Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses provenant d'une enquête auprès des étudiants de première sur la participation aux services communautaires, en utilisant des outils d'analyse de sondages intelligents et l'IA pour obtenir de meilleures informations et résultats.
Choisir les bons outils pour analyser les données du sondage
L'approche et les outils dont vous aurez besoin dépendent de la forme et de la structure de vos données d'enquête.
Données quantitatives : Si vous avez des résultats oui/non ou à choix multiples (comme "Combien de premiers participent aux services communautaires ?"), vous pouvez les comptabiliser facilement dans Excel ou Google Sheets—ces outils facilitent le comptage et les statistiques de base.
Données qualitatives : Si votre enquête inclut des questions ouvertes ou de suivi, lire chaque réponse une par une n'est pas pratique, surtout si vous avez collecté de nombreuses réponses. C'est là que l'IA intervient. Les outils d'IA peuvent traiter des centaines de réponses écrites à la fois, résumer les thèmes, et vous aider à repérer des motifs qui seraient impossibles à trouver manuellement.
Lors du traitement des réponses qualitatives, il existe deux principales approches pour choisir le meilleur outil :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous utilisez un outil d'IA générique comme ChatGPT, vous pouvez copier et coller vos réponses exportées dans une fenêtre de chat et commencer une conversation sur les données.
Cette approche fonctionne, mais vous aurez besoin de faire un peu de mise en forme et de nettoyage. Gérer de grands ensembles de données de cette manière n'est pas toujours pratique ; si vos réponses ne tiennent pas dans la limite de taille de message de l'IA, vous serez forcé de diviser ou de résumer manuellement. De plus, vous devrez suivre les parties de données que vous envoyez avec chaque demande, et assurer la confidentialité si vous traitez des informations sensibles.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour la collecte et l'analyse d'enquêtes. Il vous permet à la fois de recueillir des retours (même avec des questions de suivi enrichies) et d'analyser les réponses avec l'IA au même endroit.
Lors de la collecte de données, Specific pose automatiquement des questions de suivi personnalisées, menant à des réponses plus profondes et réfléchies. Cela garantit que vous ne recevez pas seulement des réponses oui/non, mais des histoires et des opinions riches de la part des étudiants. (En savoir plus dans le guide des questions de suivi automatique par IA.)
Avec l'analyse alimentée par IA intégrée, vous pouvez voir des résumés générés automatiquement, les thèmes les plus mentionnés, et des statistiques claires pour les enquêtes de première—sans copier manuellement ou faire des ajustements avec des feuilles de calcul. Le meilleur, c'est que vous pouvez discuter directement avec l'IA au sujet de vos données, poser des questions sur des groupes ou sujets spécifiques, et même gérer quelles données sont envoyées au contexte de l'IA. Pour en savoir plus, consultez l'aperçu de l'analyse des réponses aux sondages par IA dans Specific.
Si vous partez de zéro, vous pouvez utiliser le générateur de sondage IA adapté aux étudiants de première et à la participation aux services communautaires.
Invites utiles pour analyser les réponses des étudiants de première sur la participation aux services communautaires
La puissance de l'analyse par IA vient des questions (ou "prompts") que vous lui posez. Utiliser des suggestions intelligentes vous aide à atteindre le cœur de vos résultats de sondage sur la participation aux services communautaires plus rapidement, que vous soyez sur ChatGPT ou utilisant un outil d'enquête intégré comme Specific.
Suggestion pour idées principales : Si vous voulez une vue d'ensemble de ce que disent les étudiants, essayez ceci :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez 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
Conseil : l'IA fonctionne mieux quand elle comprend le contexte de l'enquête et vos objectifs. Par exemple, vous pouvez ajouter des détails supplémentaires comme ceci :
"Vous m'aidez à analyser les réponses à une enquête d'étudiants de première sur leur participation à des programmes de services scolaires et communautaires. Mon objectif est de trouver ce qui motive la participation, les obstacles auxquels les étudiants sont confrontés, et ce qui pourrait accroître leur implication."
Ensuite, si l'IA souligne une idée principale (comme "manque de transport"), vous pouvez approfondir en suggérant : Dites-m'en plus sur les obstacles liés au transport—quels problèmes spécifiques les étudiants ont-ils soulevés ?
Suggestion pour sujet spécifique : Vous voulez savoir si quelqu'un a parlé de quelque chose en particulier ?
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Voici quelques autres suggestions qui conviennent particulièrement bien pour analyser les retours des étudiants de première sur la participation aux services communautaires :
Suggestion pour personas : Identifiez des types d'étudiants basés sur leurs motivations, obstacles, et citations. Copiez simplement :
Sur la base des réponses à 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 caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée.
Suggestion pour points de douleur et défis : Vous voulez savoir ce qui empêche les étudiants de participer ?
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez toute tendance ou fréquence d'occurrence.
Suggestion pour motivations et moteurs : Découvrez pourquoi les étudiants décident de participer ou pas.
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Suggestion pour analyse de sentiment : Pour vérifier le sentiment général sur le service communautaire :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous pouvez développer vos compétences dans la conception de questions d'enquête efficaces en lisant ces conseils pour les meilleures questions pour les enquêtes des étudiants de première sur la participation aux services communautaires.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Comprendre comment l'analyse est structurée vous donne plus de contrôle et de confiance dans les résultats.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Pour chaque question ouverte, Specific résume les points principaux dans les réponses des étudiants, y compris tous ces suivis enrichis. C'est un moyen compact de voir ce que disent les étudiants—en un coup d'œil.
Questions à choix avec suivis : Lorsque votre enquête demande aux étudiants de choisir parmi des options (comme les motifs de bénévolat) puis recueille leurs raisons écrites, Specific crée un résumé pour chaque choix. Vous pouvez donc comparer ce que disent les étudiants qui "font du bénévolat pour obtenir des crédits universitaires" par rapport à ceux qui "font du bénévolat pour le plaisir".
Questions NPS (Net Promoter Score): Si vous utilisez le NPS—comme demander à quelle probabilité les étudiants recommanderaient des opportunités de service communautaire—Specific vous donne un résumé pour chaque groupe : détracteurs, passifs, et promoteurs. Ainsi, les thèmes communs de chaque segment ne sont jamais perdus dans le mélange.
Vous pouvez faire cela dans ChatGPT aussi, mais cela nécessite plus de configuration manuelle : vous devrez diviser les réponses par question ou type de réponse avant de demander à l'IA pour chaque sous-ensemble.
En savoir plus sur la conception d'enquêtes réfléchies pour les étudiants de première dans ce guide étape par étape pour créer des enquêtes pour les étudiants de première sur le service communautaire.
Comment relever le défi de la limite de contexte de l'IA
Lorsque vous recueillez beaucoup de données de sondage—surtout des réponses ouvertes—les outils d'IA peuvent rencontrer ce qu'on appelle une "limite de contexte". En termes simples, c'est la quantité maximale de texte que vous pouvez envoyer à l'IA pour analyser en une seule fois. Si vous essayez de forcer trop de conversations de sondage, vous atteindrez rapidement le mur.
Heureusement, il existe des manières intelligentes de gérer cela :
Filtrage : N'envoyez que les conversations où les étudiants de première ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi certaines réponses. Cela signifie que vous pouvez, par exemple, vous concentrer uniquement sur les étudiants qui ont fait du bénévolat dans des programmes après l'école, puis demander à l'IA d'analyser uniquement ceux-ci pour obtenir des informations clés.
Ajustement : Choisissez des questions spécifiques à inclure dans votre analyse. Donc, si vous voulez vous concentrer uniquement sur les motivations de la participation, vous pouvez éliminer les questions non liées, en ajustant plus de contenu utile dans la "fenêtre de contexte" de l'IA.
Specific propose les deux approches d'office. Si vous travaillez sur ChatGPT, vous devrez faire ces sélections et ajustements manuellement avant de coller vos données.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des étudiants de première sur le service communautaire
Collaborer avec des enseignants, administrateurs ou leaders étudiants sur l'analyse des enquêtes sur la participation aux services communautaires des étudiants de première peut rapidement devenir désordonné—surtout lorsque vous jonglez avec des feuilles de calcul, des longues chaînes d'e-mails et des notes éparpillées.
Dans Specific, le travail en équipe est intégré. Vous pouvez discuter directement avec l'IA au sujet des données, et n'importe qui dans votre équipe peut intervenir avec ses propres questions ou suivre une piste différente. Si vous travaillez sur plusieurs dimensions (peut-être un chat pour les motivations, un autre pour les obstacles, un troisième pour les tendances NPS), vous pouvez les garder toutes organisées.
Chaque chat est clairement étiqueté avec son créateur—fini les devinettes pour savoir qui analyse quoi. Il est facile de créer un nouveau filtre de chat ("Regarder uniquement les étudiants qui n'ont pas participé au service communautaire"), et l'équipe peut travailler en parallèle, pas l'un sur l'autre.
Lorsque vous collaborez, vous pouvez voir qui a contribué à chaque message grâce aux avatars à côté de chaque bulle de discussion. Cela élimine les incompréhensions et aide tout le monde à rester sur la même longueur d'onde, surtout lorsque vous rapportez les insights à la communauté scolaire ou planifiez des interventions pour accroître la participation.
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