Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de première classe de lycée concernant les stages et l'expérience professionnelle en utilisant des méthodes basées sur l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser vos données d'enquête
La meilleure approche pour analyser votre enquête auprès des élèves de première classe de lycée dépend de la structure de votre enquête et du format de données. Voici comment vous pouvez aborder les deux types de données :
Données quantitatives : Si vos réponses d'enquête sont principalement des chiffres — par exemple, combien d'élèves ont obtenu un stage ou combien ont évalué positivement leur expérience — ils sont faciles à compter et à visualiser à l'aide d'outils comme Excel ou Google Sheets. Vous obtenez des statistiques instantanées, comme le pourcentage d'élèves ayant trouvé leur stage par des connexions scolaires ou combien prévoient d'acquérir plus d'expérience professionnelle cette année.
Données qualitatives : Si vous examinez des réponses ouvertes (comme « Décrivez ce que vous avez appris pendant votre stage »), le volume de texte peut devenir accablant rapidement. Personne n'a le temps de lire des centaines de dissertations — et si vous essayez, vous manquerez des motifs clés. C'est là que les outils d'IA interviennent, rendant possible l'extraction d'informations essentielles à partir d'une grande quantité de texte.
Il existe deux approches pour les outils traitant des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Flux de travail basique : Exportez vos réponses d'enquête, copiez-les dans ChatGPT (ou n'importe quel modèle d'IA de votre choix) et commencez une conversation.
Défis : Gérer de grands ensembles de données dans un outil de chat générique peut rapidement devenir compliqué. Vous devrez probablement diviser vos réponses, faire défiler sans fin et vous inquiéter de perdre le fil des réponses que vous avez examinées. Il y a très peu de structure ou de métadonnées, donc vous suivrez tout manuellement.
Si vous avez un budget limité ou que vous travaillez uniquement avec quelques réponses, cela fera l'affaire — mais c'est loin d'être optimal pour des projets d'enquête riche et multi-couches au lycée.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour ce travail : Specific est créé exactement pour les flux de travail d'enquêtes conversationnelles et qualitatives. C'est à la fois un créateur d'enquêtes (avec une IA conversationnelle pour vous aider à construire l'enquête et poser des questions de suivi intelligentes et personnalisées à vos répondants) et un puissant moteur d'analyse IA.
Meilleure qualité des données : En posant des questions de suivi en temps réel, Specific fait ressortir des retours plus riches et plus profonds des élèves de première sur les stages et l'expérience professionnelle — bien mieux que des enquêtes uniques et froides. Si votre objectif est de collecter des histoires honnêtes ou des défis nuancés, des sondages contextuels avec des suivis automatiques par IA sont vraiment importants (en savoir plus ici).
Résumés instantanés par l'IA : Lorsque vos données commencent à être collectées, Specific se met instantanément au travail. Il résume chaque réponse et l'ensemble des données, identifie les thèmes clés et les idées principales, et vous permet de discuter avec l'IA de ce que vous voyez. Pas de tableurs, pas d'exports complexes, et zéro tri manuel requis.
Exploration conversationnelle : Vous voulez approfondir pourquoi certains élèves ont eu du mal à trouver des stages, ou quels secteurs les ont le plus enthousiasmés ? Tapez simplement votre question en français ! Vous pouvez filtrer les réponses, les comparer par segments (comme la classe ou l'implication dans un club), et même obtenir des suggestions de questions à poser ensuite. Le système de Specific organise également vos données pour la collaboration en équipe — vous ne travaillez jamais en solo.
Résultats en quelques secondes : Cette approche non seulement élimine le travail fastidieux mais augmente considérablement la qualité et la quantité des informations que vous obtenez de votre enquête. Cas réel : Le gouvernement britannique a utilisé un outil d'IA pour analyser plus de 2 000 réponses qualitatives et a trouvé que l'IA faisait ressortir exactement les thèmes clés que leurs analystes humains ont identifiés, économisant ainsi énormément de temps et d'argent [2].
Si vous voulez voir comment cela fonctionne pour votre propre enquête sur les stages au lycée, expérimentez avec le préréglage de création d'enquête AI de Specific pour les stages et l'expérience professionnelle des juniors de lycée ou concevez le vôtre à partir de zéro avec le générateur d'enquêtes AI à question ouverte.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses d'une enquête sur les stages et l'expérience professionnelle des juniors de lycée
Vous ne savez pas exactement quoi demander à votre IA ? Les invites sont vos alliées. Vous pouvez utiliser des invites pour découvrir des thèmes, extraire des informations exploitables, ou simplement obtenir un rapide résumé exécutif de ce que les élèves vous disent. Voici comment je procède :
Invite pour les idées principales : Cette invite fait le gros du travail et est un favori des analystes expérimentés des enquêtes. Si vous fournissez un gros tas de réponses ouvertes à ChatGPT ou à un outil comme Specific, utilisez cette invite pour faire ressortir les sujets sur lesquels tout le monde est concentré :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas de indications
Sortie exemple :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Toujours fournir du contexte : Vous obtiendrez une bien meilleure analyse si vous expliquez la situation ou votre objectif avant de coller vos réponses d'enquête, comme ceci :
« J'ai mené une enquête parmi les élèves de première classe de lycée sur leur expérience récente en stage et leur expérience professionnelle. Nous sommes intéressés par ce qui aide ou empêche les élèves de trouver des stages, leurs motivations, et le soutien scolaire qu'ils ont trouvé utile. Analysez leurs réponses pour les grands thèmes, les opportunités de changement et ce qui pourrait aider les futurs étudiants. »
Approfondir un sujet : Disons que l'analyse de base révèle que de nombreux élèves ont eu du mal avec « trouver des stages dans les domaines STEM ». La plupart des outils d'IA sont excellents pour les suivis :
Dites-moi en plus sur « trouver des stages dans les domaines STEM ».
Trouver des mentions pertinentes : Vous voulez vérifier quelque chose ou confirmer votre hypothèse ? Utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé des difficultés à équilibrer le travail scolaire et les stages ? Inclure des citations.
Invites de personas : Pour comprendre la diversité des élèves qui répondent, demandez des personas (idéal pour les concepteurs de programmes ou les conseillers d'orientation) :
Basé sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les « personas » sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis : Pour obtenir une liste claire des difficultés ressenties par les élèves :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les problèmes, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'apparition.
Motivations et moteurs : Si vous voulez savoir ce qui pousse les juniors de lycée à chercher des stages :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Analyse des sentiments : Pour obtenir une lecture de l'humeur globale (souvent utile pour les rapports scolaires) :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Des idées de qualité ne viennent que lorsque vous combinez ces invites avec de bonnes questions et de solides sondages de suivi. Vous vous demandez quoi demander ? Consultez les meilleures questions pour les enquêtes de stage au lycée et les guides de création d'enquêtes étape par étape.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Les outils d'enquête alimentés par l'IA comme Specific (et des plateformes similaires comme Looppanel [3]) apportent de la structure à l'analyse des enquêtes au lycée par type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume chaque réponse — plus toutes les réponses aux questions de suivi posées automatiquement ou par vous — en thèmes clairs et exploitables et des citations d'exemples que vous pouvez intégrer directement dans un rapport.
Choix avec suivis : Pour chaque option que les élèves pouvaient sélectionner (par exemple, s'ils ont trouvé leur stage via un forum de carrière ou un ami), Specific génère un résumé de toutes les explications et suivis liés à ce choix. Cela vous aide à voir non seulement quelles routes sont les plus populaires, mais aussi celles qui présentent des défis ou des surprises.
Questions NPS : Si vous mesurez la satisfaction (Net Promoter Score), Specific sépare les résumés pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs — ce qui rend simple de voir ce qui motive l'opinion de chaque groupe et ce qui convertirait un passif ou un détracteur en promoteur.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires avec des outils d'IA basiques comme ChatGPT, mais c'est plus laborieux et ne vous donne pas la structure instantanée qu'une plateforme conçue pour cet usage fournit.
Comment surmonter les limites de contexte IA dans l'analyse des enquêtes
Lorsque vous travaillez avec de nombreuses réponses qualitatives, vous rencontrerez une limite : même les modèles d'IA les plus puissants ne comprennent qu'un certain nombre de « jetons » (morceaux de langage) à la fois. Si votre enquête collecte plus de 1 000 témoignages de lycéens, vous atteindrez rapidement les limites de taille de contexte.
Filtrage : Avec des outils comme Specific, vous pouvez filtrer les conversations avant de les envoyer à l'IA. Par exemple, concentrez-vous uniquement sur les élèves qui ont répondu à certaines questions (« élèves ayant complété des stages STEM ») ou ont eu des expériences spécifiques (« élèves ayant travaillé dans la vente au détail »). Cela maintient votre ensemble de données gérable et rend les résultats bien plus pertinents.
Rogner : Une autre méthode consiste à rogner les questions pour l'analyse IA. Au lieu d'envoyer l'entièreté du fil d'enquête, sélectionnez seulement les questions ou réponses les plus pertinentes. En réduisant le contexte, vous êtes capable d'analyser plus de données en petits lots ciblés qui ne surchargent pas l'IA.
Les deux méthodes vous protègent des limites tout en garantissant que vos informations restent solides et exploitables.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des élèves de première classe de lycée
Point de douleur de la collaboration : Si vous avez déjà essayé d'analyser une grande enquête en équipe, vous connaissez le mal de tête : tableurs éparpillés, contexte perdu, et confusion sur « qui a dit quoi ? » partout. C'est particulièrement vrai lors de l'examen des réponses qualitatives riches sur les stages et l'expérience professionnelle dans un cadre scolaire.
Vraie collaboration : Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête du lycée en temps réel simplement en discutant avec l'IA. Chaque chat d'analyse peut avoir des filtres uniques appliqués (comme segmenter par élèves avec ou sans expérience professionnelle préalable), ce qui signifie qu'un enseignant peut se concentrer sur les stages STEM et un autre sur la vente au détail ou l'hôtellerie, sans duplication d'effort.
Gestion de l'attribution et du contexte : Chaque chat montre qui a commencé la conversation, rendant clair quel éducateur ou conseiller étudie quel segment. Si vous travaillez en équipe, vous verrez également les avatars de chaque message, il est donc évident qui a formulé quelle hypothèse ou collé quelle invite. Plus de risque de perdre le fil de qui fait quoi.
Borne pour le partage d'insights : Si quelqu'un met en avant un thème (par exemple, "les élèves veulent plus d'éducation professionnelle à l'école"), cet insight est facile à faire remonter et à discuter avec votre équipe. Vous pouvez garder les chats pour des besoins séparés (par exemple, défis, opportunités, citations clés) sans solutions de contournement encombrantes.
Créez maintenant votre enquête sur les stages et l'expérience professionnelle des élèves de première classe de lycée
Commencez à collecter des insights authentiques et exploitables des voix des étudiants et transformez-les en étapes suivantes en quelques minutes avec l'analyse d'enquêtes alimentée par l'IA qui fait tout le gros du travail pour vous.