Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'étudiants de terminale sur les besoins de soutien des étudiants de première génération. Je partagerai des conseils pratiques pour utiliser les outils d'IA afin de transformer les données de réponse de l'enquête en informations exploitables.
Choisir les bons outils pour analyser les données de réponse
La méthode et les outils que vous choisissez dépendent du format et du type de réponses dans votre enquête.
Données quantitatives : Si votre enquête comporte des questions structurées—comme des choix multiples ou des échelles de notation—vous pouvez rapidement compter, graphier ou résumer les données à l'aide d'Excel ou de Google Sheets. Par exemple, vous pourriez comptabiliser le nombre d'étudiants ayant répondu « pas confiants dans l'accès au soutien académique » - un vrai souci, car seulement environ 30% des étudiants de première génération se disent confiants avec ces services. [1]
Données qualitatives : Les questions d'enquête ouvertes et les réponses de suivi offrent des histoires et des contextes riches, mais elles demandent du temps à lire et peuvent être accablantes à grande échelle. Au lieu de tout lire manuellement, essayez d'utiliser l'IA pour gérer cette profondeur et ce volume. Les modèles d'IA peuvent traiter efficacement des centaines de réponses d'étudiants, identifier des thèmes et des tendances pendant que vous vous concentrez sur l'interprétation.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Si vous utilisez ChatGPT ou un modèle similaire, vous pouvez copier les données d'enquête exportées dans une fenêtre de discussion et poser des questions à ce sujet.
Cette méthode peut être puissante, mais elle nécessite beaucoup d'étapes manuelles : l'exportation des données, le collage, la vérification qu'il respecte les limites de l'IA et les invites pour chaque angle que vous souhaitez explorer. Cela rend également la collaboration plus difficile, car les historiques de conversation ne sont pas facilement partagés entre les membres de l'équipe.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour des enquêtes comme celles-ci. Vous pouvez créer et partager des enquêtes conversationnelles, obtenir des réponses ouvertes (et de suivi) des étudiants, puis laisser l'IA de la plateforme analyser instantanément les réponses.
Lorsque vous utilisez Specific, l'enquête elle-même peut s'adapter en temps réel : si un étudiant de terminale fait un commentaire intéressant, l'interlocuteur IA suit pour obtenir des détails. Cela vous aide à capturer des données plus riches et plus exploitables. Pour plus de détails, consultez la fonctionnalité questions de suivi alimentées par l'IA.
Pour l'analyse, Specific fait le gros du travail. Son IA résume les réponses, découvre les thèmes principaux, filtre par question et vous permet de discuter des informations de manière conversationnelle—similaire à ChatGPT, mais avec le contexte de l'enquête et des contrôles supplémentaires. Vous pouvez essayer cela vous-même à l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Vous pouvez même utiliser des filtres personnalisés ou créer des discussions distinctes autour de questions spécifiques, aidant votre équipe à voir « qui a dit quoi » et à collaborer sans perdre le fil de la pensée ou du contexte des données.
Pour en savoir plus sur la création de l'enquête elle-même avec l'IA, vous pourriez aimer le générateur d'enquêtes pour les élèves de terminale sur les besoins de soutien des étudiants de première génération, ou vous pouvez commencer de zéro avec ce constructeur d'enquêtes IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes des élèves de terminale
Une fois que vous avez vos réponses d'enquête, des invites puissantes jouent un rôle important pour donner un sens aux données—en particulier pour capturer les besoins complexes des étudiants de première génération en route vers l'université. Voici quelques approches éprouvées :
Invite pour les idées principales : Utilisez cela pour voir les principaux thèmes dans vos commentaires étudiants. Cela fonctionne très bien avec Specific, ou copié dans ChatGPT ou un autre modèle d'IA. Voici l'invite exacte :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicateur de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- 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
Astuce : L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez plus de contexte. Au lieu de simplement coller des résultats, essayez d'ajouter une phrase sur le focus de votre enquête et votre objectif.
Analyser les réponses d'une enquête d'élèves de terminale, axée sur les besoins de soutien des étudiants de première génération. Nous voulons identifier les principaux obstacles, opportunités et besoins non satisfaits qui pourraient façonner de nouveaux programmes de soutien.
Si vous voulez obtenir plus de détails sur un certain sujet, essayez : « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) »
Pour valider si un sujet a été abordé, utilisez l'Invite pour un sujet spécifique :
Quelqu'un a-t-il parlé de difficultés financières ? Inclure des citations.
Voici quelques autres invites efficaces pour ce public et ce sujet :
Invite pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence. » Cela est particulièrement utile, avec plus de 70% des élèves de première génération déclarant que les difficultés financières affectent leur fréquentation. [2]
Invite pour les personas : « Sur la base des réponses à l'enquête, 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. » Cela vous aide à adapter les stratégies de sensibilisation et de soutien importantes pour les étudiants qui peuvent se sentir isolés—puisque environ 35% se sentent déconnectés de la vie du campus. [3]
Invite pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. » Exploiter cela peut révéler si vos interventions ont l'effet émotionnel escompté, ce qui est particulièrement important pour les populations à haut stress.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants. » Vous verrez si des thèmes communs comme le manque de soutien familial ou académique (un souci majeur pour près de 60% des étudiants) émergent fréquemment. [1]
Pour plus d'inspiration sur les questions affinées, consultez cet article sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants de terminale couvrant les besoins de soutien des étudiants de première génération.
Comment Specific gère les différents types de questions dans l'analyse des réponses
Le type de question de l'enquête détermine exactement comment vous devez analyser les données. Specific prend soin de ces détails automatiquement, mais c'est bien de savoir ce qui se passe sous le capot (et vous pouvez le faire manuellement, aussi) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA fournit un résumé concis de toutes les réponses et de tout dialogue de suivi lié à cette question. Donc, si les étudiants mentionnent « le stress financier », leurs commentaires détaillés sont collectés et synthétisés.
Choix avec suivi : Chaque option de choix multiple a son propre résumé. Si vous demandez « Quel est votre plus grand obstacle pour l'université ? » avec des choix comme « finances » ou « responsabilités familiales », l'IA vous donne un aperçu de tout le contexte supplémentaire que les étudiants ont fourni via les questions de suivi pour chaque option sélectionnée.
Questions NPS : Avec les éléments Net Promoter Score (NPS), les réponses sont divisées par détracteur, passif ou promoteur. Les réponses de suivi de chaque groupe (comme « pourquoi nous avez-vous notés bas ? ») sont résumées pour une action adaptée.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires dans ChatGPT ou d'autres modèles—cela exige simplement un peu plus de tri et de collage de votre part.
Vous souhaitez voir comment tout cela s'emboîte ? Consultez ce guide étape par étape pour réaliser une enquête auprès des élèves de terminale sur les besoins de soutien des étudiants de première génération.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA avec des données d'enquête volumineuses
Si vous obtenez des réponses d'étudiants détaillées en grand nombre, vous finirez par rencontrer la « limite de contexte » que chaque modèle d'IA a. Vous ne pouvez analyser qu'un certain volume de données à la fois (dans ChatGPT, cela signifie des limites de caractères ou de jetons).
Il existe deux méthodes de confiance pour rendre l'analyse possible pour de longues enquêtes ou de grands ensembles de données (Specific facilite les deux) :
Filtrage : Seules les conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées—ou fait des choix spécifiques—sont envoyées à l'IA. Cela signifie que vous maintenez le focus et restez dans les limites de taille tout en permettant à l'IA de zoomer sur les zones clés. Par exemple, vous pourriez filtrer toutes les réponses mentionnant « soutien familial » (pas surprenant, étant donné que plus de 60% des élèves de première génération expriment leurs inquiétudes dans ce domaine [1]).
Recadrage : Au lieu de jeter des transcriptions complètes d'enquêtes dans l'IA, sélectionnez simplement les questions que vous souhaitez analyser. De cette manière, vous gardez le contexte précis et dans les seuils techniques, assurant un volume maximum de conversation par fil d'analyse.
Specific rend les deux approches faciles, tandis que ChatGPT ou des modèles similaires nécessitent une préparation manuelle avant chaque lot.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des élèves de terminale
La collaboration peut être chaotique lorsque vous travaillez avec une équipe sur l'analyse des réponses aux enquêtes—en particulier pour quelque chose d'aussi nuancé que le soutien des élèves de première génération en route vers l'université. Les malentendus et les notes éparses sont des problèmes courants.
Analysez les données d'enquête en discutant ensemble avec l'IA. Specific vous permet de lancer plusieurs conversations d'analyse pour permettre aux équipes de s'attaquer simultanément à différents besoins de soutien ou hypothèses, chacune avec des filtres personnalisés (par exemple, vous pourriez concentrer un fil sur le stress financier et un autre sur l'état de préparation académique). Vous voyez également qui a créé chaque conversation, rendant les passations claires.
Facilité de passation d'équipe et transparence. Chaque message montre l'avatar du membre de l'équipe, donc il est toujours clair qui a apporté quoi—un grand coup de pouce dans les environnements de recherche éducative collaborative ou lors de la transmission des résultats à des conseillers ou responsables de programme.
Toutes les informations restent connectées aux données originales. Les commentaires, conclusions et suggestions synthétisées (comme les idées de nouveaux programmes de mentorat—rappelez-vous que seulement 20% des étudiants de première génération y participent [2]) peuvent être partagés à travers l'équipe sans perdre le contexte original ou suivre qui a découvert quoi.
Créez maintenant votre enquête pour les élèves de terminale sur les besoins de soutien des étudiants de première génération
Commencez à bâtir des programmes de soutien plus profonds en posant de meilleures questions et en analysant les résultats avec des informations alimentées par l'IA—gagnez du temps et libérez des voix d'étudiants qui autrement seraient manquées.