Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête réalisée auprès d'élèves de lycée sur leurs intérêts professionnels, pour vous permettre de découvrir ce qui importe réellement aux adolescents d'aujourd'hui en utilisant l'IA et des techniques d'analyse intelligentes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses
La meilleure approche—et les meilleurs outils—dépendent de la structure de vos réponses d'enquête. Simplifions cela :
Données quantitatives : Des chiffres comme le nombre d'étudiants souhaitant aller à l'université ou choisissant un domaine professionnel particulier sont faciles à compter et à comparer. Vous pouvez rapidement travailler avec cela dans Excel ou Google Sheets—sommez les réponses, affichez les pourcentages, et créez des graphiques.
Données qualitatives : Des réponses plus approfondies—comme des réponses ouvertes ou des questions de suivi—sont plus complexes. Parcourir des dizaines (ou des centaines) de réponses en texte libre n'est tout simplement pas réaliste. Pour repérer les tendances, faire émerger des histoires, et extraire des thèmes, vous devez utiliser des outils AI.
Il y a deux approches pour outiller lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse AI
Une manière est de copier vos données de réponses exportées dans ChatGPT (ou un autre outil basé sur GPT) et simplement discuter des données.
Cela est réalisable pour des ensembles de données plus courts. Vous collez vos réponses et commencez à poser des questions : « Quels sont les principaux sujets ? », « Trouvez toutes les mentions de préoccupations financières », etc. Mais cela peut devenir désordonné—les irrégularités de formatage, les limites de contexte, et le manque de structure vous ralentiront. Vous finirez par retaper des invites, faire défiler pour trouver des réponses, et jongler avec des fichiers.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour analyser les données d'enquête qualitatives, et fait tout ce qui précède—et plus encore—directement dès la sortie de la boîte. Il vous permet de :
Collecter des données et les analyser en une seule fois : Créez des enquêtes, distribuez-les, et obtenez des réponses instantanément prêtes pour la synthèse AI.
Améliorer la qualité des réponses avec des suivis intelligents : Lorsqu'un élève donne une réponse vague, l'AI pose automatiquement des questions de suivi clarifiantes—résultat, des données plus riches (voir plus dans les questions de suivi alimentées par l'AI).
Obtenir une analyse instantanée : L'AI résume chaque réponse ouverte et suivi, distillant les principaux thèmes, statistiques, et insights exploitables—sans travail manuel nécessaire. Vous pouvez vous concentrer sur des questions spécifiques, ou discuter avec l'AI comme dans ChatGPT, mais toutes vos données d'enquête et filtres sont là (en savoir plus sur l'analyse AI des réponses d'enquête).
Affiner votre analyse : Gérez exactement ce qui entre dans votre contexte AI—appliquez des filtres, réduisez les questions, ou concentrez l'analyse sur un segment d'élèves, comme seulement les juniors qui ont mentionné des métiers STEM.
C'est un vrai gain de temps, et ça aide à s'assurer que vous ne manquez pas de précieux motifs cachés dans les données qualitatives. Si vous êtes prêt à créer une enquête pour ce public et ce sujet, vous pouvez utiliser le préréglage du générateur d'enquête AI pour les intérêts professionnels des élèves de lycée ou partir de zéro avec le principal générateur d'enquête AI.
Suggestions d'invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des intérêts professionnels des élèves de lycée
Une fois que vous avez vos données et votre outil AI prêts, les invites sont votre arme secrète pour débloquer des insights. Voici mes suggestions d'invites pour les résultats des intérêts professionnels des enquêtes de lycéens :
Invite pour les idées centrales : Utilisez ceci lorsque vous voulez extraire des thèmes centraux à partir d'un grand ensemble de réponses ouvertes. C'est la même que nous utilisons dans Specific, mais ça marche partout (comme dans ChatGPT aussi) :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
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
Vous obtiendrez une bien meilleure analyse si vous ajoutez un contexte pour l'AI—comme de quoi parle votre enquête, ce qui intéresse votre public, ou ce que vous voulez tirer du rapport. Voici comment vous pouvez faire cela :
Vous êtes un expert en éducation et développement de carrière pour les jeunes. Les étudiants aux États-Unis (principalement des lycéens juniors) ont répondu à une question ouverte sur leurs objectifs après le lycée. Analysez les réponses en utilisant l'invite des idées centrales ci-dessus. Je m'intéresse surtout aux motivations personnelles ou préoccupations que les étudiants mentionnent au sujet de leurs plans de carrière.
« Dites-m'en plus sur XYZ (idée centrale) : » Après avoir extrait les principaux thèmes, juste posez des questions de suivi sur n'importe quel sujet ou idée particulière, pour une exploration plus approfondie.
Invite pour un sujet spécifique : Curieux de savoir qui a évoqué « école de métier » ou un autre chemin non traditionnel ? Demandez simplement:
Quelqu'un a-t-il parlé de l'école de métier ? Inclure des citations.
Invite pour des personas : Idéal pour découvrir différents « types » d'élèves, par exemple :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont « personas » sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour points de douleur et défis : Les adolescents font face à des obstacles—capturez-les rapidement :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chaque, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour motivations & moteurs : Concentrez-vous sur le “pourquoi” de leurs réponses :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons primaires exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupe des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Invite pour Sentiment : Voyez rapidement l'humeur et la confiance :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Comment Specific analyse les données qualitatives pour chaque type de question d'enquête
Specific adapte son analyse en fonction de la structure de chaque question. Voici comment elle aborde les principaux types que vous verrez dans une enquête sur la carrière des lycéens :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Toutes les réponses ouvertes (y compris les suivis clarifiants) sont résumées ensemble. Vous obtenez un rapport concis sur ce que les étudiants ont partagé, qu'ils aient écrit deux mots ou deux paragraphes.
Choix avec suivis : Chaque choix (disons, « Université » ou « École de métier ») a un résumé de ses réponses de suivi associées—vous pouvez donc voir pourquoi les étudiants ont choisi ce qu'ils ont fait ou quelles préoccupations ils ont attaché à chaque option.
NPS : Pour les questions net promoter (par exemple, « À quel point êtes-vous susceptible de poursuivre votre objectif professionnel principal ? »), les réponses sont groupées par promoteurs, passifs, et détracteurs. Chaque segment a son propre résumé des commentaires ou suivis associés. En savoir plus sur la création d'enquêtes NPS pour ce public.
Bien sûr, vous pouvez faire la même chose dans ChatGPT, mais vous copierez les données pour chaque catégorie, et gérerez les étapes vous-même—cela prend juste plus d'efforts manuels.
Si vous avez besoin d'inspiration sur les questions à poser dans votre propre enquête, voici un guide détaillé sur les meilleures questions pour une enquête sur les intérêts professionnels des élèves de lycée.
Comment gérer la limite de contexte AI lorsque vous analysez beaucoup de réponses
Les outils AI—qu'ils soient basés sur GPT ou intégrés, comme Specific—ont une limite de taille de contexte. Si vous avez de nombreuses réponses, tout ne tiendra pas dans la « tête » de l'AI en même temps. C'est pourquoi la plupart des plateformes (y compris Specific) offrent deux moyens clés pour contourner cela :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques. Par exemple, concentrez-vous uniquement sur les étudiants qui ont mentionné des « carrières dans le secteur de la santé »—ainsi vous restez en deçà de la limite, mais obtenez toujours des insights puissants.
Recadrage : Sélectionnez seulement les questions particulières à envoyer à l'AI. Si les réponses de suivi à « Quelle est votre plus grande inquiétude au sujet de votre futur emploi ? » sont les plus importantes, analysez juste celles-là—en ignorant les questions non liées pour garder l'analyse concentrée et dans les limites de contexte.
Specific a ces deux fonctionnalités intégrées, mais vous pouvez utiliser les mêmes principes si vous travaillez avec des données exportées dans un autre outil GPT. Cette approche garde votre analyse à la fois large (vue d'ensemble) et profonde (mise au point), sans surcharger l'AI.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des élèves de lycée
La collaboration est un réel défi lors de l'analyse des réponses d'enquête des élèves de lycée sur leurs intérêts professionnels. Typiquement, vous vous retrouvez à envoyer des feuilles Excel exportées d'avant en arrière, à commenter dans Slack, ou à lutter pour aligner les constatations entre les conseillers d'orientation, les enseignants, et le personnel de recherche. Il est facile de perdre des nuances ou des découvertes importantes.
Dans Specific, analyser ensemble est facile—vous discutez simplement avec l'AI. N'importe qui dans votre équipe peut lancer une nouvelle discussion, axée sur un angle différent—comme « Les étudiants axés sur la technologie » ou « Les étudiants incertains quant à l'université. » Chaque discussion d'analyse peut avoir des filtres séparés, et il est toujours clair qui a créé quelle discussion, donc vous ne perdez jamais le suivi des insights ou de l'auteur.
La collaboration visible signifie des résultats plus rapides, plus clairs : Dans chaque discussion AI, des avatars colorés montrent qui a posé quoi. Vous voyez une conversation en cours, permettant à plusieurs collègues d'interagir avec le même assistant AI, et de suivre leurs pensées en temps réel. Ces fils d'analyse collaborative permettent aux conseillers, aux enseignants, et aux administrateurs de réviser, contester, ou construire rapidement sur les invites et les découvertes des autres—directement dans l'outil.
Si vous souhaitez approfondir la personnalisation et l'édition collaborative de vos enquêtes, consultez le éditeur d'enquête AI—il vous permet d'ajuster les enquêtes ensemble, simplement en décrivant les changements en langage naturel.
Créez maintenant votre enquête sur les intérêts professionnels des élèves de lycée
Commencez à découvrir ce que les étudiants pensent vraiment avec l'analyse alimentée par l'AI et les outils collaboratifs—vous obtiendrez des insights plus riches, plus rapidement, et ne manquerez jamais les tendances clés dans la planification de carrière des jeunes.