Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'un sondage d'élèves de première secondaire sur leur expérience de double inscription en utilisant des outils d'analyse des réponses d'enquêtes basés sur l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Lorsqu'il s'agit d'analyser un sondage d'élèves de première secondaire sur l'expérience de la double inscription, votre approche et votre choix d'outils dépendent de la nature et de la structure de vos données de réponse.
Données quantitatives : Pour les questions de l'enquête comme « Avez-vous suivi au moins un cours en double inscription ? » ou « Combien de cours avez-vous complétés ? », vous pouvez facilement compter les sélections avec des tableurs comme Excel ou Google Sheets. Ces outils sont parfaits pour traiter les chiffres ou visualiser tout dans des colonnes ordonnées.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes (« Quel a été votre plus grand défi lors de la double inscription ? ») et les réponses aux questions de suivi portent les informations les plus riches mais sont difficiles à quantifier. Lire des centaines de ces réponses est intimidant, et il est presque impossible d'identifier les tendances manuellement. Pour cette raison, l'utilisation d'outils d'IA pour analyser et résumer est presque essentielle.
Il existe deux approches d'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête et copier directement les réponses dans ChatGPT ou des modèles de langage IA similaires. Ensuite, vous demandez à l'IA d'extraire les idées principales, de résumer ou de catégoriser les commentaires.
Avantages : C’est accessible, flexible, et fonctionne pour des ensembles de données petits à modérés.
Inconvénients : Manipuler des données d'enquête dans ChatGPT n'est pas très pratique. Formater les données, les copier, gérer les limites de longueur de contexte et assurer la confidentialité sont plus laborieux. ChatGPT n'est pas spécifiquement conçu pour les flux de travail d'enquête, donc vous vous retrouvez à répéter du travail ou à passer du temps à organiser vos sorties.
Outil tout-en-un comme Specific
Des solutions tout-en-un comme Specific sont conçues pour la collecte et l'analyse d'enquêtes propulsées par l'IA. Voici pourquoi :
Collecte de données intégrée & analyse par IA : Collectez à la fois des données structurées (choix multiples) et non structurées (réponses ouvertes), avec une IA qui résume instantanément les réponses et identifie les thèmes les plus mentionnés.
Suivi en temps réel pour une meilleure qualité : Au fur et à mesure que les réponses arrivent, des questions de suivi automatiques par IA approfondissent les réponses floues et capturent des commentaires plus riches. Cette approche découvre le contexte que les formulaires de base manquent. Lisez-en plus sur les questions de suivi automatiques par IA pour comprendre comment cela fonctionne.
Discutez avec l'IA de votre enquête : Après avoir recueilli des réponses, vous pouvez discuter de manière interactive avec l'IA à propos de vos données—très semblable à ChatGPT, mais conçu pour les retours des répondants. Vous n'êtes pas limité à un seul fil : dans l'analyse des réponses d'enquête par IA de Specific, vous pouvez lancer plusieurs chats IA, chacun axé sur différents segments, comme les étudiants ayant complété plusieurs cours ou les défis résumés parmi les premiers statutaires en double inscription.
Idées actionnables, pas de travail manuel : Les idées clés, les citations directes et les tendances sont résumées pour que vous puissiez les utiliser immédiatement pour la prise de décision ou les rapports. L'IA fait le gros du travail pour vous—pas de feuilles de calcul ou de tri manuel.
Pour plus de détails, consultez notre guide sur comment créer facilement des enquêtes pour élèves de première secondaire sur l'expérience de double inscription ou essayez le générateur d'enquêtes pour élèves de première secondaire avec des paramètres préétablis pour la double inscription.
Note contextuelle : À l'échelle nationale, 34 % des élèves du secondaire participent à des programmes de double inscription, et l'analyse de leurs expériences est essentielle à mesure que ces chiffres augmentent. Rien qu'en Californie, la participation a triplé de 2015 à 2024, atteignant désormais 30 % de la classe de diplômés. [1][2]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des enquêtes de double inscription des élèves de première secondaire
Poser les bons prompts peut révéler les modèles principaux, les motivations et les opportunités cachées dans votre enquête. Voici un ensemble de prompts éprouvés :
Prompt pour les idées principales : Lorsque vous souhaitez faire ressortir les principaux sujets que les étudiants abordent dans leurs réponses sur l'expérience de double inscription, utilisez ce prompt (fonctionne à la fois dans ChatGPT et Specific):
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
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées sur le dessus
- 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
Astuce : Si vous voulez des résumés plus exploitables ou précis, fournissez toujours à l'IA un contexte supplémentaire, comme l'objectif de votre enquête ou le groupe cible.
Voici le contexte : Ces réponses proviennent de secondaires qui ont participé à des programmes de double inscription. Je veux comprendre leurs plus grands défis pour améliorer le soutien aux programmes futurs.
Prompt pour approfondir : Demandez : « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) » pour explorer une tendance ou un thème spécifique mentionné par les étudiants.
Prompt pour sujet spécifique : Vous essayez de valider des hypothèses ou de vérifier si un sujet a été abordé ? Utilisez : « Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ? Inclure des citations. »—idéal lorsque vous voulez des preuves pour un thème spécifique (comme les problèmes de crédits de transfert ou les conflits d'horaire).
Prompt pour les personas : Si vous souhaitez identifier des personas (comme « étudiants axés sur l'université » vs. « étudiants axés sur la carrière »), ce prompt fonctionne :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : Comprendre les principaux défis ? Essayez:
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour motivations et moteurs : Pour comprendre pourquoi les étudiants ont choisi la double inscription ou ce qui les motive, utilisez :
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 et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Expérimenter avec ces prompts (et les ajuster pour votre contexte) vous permet de tirer parti des données d'enquête beaucoup plus efficacement, que vous utilisiez Specific ou un autre outil d'IA.
Pour plus d'idées, consultez cette liste des meilleures questions pour enquêtes de double inscription — un excellent point de départ pour construire des questions ouvertes d'enquête qui fonctionnent bien avec l'analyse par IA.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Lorsque vous analysez les réponses à une enquête d'élèves de première secondaire sur l'expérience de double inscription dans Specific, le flux de travail de l'IA est adapté à chaque structure d'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific génère automatiquement un résumé pour toutes les réponses à chaque question principale, en décomposant également les réponses aux questions de suivi motivées par un prompt. Cela distille des thèmes nuancés sans lire page après page de texte.
Choix avec suivis : Pour des questions à choix multiples avec suivis, chaque option de réponse reçoit son propre résumé généré par IA. Il est facile de voir ce que les étudiants qui ont sélectionné « défis d'horaire » ont dit dans les suivis par rapport à ceux signalant « crédits de transfert ».
Questions NPS : Les retours de Net Promoter Score sont divisés par groupe—detractors, passifs, promoteurs—avec un résumé séparé pour chaque catégorie de réponses de suivi. Cela met en évidence comment les expériences positives des promoteurs diffèrent des autres.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires en configurant des prompts minutieux dans ChatGPT, mais cela peut rapidement devenir compliqué—surtout si vos données d'enquête s'élargissent ou si vous souhaitez relancer régulièrement l'analyse à mesure que plus de jeunes répondent.
Si vous voulez plonger directement, le constructeur d'enquêtes NPS pour jeunes de premier cycle sur la double inscription est un excellent point de départ.
Comment relever les défis des limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
L'une des plus grandes difficultés dans l'analyse des enquêtes est les limites de contexte de l'IA : les modèles GPT ne peuvent « voir » qu'une certaine quantité de texte à la fois. Si vous réalisez une enquête à grande échelle—par exemple, vous analysez les données des 34 % d'élèves du secondaire aux États-Unis participant à la double inscription [1]—les réponses ne peuvent tout simplement pas toutes tenir dans le contexte en même temps.
Specific résout ce problème en offrant :
Filtrage : Seules les conversations avec des réponses aux questions ou choix qui vous intéressent sont incluses dans votre analyse. Par exemple, vous pouvez filtrer pour analyser uniquement les jeunes femmes de première, ou seulement les étudiants qui ont indiqué que la planification était leur plus grand défi.
Recadrage: Choisissez manuellement quelles questions de l'enquête envoyer à l'IA pour analyse. En recadrant, vous réduisez drastiquement la taille du contexte—permettant à l'IA d'approfondir chaque segment de sujet.
Ce flux de travail ciblé est difficile et lent si vous comptez seulement sur des outils d'IA génériques mais est transparent dans Specific. En savoir plus sur le flux de travail d'analyse des réponses d'enquête par IA sur notre site.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux sondages des élèves de première secondaire
La collaboration est difficile lorsque tout le monde regarde la même feuille de calcul. Si votre équipe analyse un sondage d'élèves de première secondaire sur l'expérience de la double inscription, il est facile de se perdre dans les e-mails déconnectés ou les résumés dupliqués—surtout lorsque vous voulez un aperçu rapide des raisons pour lesquelles les jeunes participent, quels sont leurs obstacles et comment différents personas expérimentent le processus.
Analysez en discutant avec l'IA : Dans Specific, vous et votre équipe pouvez analyser les données de l'enquête en discutant avec l'IA. Cela imite la flexibilité d'une conversation réelle, donc vous affinez les idées plus rapidement—aucune expertise requise.
Chats multiples, focus personnalisé : Vous pouvez lancer plusieurs fils de discussion, chacun avec son propre segment ou filtres—comme « Idées des jeunes dans les classes AP » ou « Défis uniques aux étudiants en transfert ». Il est toujours clair qui a démarré chaque fil, et vous pouvez revoir ou diviser instantanément les conversations précédentes.
Voir qui a dit quoi : En collaborant, chaque message montre qui l'a envoyé—rendant les relèves entre les membres de l'équipe ou les chercheurs fluides. Que ce soit le conseiller d'orientation, le directeur ou le chef des services aux étudiants plongeant dans les données, le point de vue de chacun reste organisé et visible.
Si vous construisez votre propre flux de travail, envisagez d'utiliser une plateforme dédiée à l'analyse des enquêtes pour cela—les outils à usage général ne peuvent souvent pas atteindre ces niveaux de collaboration et de filtrage transparent. Vous voulez voir à quel point c'est facile ? Essayez le constructeur d'enquêtes par IA pour jeunes de première secondaire.
Créez maintenant votre enquête sur l'expérience de double inscription des jeunes de première secondaire
Obtenez des informations significatives en quelques minutes—pas en semaines—avec l'IA conversationnelle qui collecte de meilleures données et analyse instantanément les réponses pour vous. Créez une enquête sur l'expérience de la double inscription pour les jeunes de première secondaire et transformez les réponses en améliorations exploitables, rapidement.