Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'un sondage d'étudiants de première année de lycée sur les obstacles à l'assiduité. L'IA peut vous aider à comprendre les données qualitatives et quantitatives rapidement et efficacement.
Choisir les bons outils pour analyser les données de sondage
La manière dont vous analysez les réponses de votre sondage auprès des étudiants de première année de lycée concernant les obstacles à l'assiduité dépend du type de données que vous avez collectées. Décomposons cela :
Données quantitatives : Si votre sondage contient des questions avec des options fixes—comme « Quels sont les obstacles qui vous impactent le plus ? »—alors compter les réponses est facile. Des outils comme Excel ou Google Sheets fonctionnent bien pour le comptage et les statistiques de base.
Données qualitatives : Les questions ouvertes ou les suivis (« Pourquoi avez-vous choisi cela ? ») sont une toute autre histoire. Lire ou coder manuellement des dizaines ou des centaines de réponses est accablant—vous avez besoin d'outils d'IA pour vous aider. Ils font rapidement remonter les motifs, extraient des insights et réduisent le temps passé sur l'analyse.
Pour les réponses qualitatives, vous avez deux approches principales d'outils :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse par IA
Rapide et flexible : Vous pouvez copier les réponses du sondage dans un outil comme ChatGPT et discuter à leur sujet. Si vous débutez, cette voie est rapide, et vous pouvez expérimenter avec différents prompts pour extraire des insights.
Limites : Copier-coller des données dans les outils GPT comporte des points noirs. Il y a des limites de taille de contexte, des problèmes de formatage, et il est délicat de gérer plusieurs questions ou filtres de participants. Bien que ce soit mieux que l'analyse manuelle, la gestion des données à grande échelle demande des solutions plus robustes.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse et la collecte : Specific est un outil d'IA pour sondages conçu pour collecter des données (avec des sondages IA conversationnels) et analyser instantanément les réponses en utilisant une IA basée sur GPT. Vous n'avez pas à jongler entre les exportations de données et des outils d'analyse séparés—tout est au même endroit.
Suivis automatiques pour des données plus riches : Lors de la collecte de données, le moteur de sondage de Specific peut poser des questions de suivi intelligentes basées sur ce que disent les étudiants, augmentant la profondeur et la qualité de vos données. Découvrez-en plus dans comment fonctionnent les questions de suivi automatiques de l'IA.
Analyse par IA : La plateforme résume les réponses, trouve les thèmes clés, et vous donne des insights exploitables en quelques secondes. Vous pouvez discuter directement avec leur IA à propos des résultats du sondage, tout comme dans ChatGPT—sauf qu'il y a des fonctionnalités supplémentaires autour de la gestion des données. Explorez plus à ce sujet sur l'analyse des réponses de sondage par l'IA.
Aucun travail manuel ni tableurs : Vous évitez l'exportation et la recherche laborieuse. L'IA fait le gros du travail, et vous pouvez décomposer les réponses par segment, filtre, ou question avec juste quelques clics.
Prompts utiles pour analyser les obstacles à l'assiduité des étudiants de première année de lycée
Les outils d'IA prospèrent grâce aux prompts—ils sont votre point de départ pour faire émerger des insights à partir des données du sondage des étudiants de première année de lycée. Voici des exemples (et les meilleures pratiques) :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire rapidement les principaux sujets et thèmes de dizaines ou de centaines de réponses. C’est le prompt exact que Specific utilise en coulisse, et cela fonctionne aussi dans ChatGPT :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné 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
Donnez du contexte à l'IA pour de meilleurs résultats : Primer l'IA avec autant de détails que possible à propos de votre sondage aide à se concentrer sur ce qui compte. Par exemple :
Analysez les réponses suivantes d'un sondage d'étudiants de première année de lycée sur les obstacles à l'assiduité. La question clé était : « Quelle est la principale raison pour laquelle vous avez du mal à fréquenter l'école régulièrement ? » Mon objectif est d'identifier les obstacles exploitables pour notre programme d'amélioration de l'assiduité.
Plongez plus en profondeur sur une idée principale spécifique : Une fois que vous avez mis en évidence un thème clé—disons, « problèmes de transport »—essayez :
Parlez-moi plus des problèmes de transport. Quels défis spécifiques les élèves ont-ils mentionnés?
Prompt pour la validation d'un sujet spécifique : Si vous souhaitez vérifier si les élèves ont mentionné des problèmes économiques ou de climat scolaire :
Quelqu'un a-t-il parlé du climat scolaire ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Utile si vous voulez segmenter vos étudiants de première année en groupes, comme « motivés mais ayant des problèmes de transport » ou « désengagés en raison de l'intimidation » :
Sur la base des réponses du sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : Demandez directement les obstacles cités par les élèves :
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Pour faire apparaître des tendances positives et des raisons d'aller à l'école malgré les obstacles :
À partir des conversations du sondage, 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 à partir des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Pour voir l'humeur et les sentiments dominants :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses du sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiments.
Prompt pour suggestions et idées : Voyez ce que proposent les élèves pour améliorer l'assiduité :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Si vous voulez encore plus d'idées pour des questions de sondage ou des prompts, consultez cet article sur les meilleures questions de sondage pour les étudiants de première année de lycée autour des obstacles à l'assiduité.
Comment Specific analyse les données qualitatives pour chaque type de question
Les différents types de questions créent des parcours d'analyse différents, notamment dans les enquêtes conversationnelles. Voici comment Specific les gère pour les sondages sur l'assiduité des étudiants de première année de lycée :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : La plateforme génère un résumé pour toutes les réponses à cette question, y compris les réponses à toute suite de questions de suivi.
Choix multiple avec suivis : Chaque choix devient son propre groupe d'analyse. Par exemple, « Problèmes de santé »—chaque réponse de suivi associée à cela est résumée séparément.
NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont regroupées en détracteurs, passifs ou promoteurs. Chaque groupe est résumé avec toutes leurs réponses de suivi associées, mettant en lumière des obstacles ou des signaux positifs uniques à chaque groupe.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT aussi—cela demande juste plus d'efforts manuels, d'organisation et de copier-coller des conversations par question ou groupe.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA avec l'analyse de sondage
Les grands ensembles de données s'approchent du mur du contexte de l'IA : La plupart des IA, y compris les outils et plateformes GPT, ont une limite sur la quantité de données que vous pouvez analyser en une fois. Pour les sondages de longue durée ou les questions ouvertes, vous atteindrez rapidement cette limite.
Specific résout ce problème en vous permettant de :
Filtrer les conversations pour l'analyse par IA : Analysez uniquement les conversations où les étudiants ont répondu à certaines questions (« montrer uniquement les réponses mentionnant des responsabilités familiales ») ou ont choisi des réponses spécifiques.
Rogner les questions envoyées à l'IA : Choisissez juste les questions (et réponses correspondantes) que vous souhaitez envoyer à l'IA pour chaque analyse. Cela maximise le nombre de conversations que vous pouvez traiter dans les limites de contexte.
Ces deux stratégies signifient une analyse plus ciblée, moins de bruit, et plus d'erreurs frustrantes de « saisie trop longue ».
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à un sondage d'étudiants de première année de lycée
Collaborer sur l'analyse de sondage est difficile—surtout lorsqu'il s'agit d'évaluer des retours nuancés sur les obstacles à l'assiduité parmi les élèves de première année de lycée, où plusieurs membres du personnel ou chercheurs peuvent avoir besoin de s'impliquer.
Plusieurs conversations pour plusieurs points de vue : Dans Specific, vous pouvez lancer plusieurs discussions d'analyse à la fois. Chaque chat peut avoir ses propres filtres de questions (« regardons juste les élèves qui ont cité des défis économiques »), et il est toujours clair qui a commencé chaque fil. Cela garde la discussion de votre équipe organisée.
Visibilité pour chaque collaborateur : Lorsqu'on travaille ensemble dans le chat IA, chaque message montre qui l'a envoyé. Vous voyez instantanément l'avatar de l'expéditeur—sans confusion sur la propriété ou l'attribution, rendant l'analyse de groupe plus fluide pour tout le monde.
Analyse de chat en temps réel : Toute l'analyse se fait directement dans l'interface de chat, de sorte que vous pouvez itérer ensemble en temps réel. Si vous souhaitez expérimenter différents formats de sondages ou les ajuster pour votre prochaine série, l'éditeur de sondage IA basé sur le chat est également conçu pour cela.
Pour avoir une idée de la facilité avec laquelle il est mis en place, lisez ce guide étape par étape pour créer un sondage pour les étudiants de première année de lycée sur les obstacles à l'assiduité.
Créez votre sondage pour les étudiants de première année de lycée et analysez instantanément les défis réels liés à l'assiduité grâce à une analyse par IA
Débloquez une compréhension plus profonde avec moins de travail manuel et des décisions éclairées par des données plus riches.