Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de seconde sur le tutorat et le soutien académique, notamment en utilisant des techniques et des outils d'analyse des réponses par IA.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête des élèves de secondaire
L'approche et les outils appropriés pour analyser les réponses d'enquête dépendent de la forme et de la structure des données. Voici comment je le décompose :
Données quantitatives : Les questions fermées (comme "Quelle est la probabilité que vous cherchiez un tutorat ?") vous donnent des nombres propres et calculables. Vous pouvez rapidement résumer les réponses, calculer des pourcentages ou tracer les tendances avec des outils de base comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, les réponses de suivi ou les explications textuelles sont d'une nature différente. Vous ne pouvez pas simplement passer en revue quelques réponses lorsque vous en avez des dizaines ou des centaines. Les outils d'IA interviennent ici, mettant en avant les tendances et résumant rapidement ce que disent réellement les élèves. C'est crucial lorsque l'enquête porte sur des sujets aussi nuancés que le tutorat et le soutien académique, où les histoires personnelles et les explications comptent beaucoup plus que des réponses par oui/non.
Il existe deux approches pour les outils lorsque l'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copie directe des données : Vous pouvez copier toutes les données d'enquête exportées—chaque transcription de chat ou réponse ouverte—dans ChatGPT et discuter de vos constatations. Cela est excellent pour les enquêtes qualitatives rapides ou si vous explorez des thèmes de manière ad hoc.
Défis de commodité : Malheureusement, gérer des tableurs bruts et des fenêtres contextuelles a des limites. Les longues enquêtes étudiantes dépassent facilement ce que ChatGPT peut traiter en une seule conversation. Trier, préparer et diviser les données peut devenir fastidieux. La recherche contextuelle et le filtrage ne sont pas intégrés, donc chaque analyse nécessite beaucoup de préparation manuelle.
Outil tout-en-un comme Specific
Flux de travail conçu pour un objectif : Des outils comme Specific sont spécifiquement conçus pour le travail d'enquête. Specific peut recueillir les réponses des élèves de secondaire de manière conversationnelle, en approfondissant automatiquement avec des questions de suivi pour augmenter la qualité et la profondeur de chaque réponse. Il effectue ensuite une analyse alimentée par l'IA adaptée aux données d'enquête, de sorte que vous voyez immédiatement les thèmes résumés, extrayez des statistiques et obtenez des idées exploitables.
Chat IA intégré : Vous obtenez le même confort de "discuter des résultats" que ChatGPT, mais avec le contexte de l'enquête, une meilleure gestion des données et des fonctionnalités supplémentaires comme le filtrage des répondants ou l'approfondissement de questions spécifiques ou de segments. La gestion des données est simplifiée, et vous pouvez passer facilement de la collecte de commentaires structurés à une analyse qualitative approfondie, le tout au même endroit. Pour les enquêtes sur le tutorat et le soutien académique en secondaire, cela signifie moins de travail manuel et plus de clarté sur les besoins réels des élèves immédiatement.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de l'enquête sur le tutorat des élèves de seconde
J'utilise des prompts d'IA ciblés pour extraire des significations des réponses qualitatives. Voici quelques-uns de mes incontournables pour les enquêtes sur le tutorat et le soutien académique des élèves de seconde, chaque prompt libérant une dimension différente de la perspective des élèves.
Prompt pour les idées principales : Celui-ci est un incontournable pour obtenir un résumé rapide des principaux sujets et thèmes parmi des dizaines ou des centaines de réponses :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous donnez plus de contexte. Par exemple, ajoutez une préface à votre prompt expliquant qu'il s'agit d'une enquête sur les défis et les motivations des élèves de seconde à accéder au soutien académique—ce que vous voulez comprendre, ou tout contexte que vous avez sur l'école ou les programmes de tutorat. Voici ce que je taperai avant le prompt principal :
Ceci est une enquête demandant aux élèves de seconde leurs expériences avec les programmes de soutien académique et de tutorat. Mon objectif est de découvrir quels types de soutien sont réellement utiles, quels obstacles les élèves rencontrent et ce qui les motive à chercher une aide supplémentaire.
Une fois que vous voyez les idées principales, je continue toujours avec :
Dites-m'en plus sur XYZ : Ciblez un thème principal avec "Dites-m'en plus sur [idée principale], avec des preuves des réponses."
Prompt pour un sujet spécifique : Si je recherche quelque chose de particulier comme mentionner des sujets spécifiques ou des programmes après l'école, j'utilise :
Quelqu'un a-t-il parlé de [maths, sciences, anglais...ou programmes après l'école] ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas d'élèves : Pour comprendre les sous-groupes, j'opte pour :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—similaire à l'utilisation de "personas" en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis :
Anaysez les réponses de l'enquête 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 motivations & moteurs :
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 ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.
Prompt pour suggestions & 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 là où pertinent.
Prompt pour besoins non satisfaits & opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Avec ces prompts, vous obtiendrez des idées exploitables de même les retours de soutien les plus désordonnés en secondaire. Pour plus d'inspiration, consultez notre guide sur les meilleures questions à poser lors d'une enquête sur le tutorat des élèves de seconde.
Comment Specific analyse les données qualitatives pour chaque type de question d'enquête
Specific reconnaît toutes les façons dont les élèves peuvent répondre à vos questions et structure les résumés de l'IA en conséquence :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez des résumés concis de toutes les réponses, y compris des résumés de chaque suivi que le chatbot a effectué. Cela est idéal pour explorer pourquoi les élèves cherchent de l'aide ou ce qui les retient.
Choix multiple avec suivis : Chaque option de réponse a son propre résumé généré par l'IA, agrégeant les réponses de suivi pour les élèves qui ont choisi cette voie (par exemple, "Pourquoi avez-vous préféré le tutorat en ligne ?"). Cela garde le contexte intact lors de l'analyse de résultats segmentés.
Questions NPS : Vous voyez des résumés séparés pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs—chaque résumé puisant dans les suivis en texte libre au sein de ce groupe. C'est une façon précise de cerner les moteurs de satisfaction et les défis.
Si vous utilisez ChatGPT ou un autre outil générique, vous pouvez obtenir le même effet—mais vous aurez besoin de plus de filtrage, de regroupement et de copier-coller manuels pour chaque segment. Voir notre présentation complète de l'analyse des réponses d'enquête alimentée par l'IA pour plus d'informations.
Gérer les défis liés aux limites de contexte de l'analyse par IA
Un grand défi de l'analyse d'enquête qualitative est la limite de taille du contexte de l'IA, surtout avec les enquêtes étudiantes qui génèrent de nombreuses réponses. Difficile de faire tenir 300 transcriptions dans un seul chat. Specific résout ce problème en proposant deux stratégies :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations de sorte que seules celles où les élèves ont répondu à certaines questions ou fait certains choix soient incluses dans la fenêtre contextuelle de l'IA. De cette façon, l'IA se concentre, par exemple, sur les réponses en texte libre concernant la motivation, en ignorant le reste.
Recadrage : Une autre approche est de recadrer des questions spécifiques pour l'analyse. Vous sélectionnez uniquement les sections à forte valeur—comme toutes les réponses de suivi à "Qu'est-ce qui a le plus aidé dans vos études ?". Cela garantit de rester sous la limite de contexte, même si le jeu de données est volumineux.
Ces fonctionnalités permettent de garder votre analyse qualitative approfondie et exploitable, quelle que soit la taille de votre échantillon.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête des élèves de seconde
L'analyse des enquêtes échoue souvent lorsque la collaboration est laborieuse. Que vous soyez enseignant, administrateur ou coordinateur de soutien académique, vous devez travailler ensemble pour transformer le feedback des élèves de seconde sur les programmes de tutorat en améliorations durables.
Analyse de chat IA simple : Avec Specific, n'importe qui dans votre équipe peut simplement commencer à discuter avec l'IA sur les résultats de l'enquête sur le tutorat et le soutien académique—aucune connaissance en statistiques nécessaire.
Multiples chats collaboratifs : Vous pouvez lancer plusieurs fils de discussion à la fois, chacun centré sur un angle de recherche différent (comme "élèves de seconde ayant des difficultés en maths contre un soutien en anglais"), avec des filtres appliqués. Chaque fil de discussion indique qui l'a créé, gardant votre flux de travail organisé.
Clarté de l'auteur et visibilité : Lors de la collaboration sur les chats IA, chaque message affiche désormais l'avatar de l'expéditeur. Vous voyez toujours qui a posé des questions de suivi ou demandé de nouveaux résumés, facilitant la révision et l'accord sur les priorités de soutien aux élèves ou la découverte de nouvelles idées de membres de l'équipe.
Tout cela accélère l'analyse, maintient tout le monde aligné et aide les équipes à agir plus rapidement sur ce que les élèves de seconde racontent réellement concernant le soutien académique. Apprenez-en plus dans notre guide sur la création d'enquêtes pour les élèves de seconde sur le tutorat.
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