Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des élèves de première année de lycée concernant l'intérêt et la confiance en STEM en utilisant des flux de travail pratiques alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des sondages
L'approche et les outils que vous utilisez pour l'analyse des sondages dépendent entièrement de la forme et de la structure de vos données de réponse. Voici comment rendre les choses efficaces et exploitables :
Données quantitatives : Si votre sondage recueille des décomptes simples (par exemple : combien d'élèves ont choisi « intéressé par l'ingénierie »), vous pouvez utiliser Excel ou Google Sheets. Saisissez les données, triez, filtrez, et les graphiques de base font le gros du travail ici. Ces outils vous permettent de repérer rapidement les pourcentages et les tendances au sein de votre groupe d'élèves de première année de lycée.
Données qualitatives : Si vous avez recueilli des réponses ouvertes, des anecdotes ou des réponses de suivi (ce qui est typique dans les sondages sur l'intérêt pour les STEM conversationnels), c'est un monde différent. Lire chaque réponse à la main n'est pas réaliste. Vous avez besoin d'outils alimentés par l'IA pour donner un sens à ces soumissions riches en texte et en contexte.
Il existe deux grandes approches pour aborder les réponses qualitatives des sondages :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Simple et accessible : Vous pouvez exporter vos données d'enquête et copier des morceaux directement dans ChatGPT (ou un autre grand modèle de langage). Cela vous permet de solliciter l'IA pour des résumés, des tendances, des idées, etc.
Mais : Gérer les exports de sondage, diviser les réponses longues et gérer les limites de taille de contexte de ChatGPT devient compliqué. Les résultats peuvent être incohérents, et vous devrez souvent donner des instructions supplémentaires pour adapter l'analyse à la structure de votre sondage.
En résumé : Cela fonctionne mieux pour une analyse rapide et ponctuelle, ou si vous avez un budget serré. Si vous souhaitez un flux de travail conçu à cet effet et des informations plus approfondies, il existe un moyen meilleur.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific a été conçu pour les enquêtes conversationnelles, il dispose donc de fonctionnalités IA adaptées aux données riches et nuancées des élèves STEM. Vous pouvez à la fois collecter (avec des suivis complémentaires) et analyser les résultats en un seul endroit.
Collecte de données de haute qualité : À mesure que les élèves remplissent votre enquête, l'IA de Specific peut poser automatiquement des questions de suivi naturelles, vous aidant à aller au-delà des réponses superficielles. Découvrez comment les suivis automatiques fonctionnent pour approfondir la compréhension.
Analyse IA intégrée : La plateforme résume instantanément les réponses ouvertes, détecte les thèmes clés et extrait les motifs exploitables, sans avoir besoin de manipuler des feuilles de calcul ni de lire manuellement. Voyez comment le chat d'analyse IA fonctionne pour vos résultats d'enquête.
Conversation directe avec l'IA : Comme discuter avec ChatGPT, mais adapté aux données d'enquête : vous pouvez discuter avec l'IA pour demander ce qui se cache derrière une tendance ou un chiffre (et vous contrôlez les données incluses dans le contexte, de sorte que les résultats restent ciblés).
Bonus : Tout est organisé, filtrable, et conçu pour la collaboration, afin que toute votre équipe ou votre classe puisse travailler ensemble facilement.
Prompts utiles pour analyser les résultats des enquêtes STEM sur les élèves de première année de lycée
Pour tirer le meilleur parti de l'analyse par IA, que vous utilisiez ChatGPT ou un outil comme Specific, utilisez des indications ciblées. Voici ce qui fonctionne particulièrement bien pour les données sur l'intérêt et la confiance en STEM des élèves de première année de lycée :
Invite pour les idées principales :
Utilisez cela lorsque vous souhaitez un résumé concis des thèmes généraux des élèves, des obstacles et des moteurs. Cette invite générique fonctionne sur tous les outils :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + une explication de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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
Conseil : L'analyse par IA fonctionne toujours mieux lorsque vous donnez le contexte. Parlez à l'IA de l'objectif de votre enquête, de votre public et de tout contexte pouvant influencer les réponses des élèves. Voici une exemple d'invite pour ce type de contexte :
Cette enquête a été réalisée auprès d'élèves de première année de lycée dans tout le pays, en se concentrant sur leurs intérêts actuels en STEM, leurs niveaux de confiance, et les obstacles ou facteurs de motivation influençant ces attitudes. Notre objectif est d'identifier les tendances courantes, les écarts et les idées exploitables pour aider à combler l'écart entre les genres et accroître l'engagement.
Une fois que vous avez la liste des idées/thèmes les plus importants, explorez davantage avec des invites comme : « Parlez-moi plus de XYZ (idée principale). » Cela vous donnera des détails plus riches et des exemples de citations.
Invite pour un sujet spécifique : Voulez-vous vérifier si les élèves ont mentionné l'anxiété en mathématiques ou l'absence de modèles ? Essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de difficultés avec la confiance en mathématiques ? Inclure des citations.
D'autres invites qui sont très utiles pour l'analyse des enquêtes STEM sur les élèves de première année de lycée :
Invite pour les personas : Vous aide à regrouper les réponses en « types » d'élèves, parfait si vous souhaitez voir comment les élèves engagés se diffèrent des élèves hésitants.
Sur la base des réponses de 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 toutes citations ou tendances pertinentes observées dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Utilisez cela pour cartographier ce qui empêche les élèves de poursuivre les STEM, qu'il s'agisse de confiance, de manque d'encouragement ou d'autres obstacles.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Parfait pour comprendre ce qui enthousiasme les élèves à propos des STEM ou ce qui les maintient intéressés, afin de savoir quels programmes ou ressources pourraient faire la plus grande différence.
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.
N'oubliez pas que vous pouvez mélanger et assortir ces invites ou les ajuster au fur et à mesure. Pour encore plus d'inspiration pour les invites, comme l'analyse de sentiments ou les besoins non satisfaits, consultez la bibliothèque d'idées de questions de sondage pour le public STEM des élèves de première année de lycée.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives en fonction des types de questions
L'analyse par IA de Specific est conçue pour traiter de manière flexible différents formats de questions afin que vous obteniez toujours des résultats riches et structurés. Voici comment :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA résume toutes les réponses pour chaque question et, si des suivis ont été posés, elle intègre ces réponses de suivi directement sous la principale, vous offrant une vue profonde et organisée de la réflexion des élèves.
Choix avec suivis : Pour chaque réponse sélectionnable (comme « intéressé par l'ingénierie » ou « pas intéressé par les STEM »), l'IA fournit un résumé dédié de toutes les réponses de suivi associées, révélant le pourquoi derrière chaque choix d'élève.
NPS (Net Promoter Score) : L'analyse divise les détracteurs, les passifs et les promoteurs, résumant séparément les retours de suivi pour chaque groupe. Cela vous aide à voir ce qui influence la confiance générale en STEM ou l'hésitation associé à ces groupes.
Vous pouvez également utiliser cette approche systématique avec ChatGPT, mais cela nécessite plus de travail : vous devrez organiser manuellement les données par question et type, ou solliciter l'IA pour des résumés groupe par groupe, ce qui est naturellement plus fastidieux.
Si vous souhaitez voir ce flux de travail en action, consultez le guide détaillé sur comment fonctionne l'analyse des réponses aux sondages par IA avec Specific.
Comment gérer les défis de limite de contexte dans l'analyse par IA
Chaque outil IA (y compris ChatGPT et la plupart des plateformes de sondage) a une limite de taille de contexte. Si vous avez un ensemble massif de réponses, tout ne peut pas tenir en une seule fois. Voici comment Specific (et vous, avec un peu d'effort) peut gérer ce problème sans manquer de grandes idées :
Filtrage : Concentrez l'analyse uniquement sur les parties pertinentes de votre sondage. Par exemple, vous pouvez filtrer uniquement les élèves ayant noté un intérêt pour les sciences, ou seulement les conversations où les élèves ont répondu à tous les suivis qualitatifs. De cette façon, vous envoyez l'ensemble de réponses le plus pertinent à votre IA pour une analyse approfondie.
Recadrage : Limitez ce que vous envoyez à l'IA en recadrant sur certaines questions (par exemple, n'analyser que les réponses à deux des six questions clés). Cela garde le contexte léger et ciblé, vous n'avez donc pas à écarter des données complètes lors du traitement de très grandes données.
Specific gère cela pour vous, il suffit de sélectionner vos filtres et questions avant de discuter. Mais si vous êtes dans ChatGPT, vous devrez effectuer vous-même le travail de filtrage et de copier-coller pour chaque morceau que vous souhaitez analyser.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux sondages des élèves de première année de lycée
Collaboration sur l'analyse des sondages est un point de douleur majeur, d'autant plus lorsque vous examinez les données STEM de lycéens qui sont liées au programme scolaire, aux initiatives de diversité, ou à des projets plus larges d'engagement des étudiants. L'interprétation peut devenir floue, et les différents membres de l'équipe peuvent avoir des intuitions ou des intérêts uniques à explorer.
Analyse collaborative basée sur le chat : Dans Specific, vous ne voyez pas seulement les données brutes des sondages ou les résumés de l'IA. Vous pouvez lancer plusieurs discussions d'analyse séparées à la fois. Chaque discussion peut avoir ses propres filtres de questions et perspectives (« observons uniquement les élèves intéressés par l'informatique; » « voyons ce qui a conduit à une faible confiance en mathématiques »), tout est organisé, et vous pouvez toujours voir qui a lancé une analyse particulière.
Suivi par avatar : Chaque message dans une discussion d'analyse affiche l'avatar de l'expéditeur, de sorte que lorsque votre département des sciences, votre équipe de mentorat, ou l'administration collabore, c'est transparent et vous savez qui a demandé quoi. Cela facilite la construction d'un consensus sur les étapes d'action ou les questions de sondage à suivre.
Travail d'équipe fluide : Plus de cauchemars de version, tout le monde, des conseillers d'orientation aux enseignants en STEM, obtient un contexte en temps réel et peut explorer ou approfondir les idées en groupe.
Si vous souhaitez plus de détails sur la façon dont le chat collaboratif et l'analyse basée sur le filtre peuvent stimuler votre prochain projet, lisez sur l'analyse collaborative des sondages dans le guide de flux de travail de Specific.
Créez votre enquête sur l'intérêt et la confiance en STEM des élèves de première année de lycée maintenant
Plongez dans ce qui motive ou freine réellement vos élèves - collectez des données plus riches, analysez instantanément les réponses, et passez à l'action avec la plateforme de sondage pilotée par l'IA de Specific.