Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de première année de lycée concernant leur préparation à l'université et à la carrière. Si vous cherchez des informations exploitables à partir de vos données, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à l'enquête
L'approche et les outils que vous utilisez pour analyser les réponses d'enquête dépendent beaucoup de la manière dont vos données sont structurées. Pour les enquêtes auprès des étudiants de première année de lycée concernant la préparation à l'université et à la carrière, vous verrez probablement un mélange de données quantitatives et qualitatives. Choisir les bons outils dès le départ peut vous faire gagner du temps et éviter bien des tracas.
Données quantitatives : Si votre enquête comporte des métriques claires (comme, "À quel point vous sentez-vous confiant de choisir une carrière ?" évalué sur une échelle de 1 à 5), celles-ci sont faciles à compter et à représenter sous forme de graphiques. Des outils comme Excel ou Google Sheets vous permettent de comptabiliser les réponses et de visualiser les tendances avec des formules de base et des graphiques.
Données qualitatives : Les questions ouvertes (« Quelle est votre plus grande inquiétude concernant l'université ? ») sont une autre paire de manches. Vous ne pouvez pas lire des centaines ou des milliers de ces réponses une par une - c'est inefficace et risqué pour introduire des biais. C’est là que les outils alimentés par l'IA brillent. Ils peuvent analyser de grands blocs de texte, résumer les thèmes clés et même vous aider à comprendre le ton émotionnel des réponses.
Il existe deux approches principales pour l'utilisation des outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous avez déjà les données, par exemple, exportées depuis votre plateforme d'enquête, vous pouvez les copier et les coller dans un outil comme ChatGPT. Cela vous permet de discuter des résultats avec un modèle linguistique puissant. Mais cette approche peut être maladroite : vous devez souvent diviser vos données en plus petits morceaux pour éviter d'atteindre les limites de contexte, et il est facile de perdre le fil de quelle réponse provient de quel étudiant.
Vous devrez également passer du temps supplémentaire à formater vos données et à gérer les questions de suivi. Pour beaucoup, cela peut commencer à ressembler à une lutte avec des feuilles de calcul, une main attachée dans le dos.
Un outil tout-en-un comme Specific
Les outils tout-en-un tels que Specific sont conçus dès le départ pour ce cas d'utilisation. Ils ne se contentent pas d'analyser les réponses; ils vous aident à collecter des réponses plus riches dès le départ, en utilisant des suivis conversationnels pour comprendre le pourquoi derrière chaque réponse. Ce contexte est précieux pour comprendre la préparation à l'université et à la carrière des étudiants de première année.
Une fois vos données intégrées, Specific utilise une analyse IA pour décomposer les réponses, résumer les tendances et extraire des thèmes exploitables sans le travail manuel fastidieux. Vous pouvez discuter avec l'IA comme avec ChatGPT, mais avec des filtres, des outils de gestion des données et des fonctionnalités conçues spécifiquement pour les données d'enquête. Si vous voulez approfondir, le chat vous permet de poser des questions sur les segments, de comparer les groupes ou de trouver des idées uniques sans avoir besoin de chercher dans des feuilles de calcul. C'est pour donner un sens aux retours qualitatifs désordonnés sans s'épuiser.
Si vous voulez en savoir plus sur l'utilisation de l'analyse IA des enquêtes pour la préparation des étudiants, consultez cette page sur l'analyse des réponses aux enquêtes AI conversationnelles.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes de préparation à l'université et à la carrière des étudiants de première année
Lorsque vous avez vos réponses prêtes, les prompts sont votre super-pouvoir. De bons prompts vous procurent rapidement des résumés, des idées ou valident des intuitions—sans vous enfoncer dans les textes bruts. Voici quelques moyens efficaces pour dynamiser votre analyse des enquêtes par l'IA :
Prompt pour les idées principales : Cela fonctionne merveilleusement pour comprendre les grands ensembles de données qualitatives. C'est même la valeur par défaut dans Specific, mais vous pouvez l'utiliser avec n'importe quel outil basé sur GPT. Collez directement ce qui suit :
Votre tâche consiste à extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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
Si vous voulez des résultats plus précis, donnez toujours plus de contexte à l'IA. Par exemple, ajoutez des détails comme ceci :
Ces données proviennent d'une enquête auprès des étudiants de première année sur leurs sentiments concernant la préparation à l'université et à la carrière en 2024. La plupart des étudiants viennent d'écoles publiques au Texas et en Californie. Mon objectif est de déterminer où les étudiants se sentent mal préparés et où ils souhaitent un soutien supplémentaire.
Prompt pour aller plus loin : Une fois que vous trouvez un aperçu, demandez : « Dites m'en plus sur XYZ (idée principale). » L'IA extraira des citations, donnera des détails ou expliquera pourquoi ce sujet est apparu.
Prompt pour un sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a mentionné un point de douleur particulier ou une question (comme « aide financière »), utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'aide financière ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Vous voulez ressentir différents types "d'étudiants" parmi vos répondants ? Utilisez ceci :
En se basant sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : Pour identifier les barrières ou frustrations courantes rencontrées par les étudiants, essayez :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque élément, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour motivations & moteurs : Comprenez pourquoi les étudiants font les choix qu'ils font :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez les preuves à l'appui issues des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Pour vérifier si l'humeur générale est optimiste, anxieuse ou neutre, utilisez :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Certains prompts sont couverts plus en détail dans notre guide des meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants de première année et préréglage de générateur d'enquête prêt à l'emploi pour ce public.
Comment Specific gère les données qualitatives de différents types de questions
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Avec Specific, vous obtenez un résumé pour toutes les réponses à chaque question ouverte, y compris tout suivi généré par l'IA. Si les étudiants partagent leurs inquiétudes sur l'université, l'IA résume instantanément à la fois leur réponse initiale et tout contexte supplémentaire issu des suivis.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix unique ou multiple (« Quelle est votre plus grande inquiétude à propos de l'université ? » avec des options), Specific résume chaque groupe de réponses de suivi séparément. Par exemple, vous pouvez voir ce que les étudiants qui ont choisi « barrières financières » ont dit en détail.
Questions NPS : Lorsque vous utilisez le Net Promoter Score (« Quelle est la probabilité que vous recommandiez l'université à un ami ? »), Specific crée des résumés individuels pour les promoteurs, les passifs et les détracteurs. L'IA met en évidence ce que chaque groupe valorise ou rencontre, ce qui facilite les interventions ciblées.
Vous pouvez faire tout cela aussi avec ChatGPT, mais c'est plus laborieux et cela ne segmente pas les données pour vous par type de question ou groupe de réponses par défaut.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA
Les limites de taille de contexte de l'IA comptent lorsque vous analysez des réponses d'enquête - surtout lorsque vous disposez de données riches provenant de centaines d'étudiants de première année. Si votre ensemble de données complet est trop grand, l'IA ne peut pas tout traiter d'un coup. Dans Specific, vous avez deux façons simples de gérer cela :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations basées sur les réponses des utilisateurs. Si vous souhaitez vous concentrer sur l'analyse uniquement des étudiants qui ont exprimé des préoccupations à propos de l'aide financière, filtrez simplement par cette question ou réponse. Cela envoie des conversations moins nombreuses mais plus pertinentes à l'IA pour résumé.
Raccourci des questions : Si votre enquête est longue, vous n'avez pas besoin d'analyser chaque question à la fois. En sélectionnant les questions à envoyer à l'IA, vous réduisez la taille de l'entrée et vous vous assurez que l'analyse reste pointue et pertinente - même avec des centaines ou milliers de réponses étudiantes.
Ces fonctionnalités vous permettent de faire une analyse ciblée et gérable - particulièrement utile si vous menez des enquêtes de préparation à l'université et à la carrière de grande envergure ou continues.
Pour plus d'informations, consultez notre guide dédié à l'analyse des réponses aux enquêtes alimentées par l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes des étudiants de première année du secondaire
La collaboration est souvent un point difficile pour les équipes analysant les résultats d'enquêtes sur la préparation à l'université et à la carrière - surtout si vous avez plusieurs conseillers, enseignants ou membres de l'administration impliqués.
Avec Specific, l'analyse collaborative est simplifiée. Vous pouvez lancer une analyse simplement en discutant avec l'IA à propos de vos données d'enquête. Par exemple, un conseiller peut se concentrer sur la préparation émotionnelle des étudiants, tandis qu'un autre analyse leur connaissance des délais de candidature.
Chats multiples permettent à chaque membre de l'équipe de mener sa propre analyse avec des filtres personnalisés. Chaque chat montre qui l'a créé, donc il n'y a aucune confusion sur la propriété ou le focus. Vous pouvez poursuivre des explorations détaillées, garder un résumé global ou comparer les résultats entre les analystes - le tout dans le même espace de travail.
L'attribution des messages aide lorsque vous collaborez en temps réel : chaque message dans le chat d'analyse de l'IA affiche l'avatar de l'expéditeur, donc vous savez toujours qui a dit quoi. Cela signifie moins de va-et-vient et une meilleure synchronisation de l'équipe - crucial lorsque des décisions clés sont en jeu pour votre cohorte de première année.
Vous voulez voir comment fonctionne l'analyse collaborative d'enquêtes en pratique ? Explorez notre guide pour créer des enquêtes avec des équipes ou commencez à créer votre propre enquête NPS pour les étudiants de première année ici même.
Créez dès maintenant votre enquête sur la préparation à l'université et à la carrière des étudiants de première année
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