Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de première année de lycée sur la sécurité scolaire. Si vous collectez des avis sur la sécurité des élèves, je suis là pour vous aider à donner du sens à vos données rapidement et avec confiance.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez pour l'analyse des enquêtes dépendent de la forme et de la structure de vos données. Décomposons les options :
Données quantitatives : Lorsque vous avez des données numériques—comme le nombre d'élèves ayant choisi « très sûr » ou « non sécurisé »—il est facile de compter et de résumer à l'aide d'outils classiques comme Excel ou Google Sheets. Ce sont des solutions éprouvées qui fournissent des rapports simples rapidement.
Données qualitatives : Si votre enquête comprenait des questions ouvertes (par exemple, « Décrivez une fois où vous vous êtes senti en insécurité à l'école »), les réponses sont riches mais peuvent devenir accablantes. Passer au crible des dizaines ou même des centaines de paragraphes est impossible à faire manuellement pour une analyse significative. C'est là que les outils d'IA vous font gagner des heures, vous aidant à extraire des thèmes et des histoires à partir de montagnes de texte.
Il y a deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
ChatGPT (ou des outils génératifs d'IA similaires) peuvent vous aider à comprendre les données d'enquête à texte libre. Après avoir exporté vos réponses (en tant que CSV ou feuille de calcul), vous pouvez copier et coller les données dans ChatGPT et lui poser des questions sur les résultats, les thèmes principaux ou les tendances.
Cependant, travailler de cette manière n’est pas parfait. Copier et formater de grands ensembles de réponses peut être fastidieux. Vous atteindrez également des limites si votre enquête a beaucoup de réponses—la fenêtre de contexte de l'IA se remplit et l'outil cesse d'être utile. Ne vous attendez pas à des sorties cohérentes et structurées à chaque fois. Suivre vos étapes d'analyse et collaborer avec une équipe devient aussi rapidement compliqué.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific simplifie l'ensemble du processus. C'est une plateforme d'enquête IA conçue à la fois pour collecter des réponses d'enquête et les analyser, en particulier lorsque vous recueillez des réponses textuelles ouvertes et approfondies à partir de questions de suivi. Vous pouvez configurer des enquêtes conversationnelles conçues pour les lycéens sur la sécurité scolaire—les modèles prêts à l’emploi aident ici.
L'analyse pilotée par l'IA de Specific vous donne des résumés instantanés de toutes les réponses ouvertes, trouve les plus grands thèmes, et fournit immédiatement des idées digestes—éliminant le besoin de feuilles de calcul, d'exports, ou de travail de copier-coller manuel. Parce qu'il est conçu pour le suivi en profondeur, vous obtenez des réponses plus riches et de meilleure qualité. Lisez plus sur l'approche dans comment les suivis automatiques améliorent les réponses.
Vous pouvez également discuter directement avec l'IA des résultats de votre enquête sur la sécurité scolaire, à la manière de ChatGPT mais avec une structure et des fonctionnalités supplémentaires pour organiser, filtrer et gérer les données (voir analyse des réponses d'enquêtes par IA dans Specific pour les workflows détaillés).
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des données d'enquête d'élèves de première année de lycée sur la sécurité scolaire
J'ai constaté que les bons prompts peuvent faire ou défaire votre analyse IA. Voyons quelques exemples adaptés aux enquêtes sur la sécurité scolaire pour les élèves de première année de lycée :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire rapidement les problèmes principaux, les préoccupations ou les suggestions d'un ensemble de réponses ouvertes.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
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 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
Ce prompt est utilisé en interne par Specific, mais il fonctionne très bien dans ChatGPT également. J'obtiens toujours de meilleurs résultats si je fournis plus de contexte sur l'objectif de mon enquête, qui sont les élèves, et ce que je veux tirer des données. Voici comment vous pouvez faire cela :
Analysez ces réponses provenant d'une enquête auprès d'élèves de première année de lycée sur la sécurité scolaire. Les répondants ont répondu à des questions de suivi après avoir partagé leurs expériences personnelles. Concentrez votre résumé sur les sentiments des élèves, les préoccupations récurrentes en matière de sécurité, et les suggestions d'amélioration.
Après avoir extrait les idées principales, vous pouvez approfondir : « Dites-m'en plus sur [idée principale XYZ] » est direct et fonctionne à merveille si vous voulez des citations de soutien ou des détails spécifiques pour un thème.
Prompt pour un sujet spécifique : Si vous voulez savoir si quelqu'un a mentionné un certain problème (comme « intimidation » ou « couloirs non sécurisés ») :
Quelqu'un a-t-il parlé de [XYZ]? Incluez des citations.
Ces prompts supplémentaires sont utiles pour des plongées plus profondes :
Prompt pour les personas : « Basé sur les réponses de 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 principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toutes les citations ou tendances pertinentes observées dans les conversations. »
Prompt pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez les tendances ou la fréquence d'apparition. »
Prompt pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l’enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les principales phrases ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Prompt pour les suggestions et idées : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes lorsque cela est pertinent. »
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d'amélioration soulignées par les répondants. »
Comment Specific organise l'analyse d'enquête qualitative par type de question
Lorsque vous utilisez Specific pour analyser une enquête auprès des élèves de première année de lycée sur la sécurité scolaire, il adapte les résultats à vos types de questions :
Questions ouvertes : Pour chaque question ouverte, vous obtenez un résumé de toutes les réponses—de plus, vous pouvez voir des insights distincts des questions de suivi pour une image plus complète.
Choix avec suivis : Si votre enquête de sécurité inclut des éléments à choix multiple (comme, « Où vous sentez-vous le moins en sécurité à l'école ? ») avec des questions de suivi, Specific décompose les résumés par réponse sélectionnée. Par exemple, il montrera des insights distincts pour les élèves qui ont choisi « couloirs » par rapport à « salles de bain ».
NPS (Net Promoter Score) : Si vous mesurez les sentiments sur une échelle de 0 à 10, vous verrez les insights séparés par détracteurs, neutres, et promoteurs, avec des résumés pour tous les suivis liés à chaque groupe.
Vous pourriez imiter cela dans ChatGPT en découpant manuellement—en segmentant par réponses ou filtres et en incitant comme ci-dessus—mais c'est définitivement plus chronophage et nécessite une discipline stricte en matière d'exportation.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de données d'enquête
Un défi avec les outils d'IA est la taille du contexte—ce qui signifie que vous ne pouvez coller qu'une quantité limitée de texte dans ChatGPT ou même certaines plateformes d'analyse avant qu'elles n'atteignent leur limite de traitement. Si votre enquête a reçu de nombreuses réponses d'élèves de première année de lycée sur la sécurité scolaire, toutes ces données ne tiendront tout simplement pas en une seule fois.
Il y a deux méthodes éprouvées pour résoudre ce problème (toutes les deux sont intégrées à Specific) :
Filtrage : Sélectionnez uniquement certaines conversations—comme celles où les élèves ont déclaré se sentir en insécurité ou celles répondant à des suivis spécifiques. Cela réduit les données, de sorte que l'IA traite un ensemble ciblé et gérable.
Recadrage : Choisissez d'envoyer uniquement les réponses de questions sélectionnées (par exemple, toutes les réponses à « Qu'est-ce qui peut vous faire sentir plus en sécurité à l'école ? »). Cela vous permet d'analyser les réponses de plus d'élèves, une question à la fois, sans dépasser les limites de l'IA.
Pour plus de détails, consultez le flux de travail d'analyse par IA des enquêtes et comment segmenter intelligemment vos données d'enquête pour des résultats à l'échelle. Cela est important car, comme l'a trouvé une étude, plus de 24 % des élèves de lycée se sont déjà sentis en insécurité à l'école, générant de grands volumes de réponses qualitatives pour les sujets de sécurité scolaire. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des élèves de première année de lycée
La collaboration sur l'analyse des enquêtes est difficile—en particulier lorsque vous essayez d'aligner les voix de la recherche, du conseil et de l'administration sur un sujet sensible comme la sécurité scolaire pour les nouveaux lycéens. Trop souvent, l'analyse est cloisonnée dans des feuilles de calcul ou des fils de discussion par e-mail, conduisant à une perte d'insight et à un manque de compréhension partagée.
Specific améliore cela instantanément. Je peux analyser les résultats simplement en discutant avec l'IA, et chaque analyse peut être séparée en différents chats—pensez à un se concentrant sur l'intimidation, un autre sur la sécurité dans les couloirs, et un autre sur le transport après l'école. Chaque chat montre qui l'a créé, de sorte que les équipes ne se marchent pas sur les pieds. Les filtres vous permettent de vous concentrer sur des sous-groupes, par exemple, analyser uniquement ceux qui ont signalé se sentir en insécurité dans le bus—cela s'aligne exactement avec les points de douleur les plus courants cités par les élèves, tels que 26 % affirmant se sentir le moins en sécurité dans les couloirs, et 17 % dans le bus. [7]
De nombreux membres de l'équipe peuvent collaborer naturellement. Chaque nouveau message est étiqueté avec qui l'a écrit, accompagné d'avatars. Cela facilite la consultation des suggestions ou questions des conseillers, des agents de sécurité scolaire ou des représentants étudiants—essentiel pour aligner les recommandations et les prochaines étapes.
Si vous souhaitez concevoir des questions d'enquête ou structurer votre projet pour une analyse en équipe dès le départ, ces exemples de questions d'enquête et le guide de création pour les enquêtes sur la sécurité scolaire sont des ressources utiles.
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Commencez à collecter et analyser de véritables retours avec des insights structurés et alimentés par l'IA—la meilleure façon de comprendre ce dont les élèves ont réellement besoin pour se sentir et être en sécurité à l'école.