Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de première année du secondaire sur le climat scolaire. Si vous souhaitez des informations exploitables, je vais vous guider à travers les meilleurs outils, invites et flux de travail pour une analyse efficace des enquêtes utilisant l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
L'approche que vous adoptez — et les outils que vous utilisez — dépendent largement du format de vos données d'enquête. Voici une explication pratique :
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions telles que « Sur une échelle de 1 à 5, comment vous sentez-vous en sécurité à l'école ? », celles-ci sont faciles à compter et à résumer dans des outils comme Excel ou Google Sheets. Des graphiques rapides et des formules de base révèlent rapidement les tendances.
Données qualitatives : Si votre enquête comprend des questions ouvertes ou si vous avez permis aux étudiants d'expliquer leurs réponses en détail, c'est un autre défi. Vous ne pouvez pas lire manuellement des centaines de réponses et espérer repérer chaque motif. C'est là que les outils d'IA — et en particulier les plateformes alimentées par GPT — deviennent essentiels.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Rapide et flexible : Exportez vos réponses, collez-les dans ChatGPT ou un autre modèle GPT, et commencez à poser des questions.
Mais soyons honnêtes : Manipuler beaucoup de données non structurées de cette manière semble maladroit. Le formatage et le contexte sont confus, et vous rencontrerez des limites quant à la quantité de texte que vous pouvez saisir à la fois. Il y a un support de flux de travail minimal pour segmenter ou organiser les données par question. Néanmoins, pour une analyse simple, ces modèles font un travail décent en résumant de petits ensembles de réponses.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des enquêtes : Avec Specific, vous ne faites pas que d'analyser les réponses — vous les collectez aussi. La plateforme pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, ce qui signifie des données de meilleure qualité des étudiants de première année du secondaire et un contexte plus riche sur le climat scolaire. Chaque réponse — ouverte ou à choix multiple — peut être instantanément résumée et décomposée en thèmes clés ou en tendances, l'IA faisant le travail lourd.
Pas de manipulation de feuille de calcul : Vous discutez de vos résultats directement dans l'outil, demandez des thèmes ou explorez des sous-groupes. Vous avez également des fonctionnalités avancées pour gérer et filtrer les données envoyées à l'IA pour analyse, ce qui facilite l'organisation par sujet, question ou groupe de répondants.
Flux de travail fluide : Specific gère la « conversation avec vos données » de manière native—comme ChatGPT, mais spécialement conçu pour le retour d'enquête structuré. En savoir plus sur le fonctionnement de cela avec l'analyse des réponses de l'enquête IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de l'enquête sur le climat scolaire des étudiants de première année
Les invites sont essentielles pour débloquer des informations d'IA à partir des réponses de l'enquête. Voici quelques-unes de mes préférées — celles-ci fonctionnent bien que vous utilisiez ChatGPT ou un outil spécialisé comme Specific :
Inviter pour les idées principales : Utilisez ceci pour décomposer le retour des étudiants en leurs principales préoccupations ou impressions positives sur le climat scolaire. Collez la totalité de vos réponses et demandez :
Votre tâche est d'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), la plus mentionnée 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
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez un contexte supplémentaire. Si vous dites à l'IA que « l'enquête concerne les étudiants de première année partageant leurs sentiments sur le climat scolaire » ou « mon objectif principal est de révéler ce qui fait que les étudiants se sentent bien accueillis ou non », vous obtiendrez des résumés plus pertinents et exploitables.
L'enquête contient des réponses des étudiants de première année sur leur expérience quotidienne et leur sentiment d'appartenance à l'école. Mon objectif de recherche est de cibler les trois principales zones (positives ou négatives) qui influencent la perception de ces étudiants quant à leur environnement.
Approfondir un sujet : Après avoir obtenu la liste des idées principales, vous pouvez inciter l'IA à :
Dites-moi en plus sur [l'idée principale — par exemple, « soutien des enseignants »]
Inviter pour des sujets spécifiques : Découvrez rapidement si un problème particulier (comme l'intimidation, le stress des devoirs ou la nourriture de la cafétéria) a été abordé :
Quelqu'un a-t-il parlé de [nommer le sujet] ? Inclure des citations.
Inviter pour les personas : Cela est très utile si vous souhaitez segmenter les étudiants par attitude, expérience ou rôle dans la communauté :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes — de la même manière que les « personas » sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Inviter pour les points de douleur et les défis : Découvrez les problèmes récurrents que les étudiants mentionnent et qui pourraient signaler quelque chose à traiter par l'administration :
Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou fréquence d'occurrence.
Inviter pour l'analyse des sentiments : Obtenez une vue d'ensemble — la plupart des étudiants ressentent-ils des sentiments positifs, neutres ou négatifs à propos du climat scolaire ?
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les expressions clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous voulez encore plus d'idées ? Consultez ce guide sur les meilleures questions pour l'enquête sur le climat scolaire des étudiants de première année.
Comment Specific analyse les réponses en fonction du type de question
Questions ouvertes : Pour les réponses à une question ouverte — telles que « Qu'aimez-vous le plus dans votre environnement scolaire ? » — l'analyse de Specific vous donne un résumé qui combine toutes les réponses, puis met en évidence les thèmes dans toute question de suivi posée par l'IA.
Choix multiple avec suivis : Lorsque les étudiants choisissent, par exemple, pourquoi ils se sentent en sécurité ou pas en sécurité (chaque option étant suivie d'une invite pour plus de détails), Specific résume les réponses de suivi pour chaque choix individuel — vous fournissant des décomptes exploitables distincts par groupe.
NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont catégorisées par détracteur, passif ou promoteur, et Specific fournit un résumé pour les retours dans chaque groupe. Vous verrez les préoccupations ou motivations uniques pour chaque segment d'étudiants.
Vous pourriez faire une décomposition similaire avec ChatGPT, mais ce sera manuel et beaucoup plus laborieux.
Contournement des limites de contexte de l'IA avec des données d'enquête volumineuses
Si votre enquête reçoit des centaines (ou des milliers) de réponses, la taille du contexte — essentiellement, la quantité de données que vous pouvez soumettre à une IA à la fois — devient un véritable obstacle. Voici comment je recommande de le gérer (et comment Specific automatise le processus) :
Filtrer : N'analysez que les conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou élu certaines réponses. Par exemple, filtrez uniquement ceux qui ont évalué le climat en dessous de 3, puis examinez plus en profondeur leurs retours. De cette manière, vous gardez votre ensemble d'entrée réduit et précis pour l'IA.
Recadrage : Limitez les données envoyées à chaque passage. En sélectionnant juste les questions que vous devez analyser — et en ne déversant pas l'ensemble du jeu de données — vous restez dans toute limite de contexte, et assurez que l'IA se concentre sur ce qui importe.
Vous pouvez combiner ces méthodes pour vous concentrer sur des sous-groupes spécifiques, des moments ou des sujets chauds — sans rencontrer de barrières techniques.
Fonctions collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête des étudiants de première année
Lorsque vous travaillez sur une enquête sur le climat scolaire, il est courant que plusieurs personnes — enseignants, conseillers, chercheurs — souhaitent explorer les réponses ensemble.
Avec Specific, la collaboration est intégrée : Vous pouvez discuter via l'IA de vos données, et chaque chat collaboratif peut avoir différents filtres ou centres d'intérêt (rétention, équité, relations entre pairs, etc.). Vous voyez instantanément qui a créé quel fil d'analyse, rendant l'exploration parallèle possible sans empiéter sur les uns les autres.
Multi-chat + attribution claire : Dans chaque chat IA, les avatars montrent exactement qui intervient — donc le contexte et la responsabilité ne sont pas perdus. Lorsque vous et vos collègues explorez les réponses de l'enquête auprès des étudiants de première année, vous construisez une compréhension partagée, au lieu de passer des heures à échanger des feuilles de calcul par e-mail.
Perspicacités contextuelles : Les conversations peuvent rester concentrées, puisque le chat de chaque membre de l'équipe peut se cantonner à une question unique, comme les relations élèves-enseignants ou l'équité des règles. Cela simplifie la comparaison des notes, la mise en évidence des thèmes émergents et le repérage des zones d'opportunité pour l'amélioration.
L'analyse collaborative des enquêtes crée des informations plus robustes et exploitables — sans confusion ni aller-retour interminable.
Créez votre enquête sur le climat scolaire des étudiants de première année maintenant
Commencez à collecter des retours plus riches et exploitables et analysez-les en quelques minutes avec des insights alimentés par l'IA — pas de feuilles de calculs ou de codage requis.