Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de l'école primaire concernant la création d'amitiés, que vos données soient quantitatives, qualitatives ou un mélange des deux.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses de l'enquête
Votre approche et votre ensemble d'outils pour analyser les réponses d'une enquête dépendent de la structuration des données. Voici comment je conçois les options :
Données quantitatives : Si vous avez des résultats numériques – comme combien d'élèves ont choisi une réponse particulière – ceux-ci sont faciles à compter avec des tableurs comme Excel ou Google Sheets. Vous n'avez qu'à exécuter quelques formules, peut-être un graphique, et c'est tout.
Données qualitatives : Lorsque les élèves soumettent des réponses ouvertes ou des suivis réfléchis, les lire toutes une par une est écrasant – en particulier à mesure que la taille de l'enquête augmente. C'est là que les outils d'IA brillent : ils aident à résumer, regrouper et révéler des modèles dans tous ces mots.
Alors, quels outils devriez-vous utiliser pour les réponses qualitatives ? Il existe deux approches principales :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Méthode du copier-coller : Vous pouvez simplement exporter vos données d'enquête ouvertes et les coller dans ChatGPT ou un autre modèle de langage. Une fois collées, demandez à l'IA des questions sur les idées ou thèmes principaux. Bien que fonctionnelle, cette méthode est maladroite si votre ensemble de données est grand – il est facile de se perdre en faisant défiler, de gérer les coupures dues aux limites de caractères ou de mélanger les colonnes lors de la copie. Vous passerez plus de temps à préparer et nettoyer le texte qu'à l'analyser réellement.
Pas conçu pour les flux de travail d'enquête : Les outils à usage général ne comprennent pas la structure des données d'enquête, vous devrez donc suivre manuellement quelles réponses appartiennent à quel élève ou quelle question. Cela rend la recherche d'informations et le partage des résultats avec les collègues beaucoup plus difficile.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour l'analyse d'enquête : Les plateformes comme Specific évitent le travail préparatoire désordonné. Elles collectent les réponses de l'enquête conversationnelle et utilisent l'IA pour les résumer instantanément – vous obtenez les thèmes principaux, les citations clés et pouvez interagir avec les données en langage simple (comme ChatGPT, mais adapté à vos questions).
Collecte de données de meilleure qualité : Contrairement aux enquêtes régulières, Specific pose aux enfants des questions de suivi adaptées à leurs réponses, vous obtiendrez ainsi un aperçu plus approfondi de l'amitié au lieu de réponses d'un mot. Vous pouvez voir comment cela fonctionne en explorant les questions de suivi automatique par IA en pratique.
Aucun tableur ou travail manuel : L'IA fait le gros du travail. Les résumés, les moteurs clés, et les informations exploitables apparaissent immédiatement, rendant l'analyse abordable pour n'importe qui dans votre équipe. De plus, vous pouvez filtrer par segment (par exemple, classe ou sexe) et même tester des idées directement dans le chat. Cela signifie que vous pouvez passer plus de temps à aider les élèves qu'à manipuler des données.
Les autres outils de confiance pour l'analyse des enquêtes et qualitatives dans le domaine incluent SurveyMonkey (avec plus de 40 millions d'utilisateurs), NVivo, Delve, et MAXQDA, offrant tous des fonctionnalités dédiées à l'analyse des enquêtes étudiantes quantitatives et qualitatives [1][2].
Utiliser des invites utiles pour l'analyse de l'enquête sur la création d'amitiés chez les élèves du primaire
Je pense que l'IA est plus puissante lorsque vous lui donnez de bonnes invitations, en particulier pour les enquêtes sur les compétences sociales et les amitiés parmi les jeunes élèves. Voici quelques exemples pratiques :
Invite pour les idées principales : Utilisez cela pour extraire les sujets clés d'un grand lot de réponses d'élèves à l'enquête. C'est l'invite par défaut qui fonctionne à merveille dans Specific, et vous pouvez l'utiliser dans ChatGPT également. Il suffit de copier et coller ce qui suit :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication 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 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
L'analyse par l'IA s'améliore lorsque vous fournissez plus de contexte. Par exemple, si l'enquête a été menée dans une petite école rurale, dites-le. Voici une version avec plus de contexte :
Ces réponses à l'enquête proviennent d'élèves de cinquième d'une école publique rurale en Oregon. L'objectif est de comprendre les défis et les expériences autour de la création de nouvelles amitiés, afin que les enseignants puissent améliorer la culture scolaire. Quelles sont les idées principales ?
Après avoir obtenu les idées principales, explorez plus en profondeur en demandant : "Parlez-moi plus des amitiés proches" (ou de tout thème qui compte).
Invite pour un sujet spécifique : Utilisez : "Quelqu'un a-t-il parlé de harcèlement ou de se sentir exclu ? Inclure des citations." Cela met rapidement en lumière si des problèmes difficiles apparaissent.
Invite pour les points douloureux et les défis : Essayez : "Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence." C'est une mine d'or pour les conseillers ou la planification des programmes SEL.
Invite pour l'analyse des sentiments : Si vous voulez connaître le ton émotionnel, utilisez : "Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Surlignez des phrases clés ou des commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Invite pour les personas : Lorsque vous souhaitez segmenter les élèves : "Sur la base des réponses à 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 toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations."
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Utilisez : "Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants."
Lorsque vous maîtrisez ces invitations, vous utilisez essentiellement un assistant de recherche alimenté par l'IA. Si vous souhaitez voir plus d'idées pour concevoir votre enquête, consultez ce guide des meilleures questions pour les enquêtes de création d'amitiés chez les élèves du primaire.
Comment Specific et les outils d'IA analysent les types de réponses
Specific et de nombreuses plateformes d'IA modernes comprennent automatiquement la différence entre les types de questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA génère un résumé pour toutes les réponses, plus une compilation de tout commentaire supplémentaire déclenché par des questions de suivi.
Choix avec suivis : Chaque réponse à choix multiples a son propre résumé, regroupant toutes les informations issues des suivis liés à cette option.
NPS (Net Promoter Score) : L'outil résume les commentaires séparément pour les detractors, passives, et promoters, vous permettant de repérer rapidement ce qui motive le soutien ou l'inquiétude.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires en copiant et collant des morceaux dans ChatGPT, mais c'est plus fastidieux – surtout si vous voulez explorer un mélange de types de données ensemble ou partager vos résultats instantanément.
Si vous recherchez un sondage NPS prêt-à-l'emploi adapté à ce contexte, essayez notre sondage NPS pour les élèves du primaire sur la création d'amitiés modèle.
Gérer les limites de contexte de l'IA pour les grandes enquêtes
Si vous analysez des dizaines ou des centaines d'enquêtes, vous pouvez atteindre la limite de contexte de l'IA (la quantité de texte qu'elle traite à la fois). Voici comment vous pouvez gérer cela, notamment en utilisant des plateformes comme Specific (ou en ajustant votre flux de travail en général) :
Filtrage : Concentrez vos questions. Au lieu d'analyser chaque réponse à toutes les questions, vous pouvez filtrer les conversations par critère spécifique – comme les élèves ayant répondu d'une certaine manière ou ayant fourni des détails supplémentaires lorsqu'ils ont été sollicités pour des exemples. Cela vous permet de vous concentrer sur des données précieuses et de rester dans les limites de traitement de l'IA.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions ou segments les plus importants (par exemple, des questions sur les difficultés à se faire des amis). De cette façon, l'IA analyse plus profondément mais sur un petit échantillon de données, faisant ressortir des informations qui seraient autrement perdues.
De nombreuses plateformes avancées (y compris Specific) offrent ces fonctionnalités en standard, ce qui facilite le maintien de la productivité même avec de grands ensembles de données.
Si vous souhaitez commencer de zéro, vous pouvez générer une enquête personnalisée sur la création d'amitiés pour les élèves du primaire en utilisant notre générateur d'enquête IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête sur les élèves du primaire
Collaborer sur l'analyse des enquêtes sur la création d'amitiés parmi les élèves du primaire est souvent un labyrinthe – tout le monde veut interpréter les résultats à sa manière, et concilier ces points de vue est difficile.
Chat IA pour l'analyse : Avec Specific, l'analyse des données d'enquête est aussi simple qu'une discussion avec l'IA. Que vous soyez conseiller d'orientation, principal ou enseignant, vous et vos collègues pouvez poser des questions et voir les résultats de l'IA en temps réel.
Multiples chats, propriété claire : Chaque session de chat peut avoir différents filtres ou centres d'intérêt (par exemple. garçons contre filles, niveaux scolaires, ou certaines questions) et vous savez toujours qui explore quoi – chaque chat montre clairement le créateur. Cela signifie que les équipes peuvent travailler en parallèle tout en restant alignées.
Voir qui a dit quoi : Lorsque vous collaborez dans le chat IA, vous voyez des avatars pour chaque participant et leurs messages. Cela facilite l'échange – c'est comme travailler dans Slack ou Teams, mais axé sur la mise en lumière de ce qui compte dans les voix des étudiants.
Vous voulez un guide étape par étape pour la création d'enquêtes ? Le guide sur la façon de créer des enquêtes pour les élèves du primaire sur la création d'amitiés est un bon point de départ.
Créez dès maintenant votre enquête sur la création d'amitiés chez les élèves du primaire
Commencez à collecter des informations significatives sur la façon dont les élèves du primaire se font des amis - utilisez une enquête conversationnelle, alimentée par l'IA, pour pouvoir agir sur ce qui compte le plus, plus rapidement et avec plus de confiance.