille de contexte avec des ensembles de données plus longs, ce qui signifie que vous pourriez avoir besoin d'envoyer vos données par lots. De plus, vous perdez des fonctionnalités d'organisation, de filtrage, et de collaboration qu'offrent les outils spécialement conçus à cet effet.

Outil tout-en-un comme Specific

Specific est conçu pour cet usage exact. C'est plus qu'un outil d'analyse—c'est à la fois un créateur de sondage IA et un analyseur de sondage instantané (voir le analyse de réponse de sondage alimentée par l'IA pour les détails).

Lors de la collecte des réponses, le sondage conversationnel de Specific peut poser des questions de suivi intelligentes, augmentant le rapport signal/bruit et faisant surface des perspectives plus approfondies directement des élèves de l'école élémentaire. Cette approche conversationnelle s'est avérée améliorer la qualité des données, et la recherche suggère que même des interventions simples en classe (exercices d'écriture de 15 minutes) peuvent apporter des améliorations mesurables dans la manière dont les élèves s'engagent et se sentent vis-à-vis de la vie scolaire. [1]

Avec l’analyse alimentée par l'IA de Specific : vous obtenez instantanément des résumés, des thèmes clés, et des retours exploitables, peu importe combien de réponses ouvertes vous traitez. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos données de réponse des élèves—comme ChatGPT, mais optimisé pour ce contexte et avec plus de contrôles (comme le filtrage et la gestion du contexte). Apprenez-en plus sur comment cela fonctionne pour l'analyse de sondages éducatifs.

Instructions utiles pour votre sondage sur le sentiment d'inclusion des élèves d'une école élémentaire

Une puissante analyse par IA commence par les bonnes instructions. Voici des modèles d'instructions de grande valeur que vous pouvez utiliser avec vos données de sondage—que vous utilisiez ChatGPT, Specific, ou un autre système basé sur GPT. Donnez à l'IA autant de contexte pertinent que possible pour obtenir les résultats les plus précis.

Instructions pour les idées principales : Utilisez ce modèle de base pour extraire les sujets principaux d'un ensemble de réponses écrites. Cela est intégré dans Specific, mais fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT ou des outils similaires :

Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.

Exigences pour la sortie :

- Éviter les détails inutiles

- Préciser combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser 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 fait toujours mieux avec un contexte supplémentaire : Ajoutez une brève description de votre situation (école élémentaire, accent sur l'inclusion, objectif de l'analyse) pour obtenir des perspectives mieux ciblées. Voici un simple exemple pour votre instruction :

C'est un sondage sur le sentiment d'inclusion des élèves dans une école élémentaire. Notre objectif est de comprendre ce qui les aide à se sentir inclus et ce qui l'empêche, afin d'améliorer leur expérience.

Instructions pour explorer un thème plus en profondeur : Si vous repérez un sujet pertinent (par exemple, « l'amitié »), demandez simplement : « Parlez-moi davantage de l'amitié — qu'en disent les élèves dans ces données ? »

Instructions pour vérifier les mentions : Vous souhaitez voir si les élèves parlent de harcèlement ou d'un autre sujet sensible ? Demandez simplement :

Est-ce que quelqu'un a parlé de harcèlement ? Inclure des citations.

Instructions pour les personas : L'IA peut regrouper les élèves en « personas »—des groupes d'attitudes, d'expériences, ou de besoins similaires. Utile pour rechercher des motifs selon les données démographiques ou le contexte scolaire.

Sur la base des réponses du sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.

Instructions pour les points de douleur et défis : Faites rapidement ressortir les obstacles les plus communs empêchant les élèves de se sentir inclus.

Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez-les et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.

Instructions pour les suggestions et idées : Trouvez des recommandations pratiques des élèves eux-mêmes :

Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou requêtes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par thème ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.

Instructions pour les besoins non satisfaits et opportunités : Dévoilez ce qui manque dans l'expérience d'inclusion des élèves, et où l'école pourrait en faire plus :

Examinez les réponses du sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration relevée par les répondants.

Vous pouvez créer votre propre variante de ces instructions, ou même les combiner pour une analyse plus fine. Si vous souhaitez des questions plus personnalisées pour votre sondage, consultez ce guide des questions de sondage sur le sentiment d'inclusion pour les élèves.

Analyse par IA dans Specific : Gérer différents types de questions de sondage

Specific reconnaît la structure de votre sondage et adapte automatiquement son analyse :

  • Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé de toutes les réponses, et une analyse séparée pour les réponses de suivi liées à chaque question. C'est idéal pour découvrir des informations nuancées dans les récits des élèves.

  • Questions à choix avec suivis : Pour chaque option (par exemple, activités, lieux, ou personnes qui aident à l'inclusion), Specific vous fournit un aperçu et un résumé de toutes les réponses textuelles ouvertes liées à ce choix. Vous voyez immédiatement ce que les élèves associent avec des réponses spécifiques.

  • Questions NPS : Pour les sondages Net Promoter Score, les réponses sont réparties en détracteurs, passifs, et promoteurs. Le retour qualitatif de chaque groupe est résumé séparément. Cela permet de repérer facilement ce que ressentent les élèves les plus et les moins inclus, et pourquoi.

Vous pouvez faire une répartition similaire avec ChatGPT, mais vous devrez organiser manuellement votre saisie et les instructions pour chaque groupe ou question — c'est faisable, juste un peu plus de travail manuel.

Traiter les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des réponses sondage

Un grand défi de l'utilisation des outils IA pour l'analyse des réponses sondage est la « limite de contexte »—la quantité maximale de données (tokens) qu'une IA basée sur GPT peut gérer en une seule analyse. Si vous collectez beaucoup de réponses de votre sondage sur le sentiment d'inclusion dans une école élémentaire, vous atteindrez probablement cette barrière, surtout avec des outils comme ChatGPT.

Specific dispose de fonctionnalités intégrées—filtrage et recadrage—pour vous aider à intégrer plus de données dans chaque session d'analyse :

  • Filtrage : Vous souhaitez vous concentrer uniquement sur les élèves qui ont répondu à une question spécifique ou sélectionné une certaine option ? Filtrez vos réponses, puis envoyez uniquement celles-ci à l'IA pour l'analyse. Cela garde votre examen ciblé et facile à gérer.

  • Recadrage : Vous pouvez sélectionner des questions spécifiques (par exemple, uniquement les suivis ouverts sur la création d'amis lors de la récréation) et envoyer seulement celles-ci à l'IA. Cela resserre le contexte, reste dans les limites de traitement de l'IA, et garantit que votre résumé est pertinent.

Cet approche est prouvée être efficace : Lorsque le gouvernement britannique a utilisé un outil IA dédié (« Consult ») pour analyser les retours de consultations publiques, il a égalé les insights d'une équipe humaine experte pour identifier les thèmes principaux—tout en économisant considérablement du temps et des efforts. [2] Vous obtenez des gains similaires lorsque vous faites évoluer vos propres sondages avec un système IA spécialement conçu à cet effet.

D'autres outils d'analyse de sondage alimentés par l'IA, comme Looppanel et MAXQDA, offrent également des fonctionnalités pour rationaliser ces flux de travail—pensez à la transcription, l'analyse des sentiments, et l'identification des thèmes. [3]

Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'un sondage auprès des élèves d'une école élémentaire

La collaboration est toujours un défi lorsque plusieurs éducateurs ou administrateurs sont impliqués dans l'analyse des réponses d'un sondage. Vous voulez que chacun voie les mêmes insights, laisse des notes, et ait de vraies conversations autour des données. « Avez-vous vu ces commentaires de la troisième année ? » ou « Comment résumer le feedback sur l'inclusion lors du déjeuner ? »

Avec Specific, l'analyse des données de sondage est un sport d'équipe—l'interface de chat IA permet de collaborer naturellement. Plusieurs membres peuvent ouvrir des discussions séparées (fils de discussion), appliquer leurs propres filtres (par exemple, par année ou classe), et voir qui a créé chaque discussion instantanément—tout est organisé pour le travail de groupe et la transparence.

Chaque message dans le chat vous montre qui a dit quoi. Même lorsque plusieurs collègues travaillent sur le même ensemble de données, les contributions de chacun sont clairement identifiées avec des avatars, rendant les commentaires et insights faciles à suivre. Cela encourage des points de vue diversifiés et un consensus plus rapide sur ce qui compte le plus pour vos efforts d'inclusion scolaire.

Ces fonctionnalités collaboratives libèrent plus de valeur lors de l'analyse de retours d'élèves d'école élémentaire sensibles ou nuancés. Si vous partez de zéro et souhaitez construire un sondage adapté à votre école et à vos objectifs d'inclusion, consultez le générateur de sondage IA pour les sondages sur le sentiment d'inclusion des élèves d'une école élémentaire, ou lisez ce guide sur la création de sondages pour l'inclusion des élèves .

Créez votre sondage sur le sentiment d'inclusion des élèves d'une école élémentaire maintenant

Obtenez des insights plus profonds sur la vie scolaire des élèves, résumez instantanément les réponses ouvertes, et prenez des décisions basées sur les données grâce à l’analyse de réponse de sondages alimentée par l’IA. Créez votre sondage en quelques minutes avec Specific—des résultats exploitables ne sont qu'à une conversation.

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Essayez-le. C'est amusant !

Sources

  1. Time.com. Deux interventions ont amélioré l'expérience et l'engagement des élèves de collège

  2. Techradar.com. Le gouvernement britannique économise du temps et des coûts avec un outil d'IA analysant les consultations

  3. Looppanel.com. Les outils d'analyse de sondages alimentés par l'IA simplifient l'analyse des réponses ouvertes

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Adam Sabla

Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.

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Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.

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