Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'élèves de première sur le soutien et les retours des enseignants en utilisant des outils d'analyse d'enquête basés sur l'IA, afin de capturer ce qui compte vraiment.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données d'enquête
Votre approche dépend du type de données collectées dans votre enquête. Certaines réponses sont faciles à compter ; d'autres nécessitent une technologie intelligente pour explorer les retours significatifs.
Données quantitatives : Lorsque les questions demandent des notations, des choix multiples ou d'autres réponses quantifiables, elles sont faciles à traiter. Vous pouvez utiliser Excel ou Google Sheets pour faire le total du nombre d'étudiants ayant choisi chaque réponse, repérer les tendances générales et créer des graphiques simples.
Données qualitatives : Les questions ouvertes et de suivi offrent des aperçus plus riches, mais elles sont un cauchemar à scanner manuellement, surtout avec de nombreuses réponses. Ici, les outils d'IA changent la donne ; ils aident à trouver les thèmes clés, à résumer les opinions et vous permettent de poser des questions sur les données d'enquête en langage simple.
Il existe deux approches des outils pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Si vous avez des réponses ouvertes, vous pouvez les copier-coller dans ChatGPT ou un autre modèle de langage large (LLM). Ensuite, commencez une conversation pour rechercher des tendances, résumer des idées ou explorer des sujets spécifiques mentionnés par les étudiants.
C'est une solution viable, mais elle s'accompagne de réels désagréments. Copier manuellement devient fastidieux si vous avez un grand ensemble de données. Vous perdez le contexte entre les réponses et organiser l'analyse autour des suivis ou des types de réponses n'est pas facile - surtout pour une enquête sur le soutien et les retours des enseignants, ce qui peut donner lieu à des réponses nuancées et complexes.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour cela. C'est une solution alimentée par l'IA qui fait les deux : vous pouvez concevoir des enquêtes pour les élèves de première sur les retours des enseignants et recueillir des réponses conversationnelles qui ressemblent à un chat naturel.
Le meilleur atout ? Specific sollicite des suivis AI en temps réel, vous obtenez donc des réponses plus profondes et réfléchies. Cela donne des réponses qui révèlent non seulement ce que pensent les élèves, mais pourquoi ils le ressentent - précieux pour les éducateurs souhaitant améliorer ou valider des stratégies de soutien. Vous pouvez en savoir plus sur cette fonction de suivi AI ici.
Vous pouvez analyser les résultats avec l'IA en un seul endroit. Des outils alimentés par l'IA comme Specific ou Looppanel permettent de résumer rapidement les retours, de repérer les thèmes clés, ou d'approfondir des cas individuels, sans manipulation de feuille de calcul ou travail manuel. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats de l'enquête, en appliquant des filtres (par exemple, ne regarder que les élèves de première qui ont évalué les retours comme « peu utiles ») et explorer n'importe quel angle qui vous intéresse. Voyez comment fonctionne cette analyse en action sur la page d'analyse des réponses des enquêtes AI de Specific.
Selon une recherche récente, les meilleurs outils d'enquête, comme Qualtrics et SurveyMonkey, ont également lancé une analyse pilotée par l'IA pour les retours ouverts, aidant les éducateurs à extraire des informations précieuses avec un effort minimal [2]. Cela montre comment l'IA devient rapidement la norme dans la recherche d'enquête éducative.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours des enquêtes auprès des élèves de première
Si vous utilisez des outils AI (comme ChatGPT ou Specific), les invites sont votre outil puissant pour extraire des informations sur le soutien et les retours des enseignants. Voici mes approches préférées :
Question pour les idées principales : Utilisez ceci chaque fois que vous souhaitez un résumé des thèmes centraux basés sur toutes les réponses de vos élèves de première. Cela fonctionne particulièrement bien pour les questions ouvertes.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné chaque idée principale précise (utiliser des nombres, pas des mots), les plus mentionnés en premier
- 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
Donnez du contexte à votre question pour de meilleurs résultats AI. Indiquez toujours à l'IA ce que concerne votre enquête, ce que vous espérez apprendre et qui y a répondu. Par exemple :
Analysez ces réponses d'une enquête auprès des élèves de première sur leur perception du soutien et des retours des enseignants. Je souhaite comprendre les forces et faiblesses les plus communes que partagent les élèves, afin de recommander des améliorations à l'échelle de l'école.
Si une idée apparaît dans le résumé et que vous souhaitez l'approfondir, demandez :
Parlez-moi plus de “sentiment de se faire entendre par les professeurs”.
Pour valider si un sujet a été abordé directement, utilisez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé de la nécessité d'un retour plus individuel? Inclure des citations.
Questions pour les points de douleur et les défis : Génial pour mettre en lumière les domaines où les élèves luttent le plus.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les tendances ou la fréquence d'apparition.
Question pour les motivations et les moteurs : Découvrez ce qui motive l'engagement ou la satisfaction de ces étudiants.
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Question pour l'analyse de sentiments : Vous souhaitez ressentir rapidement l'humeur? Essayez ceci :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en valeur les réflexions ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Question pour les suggestions et idées : Utiliser pour récolter des conseils exploitables des élèves de première.
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où cela est pertinent.
Pour plus d'idées d'invitations spécifiques aux enquêtes, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants de première sur les retours des enseignants.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives en fonction des types de questions
Specific est intelligent dans la gestion des différents types de questions d'enquêtes - quelque chose qui rend les insights résultants beaucoup plus forts.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Pour des questions comme “Quel soutien souhaitez-vous que les professeurs vous apportent ?”, Specific résume toutes les réponses - plus les réponses de suivi liées à ces réponses - d'une manière qui révèle les concepts centraux et les perspectives uniques.
Choix avec suivis : Si vous posez la question “À quel point trouvez-vous les retours de votre professeur utiles ?” (avec choix) et recueillez des explications par suivis, chaque choix (par exemple, “Très utile”, “Peu utile”) obtient son propre résumé du soutien ou des problèmes décrits par les élèves. Cette segmentation est automatique.
NPS : Si vous réalisez une question de type Net Promoter Score pour les retours des enseignants, Specific regroupera les réponses de suivi par détracteurs, passifs et promoteurs - résumant instantanément les commentaires et les raisons de chaque groupe.
Vous pouvez imiter ce flux dans ChatGPT, mais cela demande plus d'effort manuel - surtout si vous voulez des résumés distincts par type de réponse ou besoin de relier les suivis aux réponses d'origine.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse d'enquête
Un défi avec l'utilisation des modèles de langage large pour l'analyse d'enquête est la limite de contexte : vous ne pouvez intégrer qu'une quantité limitée de données (réponses) dans une seule conversation avec l'IA. Trop de réponses et le modèle pourrait passer à côté de quelque chose d'important ou manquer d'espace.
Il existe deux stratégies intelligentes - toutes deux disponibles en standard chez Specific :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les données d'enquête pour que l'IA n'analyse que les conversations où les élèves ont répondu à certaines questions ou donné certaines réponses. C'est un sauveur quand il s'agit de se concentrer sur des groupes ou types de retours spécifiques.
Recadrage : Recadrez uniquement sur les questions que vous souhaitez analyser - n'envoyant que celles-ci à l'IA, ce qui garantit que vous ne dépassez jamais les barrières du contexte et assure des résultats ciblés.
Avec une pile de réponses des élèves de première, vous restez maître sans jamais perdre de profondeur.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des élèves de première
La collaboration entre les équipes est difficile lorsque vous avez des dizaines ou des centaines de réponses d'enquête sur le soutien et les retours des enseignants. Il est facile pour les résultats de se retrouver isolés ou pour l'analyse de s'éterniser alors que les collègues se passent des fichiers.
Avec Specific, vous analysez en groupe en discutant avec l'IA. Vous et votre équipe pouvez créer des chats d'analyse distincts, chacun avec ses propres filtres - comme se concentrer uniquement sur les élèves de première qui ont besoin de plus de soutien personnalisé, ou explorer ce que les étudiants ont le plus apprécié dans les stratégies des enseignants actuelles.
Voyez qui travaille sur quoi. Chaque chat dans Specific montre qui l'a créé, ce qui rend le travail d'équipe transparent et permet aux gens de reprendre là où quelqu'un d'autre s'est arrêté - parfait pour les équipes éducatives, la direction de l'école ou même les groupes communautaires collaborant à l'amélioration.
Collaboration en temps réel, comme une application de messagerie. Pendant que vous et vos collègues discutez avec l'IA, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur - vous permettant toujours de suivre les conversations, voir le flux des idées et garder tout le monde dans la boucle.
Pour plus d'idées sur la façon de collaborer ou de configurer votre enquête, explorez notre présentation sur comment créer des enquêtes pour les étudiants de première sur le soutien et les retours des enseignants.
Créez votre enquête pour les élèves de première sur le soutien et les retours des enseignants maintenant
Commencez à recueillir des retours exploitables de haute qualité avec une analyse alimentée par l'IA en quelques minutes - capturez des aperçus plus profonds, gagnez du temps, et permettez à votre équipe d'optimiser les stratégies d'enseignement.