Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'un sondage auprès des élèves de terminale sur leur expérience de candidature à l'université en utilisant l'IA pour obtenir des idées exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La façon dont vous abordez l'analyse - et les outils dont vous avez besoin - dépendent de la structure de vos données.
Données quantitatives : Si vous examinez des données numériques ou des options structurées (par exemple, « Combien d'étudiants ont postulé à plus de 5 universités ? »), les tableurs comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Ils vous permettent de compter, filtrer et afficher les données rapidement.
Données qualitatives : Mais lorsque vous avez des réponses ouvertes (« Décrivez vos défis liés aux candidatures universitaires. ») ou des réponses de suivi riches, vous souhaitez trouver des thèmes à travers des dizaines ou des centaines d'histoires. Tout lire ? Pas réaliste. C'est là que l'IA intervient, car elle peut analyser les schémas dans les données qualitatives à grande échelle.
Il existe deux approches pour choisir les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil basé sur GPT similaire pour l'analyse par IA
Approche directe : Vous pouvez exporter les données ouvertes de votre sondage, les coller dans ChatGPT et poser des questions sur les schémas ou les idées. Cela vous permet de discuter des données de manière informelle, de voir des échantillons de thèmes et de faire évoluer votre analyse.
Limites : Ce n'est pas très pratique pour les enquêtes de grande envergure. Formater l'entrée pour fonctionner avec les GPT, diviser vos données en morceaux et copier/coller les résultats devient rapidement fastidieux si vous avez des dizaines ou centaines de réponses d'enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse de sondages : Les plateformes comme Specific vous permettent de créer le sondage, de collecter les données et d'analyser instantanément les réponses avec l'IA intégrée. Tout le travail d'IA se fait sur place, vous n'avez donc pas besoin de déplacer les données ou de formuler des questions à chaque fois que vous voulez un résumé ou une analyse approfondie.
Suivis intelligents pour de meilleures données : L'IA de Specific pose des questions de suivi en temps réel pour comprendre le « pourquoi », s'assurant que vous collectiez des retours d'information riches et contextuels, et non seulement des réponses de premier niveau. Consultez plus de détails sur le sondage automatique avec leur fonctionnalité de questions de suivi de l'IA.
Chat IA intégré : Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats de sondage - comme ChatGPT, mais avec des filtres puissants et une gestion du contexte pour les données de sondage. Pas de configuration supplémentaire, résumés instantanés, et export facile rendent le processus sans effort. Découvrez le flux de travail d'analyse complet à analyse des réponses de sondage par IA pour plus de détails.
Le choix de la bonne plateforme dépend de vos besoins, du volume de données et si vous privilégiez la commodité ou souhaitez bricoler plus directement avec l'IA. Quoi qu'il en soit, l'IA est essentielle pour comprendre les retours qualitatifs des lycéens sur des sujets complexes comme l'expérience de candidature universitaire.
Statistique : L'analyse qualitative est cruciale, car près de 60 % des élèves de terminale mentionnent le stress et l'incertitude dans le processus de candidature universitaire comme un défi majeur, rendant les retours nuancés essentiels pour comprendre les véritables points de douleur [1].
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des sondages des élèves de terminale
Obtenir les meilleurs aperçus de l'IA de sondage repose sur les invites que vous utilisez. Ci-dessous, vous trouverez des exemples d'invites - dont beaucoup sont intégrées aux plateformes comme Specific - pour vous aider à explorer les expériences de candidature universitaire des lycéens.
Invite pour les idées principales
Si vous avez beaucoup de réponses ouvertes, cette invite vous aide à faire émerger instantanément les principaux sujets. (Specific utilise cela en interne ; cela fonctionne tout aussi bien pour ChatGPT ou des IA similaires.)
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explications.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
Pour une profondeur maximale, donnez toujours plus de contexte à l'IA dès le départ : décrivez votre sujet de sondage, qui a répondu et votre objectif pour l'analyse. Par exemple :
Analyser les réponses du sondage des élèves de terminale concernant leurs expériences de candidature universitaire afin d'identifier les défis et préférences courants.
Après avoir extrait une liste d'idées ou de thèmes principaux, suivez avec :
Parlez-moi davantage de [idée principale, par exemple, « stress de candidature »]
Invite pour un sujet spécifique : Pour vérifier si un sujet a été abordé, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet, par exemple, « FAFSA »]? Inclure des citations.
Voici quelques autres invitations ciblées qui fonctionnent brillamment pour les enquêtes de candidature universitaire auprès des élèves de terminale :
Invite pour les personas : Utilisez si vous souhaitez cartographier les types d'élèves de terminale et leurs mentalités :
Sur la base des réponses du sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaires à la manière dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Idéal si vous souhaitez trouver ce qui est le plus frustrant pour les étudiants :
Analyser les réponses du sondage et lister les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d’occurrence.
Invite pour motivations et moteurs : Révélez ce qui pousse les étudiants à postuler à certaines universités, ou ce qui compte le plus :
À partir des conversations du sondage, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Invite pour l'analyse des sentiments : Indiquez rapidement si les réponses sont plutôt positives, négatives, ou neutres :
Évaluer le sentiment global exprimé dans les réponses du sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettre en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits & opportunités : Idéal si vous recherchez des lacunes négligées dans l'expérience étudiante :
Examinez les réponses au sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Lorsque vous êtes prêt à concevoir votre sondage, vous pouvez trouver de l'inspiration pour des questions dans ce guide sur les meilleures questions pour les sondages auprès des élèves de terminale ou construire à partir de zéro dans le générateur d'enquêtes AI de Specific.
Stat : Dans un rapport national récent, plus de la moitié des élèves de terminale ont exprimé le désir d'un accompagnement plus personnalisé pendant leur processus de candidature [2]. Exploiter des invites ciblées garantit que vous capturez ces besoins nuancés.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La structure de vos questions modifie la manière dont l'IA fait émerger les idées :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé intelligent de chaque réponse, plus toutes les réponses de suivi. L'IA trouve les thèmes, les préoccupations principales, les histoires individuelles - tout cela distillé pour vous.
Choix avec suivis : Chaque option de réponse possède son propre résumé des réponses de suivi. Ainsi, vous savez exactement pourquoi les étudiants ont choisi, par exemple, « université privée » plutôt que « université d'État » et quelles préoccupations ont motivé ces choix.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe (promoteurs, passifs, détracteurs) obtient sa propre analyse, donc vous ne découvrez pas seulement qui est satisfait ou frustré - mais POURQUOI, directement à partir des suivis correspondants.
Vous pouvez faire cela dans ChatGPT aussi, c’est juste plus laborieux, surtout à mesure que les volumes de réponses augmentent.
Relever les défis avec la limite de contexte de l'IA dans l'analyse des réponses de sondages
Les IA basées sur GPT, y compris celles derrière de nombreuses plateformes, ont des « limites de contexte » : elles ne peuvent traiter qu'un nombre limité de mots à la fois (il y a un cap sur leur capacité d'« analyse »). Si votre enquête recueille des centaines de réponses, vous pourriez avoir besoin de stratégies pour l'analyse.
Filtrage : Au lieu de tout verser, filtrez seulement les conversations étudiantes qui ont répondu, par exemple, à « Décrivez votre plus grand obstacle. » L'IA se concentre juste sur les réponses les plus pertinentes. Cela garde votre analyse pointue et dans ces limites de contexte.
Rognage : Si votre sondage comporte plusieurs questions, vous pouvez rogner le jeu de données pour inclure uniquement les réponses à un sous-ensemble - par exemple, seulement la question « Décrivez vos ressources de guidance » - cela vous donne plus de profondeur par chat sans dépasser la fenêtre de contexte.
Ces deux approches sont intégrées dans Specific, mais vous pouvez faire de même avec une préparation réfléchie dans d'autres outils si vous êtes à l'aise pour manipuler vos données manuellement.
Stat : Selon les experts, utiliser la segmentation pilotée par l'IA a été montré pour réduire le temps d'analyse de plus de 50 % par rapport à la révision manuelle dans la recherche de retour d'expérience en éducation [3].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des sondages des élèves de terminale
Travailler en équipe sur l'analyse des sondages peut vite devenir chaotique - tout le monde veut chercher quelque chose de différent, et suivre qui a trouvé quel aperçu est un casse-tête.
Collaboration pilotée par chat : Specific vous permet d'analyser vos données simplement en discutant avec l'IA. Des fils de discussion multiples avec leurs propres filtres (par exemple, un pour « les stresseurs communs », un pour « les meilleures ressources », et un pour « raisons de choix universitaire ») gardent tout bien rangé.
Chats parallèles avec contexte : Chaque fil de discussion (chat) peut être filtré ou focalisé différemment, donc vous et vos collègues pouvez explorer le même ensemble de données sous des angles totalement uniques. Vous savez toujours qui a créé un filtre ou commencé une recherche : le système suit les créateurs et les montre en tête.
Transparence dans les discussions d'équipe : Lorsque vous discutez avec l'IA du sondage, chaque message est tagué avec l'avatar de l'expéditeur, donc vous voyez qui ajoute des idées, fait un suivi, ou pose les questions difficiles. Ce contexte visible est immense pour la recherche transversale d'équipe.
En savoir plus sur l'analyse collaborative des réponses de sondage dans Specific ici ou essayer de créer votre propre sondage sur la page dédiée au sondage des élèves de terminale.
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