Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête auprès d'élèves de première année de lycée concernant l'impact de la politique téléphonique en utilisant l'IA et des outils intelligents pour l'analyse des réponses d'enquête.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
La façon dont vous analysez les réponses des enquêtes dépend entièrement du format et de la structure de vos données. Voici comment je le décompose :
Données quantitatives : Ce sont les chiffres—combien de lycéens ont sélectionné « d'accord » ou « pas d'accord » sur une politique téléphonique. Ce type de données est facile à compter et à représenter graphiquement avec Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Cela inclut les réponses ouvertes, les suivis détaillés et toutes les questions du type « dites-nous en plus ». Lire manuellement les pages de retours peut être accablant, surtout si vous voulez une vue d'ensemble. Ici, l'IA est la voie à suivre ; c'est la seule option réaliste pour traiter des réponses textuelles à grande échelle et extraire des insights.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos données de réponse—souvent sur une feuille de calcul—puis copier de longs blocs de texte et les introduire dans ChatGPT (ou d'autres modèles de langage volumineux). Vous obtiendrez des résumés instantanés pilotés par l'IA et la flexibilité de suivre avec vos propres questions.
Inconvénients : Le travail manuel peut être une contrainte : nettoyer vos exportations, gérer les limites de contexte et devoir répéter le processus pour chaque nouvel ensemble de questions. Si vous avez de nombreuses réponses, vous atteindrez rapidement les limites de jetons et devrez envoyer uniquement des parties de vos données à la fois. Cependant, cela peut bien fonctionner pour des ensembles de données plus petits ou des plongées approfondies ciblées.
Outil tout-en-un comme Specific
Analyse conçue sans douleur manuelle : Specific est conçu pour exactement ce scénario : collecter des réponses d'enquêtes conversationnelles auprès de groupes comme les étudiants de première année de lycée, puis utiliser l'IA pour résumer et analyser les données sans douleur.
L'avantage des suivis : Au lieu d'une enquête statique, les questions de suivi automatiques par IA de Specific vont plus loin, collectant des réponses de meilleure qualité. Cela signifie que les insights que vous obtenez sur l'impact des politiques téléphoniques sont plus riches et plus proches de ce que vous attendriez d'entretiens véritables, et non de simples formulaires d'enquête.
Pas de feuilles de calcul requises : Au moment de l'analyse, l'IA résume instantanément les motifs, compte les mentions, met en évidence les thèmes clés, et transforme le fouillis de retours en les histoires centrales que vous devez raconter. Vous pouvez interroger l'IA sur les résultats sur le vif (tout comme ChatGPT), mais vous gagnez des fonctionnalités supplémentaires comme la gestion du contexte, les filtres et l'analyse parallèle. En savoir plus sur le fonctionnement de l'analyse des réponses aux enquêtes alimentée par l'IA dans Specific.
Prompts utiles pour analyser les résultats de l'enquête sur la politique téléphonique pour les lycéens de première année
Lorsque vous êtes face à une pile de retours ouverts, le bon prompt fait ou défait votre analyse. Voici des prompts pratiques, testés sur le terrain, pour extraire du sens de vos données d'enquête :
Prompt pour les idées centrales : Utilisez ceci pour distiller les points principaux d'un ensemble de réponses. C'est la norme d’or pour résumer les grandes données qualitatives bruyantes—que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou une autre IA.
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- Aucune suggestion
- Aucune indication
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte. Dites-lui quel type d'enquête, de public ou de résultats vous explorez. Par exemple :
Analysez les réponses suivantes d'une enquête auprès de lycéens de première année sur les nouvelles politiques téléphoniques. L'objectif principal est de comprendre les résultats académiques, sociaux et de santé mentale. Je suis intéressé par les nuances et les opinions divisées. Listez les principaux thèmes et la fréquence de chaque apparition.
Approfondir les spécificités : Une fois que vous avez les idées centrales, essayez : « Parlez-moi plus de XYZ (idée centrale) ». L'IA décomposera les sous-thèmes ou les nuances pour chaque point.
Prompt pour un sujet spécifique : Pour quand vous devez vérifier si une question sensible a été soulevée—peut-être des rumeurs de tricherie ou de l'anxiété à propos des nouvelles restrictions téléphoniques :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Si vous voulez voir les différents “types d'étudiants” émergeant dans les retours (idéal pour les études de politique téléphonique) :
À partir des réponses du sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—comme les “personas” sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Ce prompt est fantastique pour faire ressortir les plus grandes frustrations ou obstacles introduits par les politiques téléphoniques pour les étudiants :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour les motivations & moteurs : Si vous voulez comprendre pourquoi les étudiants aiment (ou détestent) la politique téléphonique, demandez des motivations—très utile pour une politique scolaire éclairée par les insights :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Indispensable pour quantifier l'équilibre des sentiments positifs/neutres/négatifs concernant l'interdiction des téléphones :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (ex. : positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Tous ces prompts vous aident à passer des retours brouillons à des insights nets et exploitables. Je les utilise comme points de départ, puis m'adapte à mesure que des motifs dans les données apparaissent. Vous voulez améliorer la conception de vos enquêtes avant l'analyse ? Consultez ces meilleures questions pour les enquêtes sur la politique téléphonique des lycéens de première année ou notre guide étape par étape pour créer des enquêtes prêtes pour la classe pour ce public.
Comment Specific résume les données qualitatives par type de question
Avec Specific, j'adopte une approche structurée basée sur les types de questions, afin que l'analyse reste exploitable peu importe la façon dont les étudiants répondent :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Pour celles-ci, Specific fournit un résumé pour toutes les réponses—plus des résumés intégrés pour les réponses de suivi à la même question. Cela vous donne une vue unifiée de chaque fil de conversation, facilitant la détection de motifs ou de nouvelles perspectives.
Choix avec suivis : Lorsque vous demandez aux élèves de sélectionner une option puis d'expliquer leur choix, Specific décompose et résume toutes les explications liées à chaque réponse disponible. C'est la meilleure façon de comparer les raisonnements à travers le groupe.
Questions NPS : Pour les questions de type Net Promoter Score, chaque groupe (comme « détracteurs » ou « promoteurs ») obtient son propre résumé de retour de suivi. Cela révèle ce qui distingue chaque groupe concernant l'expérience de la politique téléphonique.
Vous pouvez reproduire ce flux de travail en utilisant ChatGPT avec suffisamment d'effort de copier-coller—sachez simplement que cela nécessite un tri minutieux et une structure claire.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA pour les grandes enquêtes auprès d'élèves de première année de lycée
Si votre enquête obtient des dizaines ou des centaines de réponses d'élèves de première année de lycée, traiter tout à la fois dans un seul chat d'IA est impossible en raison des limites de taille de contexte (jeton) de l'IA. Voici comment vous y parvenez sans perdre de vue l'ensemble :
Filtrage : Réduire les données envoyées à l'IA—analysez uniquement les conversations où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques ou ont choisi certaines réponses. Cela tran
Recadrage : Sélectionnez uniquement certaines questions pour l'analyse IA (comme juste les explications de suivi pour « interdiction vs autorisation »). Recadrer les questions non touchées pour que le contexte inclue autant de réponses ciblées que possible.
Specific prend en charge les deux approches dès le départ, rendant les plongées profondes dans les retours qualitatifs pratiques—et non un casse-tête technique. Vous vous demandez comment procéder ? Il y a une démonstration rapide de cela dans la prévisualisation des fonctionnalités d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses aux enquêtes des lycéens de première année
Collaborer sur la recherche de l'impact de la politique téléphonique dans les écoles peut devenir compliqué : retours de groupe, objectifs différents pour chaque enseignant ou conseiller, et un flot de réponses ouvertes à trier.
Analyse d'enquête multijoueur : Avec Specific, plusieurs personnes peuvent analyser le même ensemble de réponses d’enquête d’élèves de première année simplement en discutant avec l’IA. Chacun peut lancer son propre chat d'analyse IA, qui peut avoir des filtres—disons, « montrer uniquement les étudiants qui ont soutenu l'interdiction » ou « seulement les 9ème inquiétés par la socialisation ».
Fils personnalisés : Chaque chat est étiqueté à son créateur. Cela signifie que vous savez instantanément qui regarde quoi, et pouvez comparer les perspectives côte à côte sans mélanger les insights. Plus besoin de chercher à travers des fils de commentaires sans fin.
Présence et contexte d'équipe : Les avatars en temps réel montrent qui est dans chaque chat IA, rendant la collaboration transparente et simplifiant le processus de révision. Plus de regards sur les données mènent à des décisions de politique scolaire meilleures et plus nettes.
Envie d'essayer ? Essayez le constructeur d’enquêtes conversationnelles pour élèves de première année de lycée—il est précisément configuré pour la recherche sur l’impact de la politique téléphonique.
Créez maintenant votre enquête sur l'impact de la politique téléphonique pour les élèves de première année de lycée
Commencez à collecter des insights auprès des élèves de première année sur les politiques téléphoniques en quelques minutes—capturez des réponses plus profondes, analysez plus rapidement avec l'IA, et prenez des décisions fondées sur des données en toute confiance.