Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des lycéens en première concernant leurs projets après l'obtention du diplôme. Si vous cherchez des conseils pratiques pour transformer les données de l'enquête en informations utiles, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche que vous adoptez—et les outils dont vous aurez besoin—dépendent beaucoup de la forme et de la structure de vos données d'enquête. Si vous suivez des réponses à choix unique et à choix multiple, vous utiliserez des méthodes différentes de celles utilisées pour interpréter des pages de commentaires d'étudiants sur leurs rêves universitaires ou leurs inquiétudes professionnelles.
Données quantitatives : Les chiffres, décomptes et réponses à choix fixe (comme « Quelle est la probabilité que vous alliez directement à l'université ? ») sont rapides à analyser avec des outils familiers comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez facilement résumer, représenter graphiquement et comparer le nombre d'étudiants envisagées différentes voies.
Données qualitatives : Les informations issues de questions ouvertes—comme « Pourquoi souhaitez-vous prendre une année de césure ? »—peuvent être de véritables mines d’or, mais lire des dizaines de réponses détaillées peut rapidement devenir accablant. C'est là que les outils d'IA deviennent inestimables : ils peuvent lire, regrouper et synthétiser de nombreux textes libres pour que vous n'ayez pas à faire défiler chaque ligne vous-même.
Il existe deux approches de base pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête brutes, les intégrer dans ChatGPT (ou des modèles similaires) et commencer à discuter à leur sujet. Cette approche est flexible et rapide pour les ensembles de données plus petits, vous permettant de poser des questions de suivi spécifiques à la volée.
Mais : Gérer des ensembles de données volumineux ou désordonnés de cette façon peut rapidement devenir lourd. Vous passerez probablement du temps supplémentaire à copier, coller, formater et naviguer les limites de longueur de contexte. De plus, il peut être difficile de garder les fils de conversation organisés si vous souhaitez collaborer ou revoir les connaissances plus tard.
Outil tout-en-un comme Specific
Les outils d'enquête IA dédiés comme Specific sont conçus pour ce scénario précis. Vous pouvez à la fois collecter les réponses d'enquête—avec des suivis IA intégrés qui posent des questions de clarification ou de sondage pour améliorer la qualité des données—et les analyser instantanément.
Dans Specific : L'IA fournit des résumés instantanés, souligne les thèmes clés et propose des insights exploitables. Vous pouvez poser des questions sur les tendances, les motivations ou les points de douleur, et obtenir des réponses concises sans rien copier dans un autre outil. Tout reste organisé avec des filtres, des discussions et des contrôles contextuels.
L'avantage ici est que l'IA suit les étudiants pendant l'enquête elle-même, explorant leurs motivations ou leurs antécédents comme le ferait un intervieweur humain qualifié. Vous obtiendrez des réponses bien plus riches, pas seulement des réponses oui/non ou des phrases vagues. Si vous voulez un guide complet, consultez ce guide sur comment créer une enquête pour les lycéens en première sur les projets après l'obtention du diplôme.
Si vous avez besoin de comparer d'autres outils de recherche de niveau professionnel, il existe des options classiques comme MAXQDA, QDA Miner, ATLAS.ti, Voyant Tools, et Quirkos—tous largement utilisés pour l'analyse des données qualitatives dans les milieux académiques et professionnels. Cependant, peu d'entre eux supportent les interactions IA conversationnelles, un contexte d'enquête approfondi, ou une analyse basée sur des discussions en temps réel comme le font les plateformes d'enquête modernes comme Specific. [3][4][5][6][7]
Considérez que même les agences gouvernementales utilisent maintenant l'IA pour l'analyse de réponses à grande échelle : l'IA du gouvernement britannique, « Humphrey », a récemment traité plus de 2 000 réponses à une consultation, mettant en lumière des thèmes critiques en une fraction du temps nécessaire aux humains—libérant les chercheurs pour creuser plus approfondissement, plus rapidement. [2]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur les plans après l'obtention du diplôme
Une fois que vous avez obtenu vos réponses ouvertes à l'enquête auprès des lycéens en première, la véritable puissance de l'IA réside dans le quoi demander. Voici mes prompts de démarrage préférés que vous pouvez utiliser avec Specific, ChatGPT, ou d'autres outils d'analyse alimentés par GPT. (Tous sont particulièrement pertinents pour interroger ce que les étudiants pensent, veulent et s'inquiètent pour l'année prochaine.)
Prompt pour les idées principales : Obtenez les thèmes et idées de haut niveau à partir de vos données. Cela fonctionne très bien pour les sets de données volumineux. Voici un modèle de prompt (c'est aussi celui que Specific utilise) :
Votre tâche est d'extraire les 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 des idées principales spécifiques (utilisez des nombres, pas des mots), les plus mentionnés en premier
- aucune suggestion
- aucune indication
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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte sur votre enquête, tel que l'objectif, le contexte, ou ce que vous cherchez à accomplir. Voici un exemple rapide :
Analysez les réponses des lycéens en première concernant leurs plans après l'obtention du diplôme. Notre objectif est d'identifier l'aide dont ils ont le plus besoin et ce qui influence leurs décisions. Inclure les thèmes clés et les comptes pertinents.
Les résultats deviennent plus précis et plus exploitables de cette façon—surtout si vous voulez savoir, par exemple, si les parents ou les enseignants ont été l'influence principale sur les plans des étudiants. (Fait intéressant, 90% des étudiants de la génération Z font confiance à leurs parents pour les guider dans les plans après le lycée, beaucoup plus que les enseignants ou les médias sociaux, donc les perspectives des parents peuvent être un facteur important. [1])
Vous pouvez également creuser dans n'importe quel thème en disant :
Dites-moi en plus sur [idée principale]
ou vérifier spécifiquement :
Quelqu'un a-t-il parlé de [école de métiers] ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Vous avez du mal à segmenter les étudiants avec des attitudes ou objectifs similaires ? Essayez ceci :
En fonction des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—semblable à la façon dont les "personas" sont utilisées en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Si vous voulez savoir ce que les étudiants trouvent le plus difficile (des finances à l'incertitude) :
Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, les frustrations ou les défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.
Prompt pour les motivations et moteurs : Pour comprendre ce qui enthousiasme les étudiants ou pourquoi ils s'orientent vers un certain chemin :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations primaires, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Pour voir rapidement si le corps étudiant est généralement optimiste, stressé ou mixte :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et idées : Vous voulez des idées pour ce que votre école ou vos conseillers pourraient faire différemment ?
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque c'est pertinent.
Ce n’est pas une liste exhaustive, mais ces prompts fonctionnent extrêmement bien pour un public de lycéens discutant de leurs projets post-diplôme. Pour de l'inspiration basée sur des modèles, recherchez les meilleures questions d'enquête pour les lycéens en première planifiant l'obtention du diplôme.
Comment Specific résume différents types de données qualitatives
Specific traite chaque réponse différemment en fonction du type de question, vous permettant de zoomer là où c'est important :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : L'IA vous donne un résumé pour toutes les réponses initiales plus des résumés de tous les suivis clairs. Cela signifie que vous voyez non seulement ce que les étudiants ont dit, mais pourquoi ils l'ont dit.
Choix avec suivis : Pour chaque option de réponse (comme « école de métiers » ou « université de quatre ans »), Specific fournit un résumé séparé de toutes les réponses de suivi associées. Il est donc facile de comparer les motivations ou préoccupations des étudiants choisissant différentes voies.
Questions NPS : Si vous incluez des éléments de Net Promoter Score (NPS), vous verrez des résumés distincts des suivis ouverts pour les détracteurs, passifs et promoteurs. Donc, si les étudiants sont divisés sur la recommandation d'un plan, vous saurez exactement pourquoi.
Vous pouvez reproduire la plupart de ce flux de travail dans ChatGPT ou d'autres outils d'IA, mais attendez-vous à plus de travail (copier-coller manuel, diviser les données et répéter les prompts). Dans Specific, l'IA gère l'organisation automatiquement, rendant les plongées en profondeur un travail en un clic. Pour voir cela en action, lisez plus sur l'analyse des réponses d'enquête alimentées par l'IA.
Comment aborder les défis de taille de contexte IA lors de l'analyse des grandes enquêtes
Un casse-tête avec tout outil alimenté par l'IA est la limite de la « taille de contexte »—combien de texte l'IA peut traiter à la fois. Si votre enquête post-diplôme contient des centaines de réponses de lycéens en première, vous pourriez atteindre ces limites, que ce soit dans ChatGPT ou sur une autre plateforme.
Filtration : Analysez uniquement les conversations de l'enquête où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi certaines réponses. L'IA se concentre sur les réponses qui comptent pour votre question actuelle, afin que vous ne perdiez pas de contexte sur des journaux de discussion non liés.
Recadrage des questions : Envoyez seulement les questions pertinentes ou échanges de suivi à l'IA pour analyse. Cela "recadre" les données, permettant au modèle de fouiller profondément dans les éléments clés et de rester dans les limites (tout en gardant votre jeu de données complet disponible ailleurs dans Specific).
Les deux fonctionnalités sont standard dans Specific, vous permettant de travailler de manière flexible avec des ensembles de données d'enquête gigantesques et réels. Si vous concevez votre enquête, envisagez d'utiliser le générateur d'enquête IA pour obtenir la bonne structure dès le départ.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses des lycéens en première concernant leurs plans après l'obtention du diplôme
Le plus gros problème avec les enquêtes sur les plans après l'obtention du diplôme des lycéens en première n'est pas seulement d'analyser les réponses—c'est de rendre la collaboration facile entre les conseillers, les administrateurs et les équipes de recherche.
Analyse en équipe basée sur le chat : Avec Specific, tout le monde peut analyser des données d'enquête en discutant directement avec l'IA. Il n'y a pas de barrière pour que les membres de l'équipe se lancent et commencent à poser leurs propres questions—qu'il s'agisse de chercher des thèmes principaux, des défis étudiants ou des tendances macro.
Chats multiples et filtrables : Specific vous permet de lancer plusieurs discussions d'analyse, chacune avec différents filtres ou axes de concentration (comme : « défenseurs de l'année de césure vs. étudiants sûrs de vouloir aller à l'université »). Chaque chat enregistre qui l'a commencé, simplifiant la coordination, l'audit et la réutilisation des connaissances au fil du temps.
Collaboration transparente : Lorsqu'un membre de l'équipe collabore dans le Chat IA, chaque message est tagué avec l'avatar de l'expéditeur, vous voyez donc toujours qui demande quoi. Cela garde les discussions claires, traçables et amicales, même lorsqu'une douzaine de personnes passent au crible des données identiques.
En combinant analyse instantanée, prompts personnalisés et transparence, vous obtenez un environnement collaboratif fait pour les équipes éducatives occupées. Pour en savoir plus sur la création d'enquêtes sur les plans et expériences des étudiants, consultez cette plongée sur la conception de questions d'enquête pour les étudiants.
Créez votre enquête pour les lycéens en première concernant leurs plans après l'obtention du diplôme maintenant
Commencez à recueillir des informations honnêtes et des données exploitables, en utilisant l'IA pour découvrir ce qui influence les décisions de vos étudiants et comment vous pouvez aider—sans besoin de manipulation manuelle des données. Obtenez des réponses plus profondes et plus claires en moins de temps grâce à des techniques d'enquête intelligentes et une analyse tout-en-un.
