Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des lycéens en première année à propos de la préparation ACT en utilisant l'IA et d'autres outils d'analyse d'enquête.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Votre approche dépend de la structure de vos données d'enquête. Si vous collectez des chiffres simples ou des réponses simples (c'est-à-dire, « Combien d'élèves étudient plus de 10 heures par semaine ? »), des outils comme Excel ou Google Sheets vous aident à compter et à dresser rapidement des graphiques des résultats.
Données quantitatives : Les chiffres, les choix et les évaluations (comme « évaluez votre confiance de 1 à 5 ») sont mesurables et faciles à résumer dans des tableaux ou des tableaux de bord analytiques de base. Vous pouvez utiliser des tableaux croisés dynamiques ou des graphiques pour repérer les habitudes de préparation ACT des étudiants.
Données qualitatives : Si votre enquête pose des questions ouvertes (« Que pensez-vous des tests standardisés ? ») ou des questions de suivi (« Pourquoi trouvez-vous les tests pratiques utiles ? »), il y aura trop à lire manuellement. Vous avez besoin d'une approche alimentée par l'IA pour analyser et résumer efficacement tout ce texte riche.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller dans le chat : Vous pouvez copier les données d'enquête exportées dans ChatGPT ou un autre outil GPT à usage général et lui demander d'analyser les réponses. Cela fonctionne mais implique beaucoup de copier-coller, de mise en forme et de douleurs logistiques.
Moins pratique, mais flexible : Chaque fois que vous souhaitez analyser quelque chose de nouveau, vous devez fournir manuellement du contexte, gérer les réponses que vous incluez et suivre différents chats et invitations. Cette approche est flexible mais offre peu de structure, surtout à mesure que le nombre de réponses augmente.
Une enquête de 2024 du Conseil de l'éducation numérique a rapporté que 86 % des étudiants utilisent des outils d'IA dans leurs études et 24 % les utilisent quotidiennement - cependant, la plupart peinent à organiser et analyser efficacement de grands ensembles de données qualitatives dans des outils génériques. [1]
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour le tâche : Des plateformes comme l’outil d'analyse des réponses aux enquêtes de Specific sont conçues pour gérer à la fois la création d'enquêtes et l'analyse assistée par IA de vos réponses.
Amélioration automatique de la qualité : Avec des questions de suivi assistées par IA automatiques, Specific recueille des insights bien plus profonds. En sondant pour obtenir plus de détails chaque fois que les étudiants mentionnent des défis (« Pourquoi êtes-vous anxieux ? »), vous créez des données d'enquête plus riches en contexte et de meilleure qualité.
Insights instantanés et exploitables : Lorsque vous êtes prêt à analyser, l'IA de Specific résume instantanément toutes les réponses, découvre les thèmes centraux, quantifie les modèles et vous permet de discuter directement avec les données—pas d'exportation, pas d'étapes manuelles encombrantes, juste des réponses. Vous disposez de fonctionnalités pour filtrer, segmenter et gérer les données envoyées pour le traitement par l'IA, maintenant votre flux de travail efficace et robuste.
Considérant que seulement 4 % des adolescents et jeunes adultes américains utilisent quotidiennement ou presque quotidiennement des outils d'IA [2], abaisser les barrières à l'entrée avec une expérience d'analyse structurée et basée sur des invitations est important, surtout dans un contexte éducatif.
Invitations utiles pour analyser les enquêtes de préparation ACT des lycéens en première année
L'analyse des enquêtes assistée par IA réussit ou échoue selon l'invitation que vous utilisez. Lors de l'analyse des réponses des élèves de première, vous voudrez distiller les défis communs, les thèmes, les motivations ou les lacunes qui émergent dans la préparation ACT. Voici ce qui fonctionne :
Invitation pour les idées principales : Obtenez les sujets et thèmes principaux en un coup d'œil - idéal pour de grands ensembles de réponses d'enquête de préparation ACT. L'outil de Specific utilise ceci par défaut, mais cela fonctionne bien dans n'importe quel chat basé sur le modèle GPT :
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 :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui fournissez une mise en contexte pour votre enquête, vos objectifs ou ce que vous savez déjà. Voici un exemple pratique que vous pouvez personnaliser pour une enquête de préparation ACT des élèves de première année :
« Ce sont des réponses de lycéens en première année à propos de la préparation ACT. Notre objectif est de comprendre leurs plus grands défis, motivations, et tout besoin insatisfait alors qu'ils se préparent pour l'examen. Veuillez utiliser cette information comme contexte avant d'extraire les thèmes clés. »
Invitation pour explication approfondie : Une fois que vous avez les idées principales, vous pouvez demander : « Parlez-moi plus de XXX (idée principale). » L'IA ira en profondeur, fournissant des citations ou clarifiant ce que les étudiants veulent dire par « Anxiété face aux tests » ou « Accès aux matériels de pratique ».
Invitation pour détection de sujets spécifiques : Parfois, vous voulez vérifier si quelqu'un a parlé d'un aspect particulier (par exemple, tutorat, ou stratégies de test) :
Est-ce que quelqu'un a parlé de la gestion du temps ? Inclure des citations.
Invitation pour les personas : Pour comprendre les segments de passants ACT, essayez :
Sur la base des réponses aux enquêtes, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les « personas » sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et tout commentaire ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invitation pour points de douleur et défis : Parfait pour découvrir les modèles dans ce qui empêche les étudiants de bien se préparer :
Analysez les réponses aux enquêtes et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'apparition.
Invitation pour motivations et moteurs : Pour identifier pourquoi les étudiants font des efforts (objectifs universitaires, pression parentale, bourses) :
À partir des conversations des enquêtes, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Utilisez ces invitations dans le chat AI de Specific sur les résultats d'enquête ou dans des outils à usage général. Pour plus d'inspiration, voir ces conseils sur les meilleures questions d'enquête pour les juniors du lycée se préparant pour l'ACT.
Comment Specific analyse les réponses en fonction des types de questions
Specific adapte son analyse en fonction de la question d'enquête et du flux. Voici ce qui se passe en coulisses lorsque vous avez :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA distille toutes les réponses en un résumé des thèmes clés, en intégrant le contexte supplémentaire capturé par les questions de suivi (« Parlez-moi plus de ce défi »). Vous obtenez à la fois une vue d'ensemble et des détails représentatifs.
Questions à choix avec suivi : Chaque option de réponse (comme « Auto-apprentissage », « Tuteur payé », « Programme scolaire ») obtient son propre résumé, basé sur les réponses de suivi spécifiques à cette voie. Vous avez une idée directe de ce qui a fonctionné (ou non) pour les différentes stratégies de préparation ACT.
Questions de type NPS : Pour les questions de Net Promoter Score (« Quelle est la probabilité que vous recommandiez les bootcamps ACT ? »), chaque groupe—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient un résumé des thèmes distinct en fonction de leurs commentaires uniques et suivis.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires en utilisant ChatGPT ou d'autres outils d'IA, mais cela nécessite plus de tri manuel, de copie et de segmentation de vos conversations. Specific le fait automatiquement, vous offrant une analyse ciblée avec un effort manuel minimal. En savoir plus sur la conception de sondage spécifique pour les juniors du lycée et l'ACT.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA avec de grands ensembles de données d'enquête
Un piège avec les modèles d'IA est la « taille du contexte » : chaque outil (même ceux derrière GPT-4) ne peut traiter qu'un nombre limité de mots/réponses d'enquête à la fois. Si votre enquête de préparation ACT a vraiment pris de l'ampleur, vous pourriez atteindre cette limite rapidement.
Specific offre deux fonctionnalités clés pour contourner cela :
Filtrage : Vous pouvez limiter l'analyse uniquement aux conversations où les étudiants ont répondu à des questions particulières (« Montrez-moi uniquement les étudiants qui ont mentionné l'auto-apprentissage » ou « Analysez simplement les étudiants qui ont utilisé des services de tutorat »). Cela signifie moins de bruit, une concentration plus nette, et moins de risque de submerger l'IA.
Rognage : Lorsque vous voulez uniquement que l'IA voie des questions spécifiques ou des parties de la conversation (« Regardez seulement leurs réponses à la question ouverte de motivation »), vous pouvez couper les parties non pertinentes avant d'envoyer les données au moteur IA. Cela améliore la qualité et la vitesse.
Pour des conseils pratiques sur la conception de votre propre enquête, consultez le générateur de sondages conversationnels pour les juniors du lycée et l'ACT.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des lycéens en première année
Le travail d'équipe dans l'analyse est difficile : Lorsque les éducateurs ou les équipes de recherche approfondissent les résultats des enquêtes ACT ensemble, la coordination tombe souvent en morceaux entre les fichiers Excel, les longs fils d'email ou les versions conflictuelles des découvertes.
Collaboration via chat : Dans Specific, vous n'avez pas besoin de vous battre avec les feuilles de calcul ou inonder Slack pour partager des insights. Il vous suffit de démarrer un chat avec l'IA à propos de vos données d'enquête—et inviter d'autres à se joindre. Chaque chat peut avoir ses propres filtres (« Ce chat est juste pour les étudiants auto-apprenants »), et il montre clairement qui a fait chaque demande. Par conséquent, différents membres d'équipe ou départements peuvent explorer des sujets spécifiques par eux-mêmes, sans se marcher sur les pieds.
Voir les vraies personnes derrière les idées : Chaque message de chat montre l'avatar de l'expéditeur, donc lorsque vous et un collègue explorez des tendances—comme pourquoi certains juniors excellent sans tuteurs et d'autres luttent—chaque prise est transparente et attribuée. Cela minimise la confusion, aide à suivre le progrès et construit un processus de recherche répétable.
Cette structure soutient une analyse rapide, sans frictions et transparente, idéale pour des projets d'enquête collaborative sur la préparation ACT. Lisez-en plus sur comment créer des enquêtes collaboratives alimentées par l'IA ou essayez d'éditer directement le contenu de votre enquête avec l'éditeur d'enquête IA.
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