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Comment utiliser l'IA pour analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de terminale sur les retours concernant la planification de la remise des diplômes

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Adam Sabla

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29 août 2025

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Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de terminale sur les retours de planification de la remise des diplômes. Je vais vous expliquer comment tirer le meilleur parti de vos données en utilisant des outils alimentés par l'IA.

Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes

En matière d'analyse d'enquête, votre approche—et votre boîte à outils—dépendent de la structure et du type de réponses que vous collectez. Décomposons cela :

  • Données quantitatives : Pour des questions comme « Combien d'élèves préfèrent juin à mai pour la remise des diplômes ? », vous avez de la chance. Des tableurs standard comme Excel ou Google Sheets suffisent. Ces outils permettent de comptabiliser et de visualiser ces réponses facilement et rapidement.

  • Données qualitatives : Pour les questions ouvertes ou les commentaires approfondis, les choses se compliquent. Personne n'a le temps de lire des centaines de réponses ligne par ligne. C'est là que les outils d'IA interviennent—pour extraire le sens, trouver des modèles et faire émerger ce qui compte.

Il existe deux approches principales pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :

ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA

Vous pouvez utiliser ChatGPT, Gemini, ou d'autres modèles de langage de large envergure pour une analyse rapide. Il vous suffit de copier vos données exportées, puis de discuter avec l'IA sur ce que vous voulez savoir. C'est simple, mais lorsque vous dépassez une poignée de réponses, gérer l'historique des conversations et le contexte peut vous ralentir. Vous devrez également préparer vos données pour l'IA, et chaque nouvel angle (comme le filtrage par démographie ou des analyses approfondies) signifie repartir de zéro.

Outil tout-en-un comme Specific

Specific est conçu pour collecter et analyser les données des enquêtes en un seul endroit. Plutôt que d'exporter vos réponses et de les coller ailleurs, le processus est transparent : Specific collecte les réponses — y compris les suivis alimentés par l'IA, qui rendent les réponses plus perspicaces — puis les analyse immédiatement. Vous obtenez instantanément des résumés, des thèmes clés, et des analyses exploitables. Plus besoin de tableurs ou de traitements manuels.

Vous pouvez approfondir encore plus en discutant avec l'IA dans Specific à propos de vos résultats — tout comme vous le feriez avec ChatGPT. Les filtres personnalisés, les historiques de chat et la gestion directe du contexte vous aident à cibler précisément les insights dont vous avez besoin. Voir plus sur l'analyse conversationnelle des réponses aux enquêtes par IA.

La grande leçon : Même si 86 % des élèves utilisent maintenant des outils d'IA à l'école — et plus de 60 % des enseignants les utilisent dans leur travail quotidien — choisir le bon outil pour l'analyse des enquêtes transforme un mur de texte en décisions exploitables. [1] [2]

Des invitations utiles que vous pouvez utiliser lors de l'analyse des retours sur la planification de la remise des diplômes des élèves de terminale

Si vous voulez tirer le meilleur parti de vos commentaires, poser les bonnes questions à l'IA est crucial. Voici des incitations éprouvées pour débloquer des insights à partir de vos données d'enquête. Elles fonctionnent à la fois dans les outils GPT à usage général et les plateformes conçues pour l'analyse des enquêtes comme Specific.

Invitation pour les idées principales : Utilisez ceci pour avoir un aperçu rapide des grands sujets qui apparaissent dans vos commentaires d'élèves de terminale :

Votre tâche consiste à extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un expliquant d'une à deux phrases.

Exigences de sortie :

- Évitez les détails inutiles

- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en tête

- pas de suggestions

- pas d'indications

Sortie d'exemple :

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 avec plus de contexte. Décrivez votre enquête—comme « Commentaires d'élèves de terminale sur leurs expériences de planification de la remise des diplômes », vos objectifs et toute information de base. Voici un exemple de quoi dire avant de lancer votre incitation :

Ceci est une enquête auprès d'élèves de terminale sur leurs retours de planification de la remise des diplômes. Notre objectif est de comprendre leurs préférences pour les cérémonies et leurs besoins de soutien. Veuillez analyser avec ces objectifs à l'esprit.

Après avoir identifié une idée clé, explorez plus en profondeur : « Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale). » Cela vous permet de comprendre le contexte derrière des statistiques simples.

Invitation pour un sujet spécifique : Demandez directement si un sujet est abordé—idéal pour vérifier si les étudiants ont mentionné des choses comme les « lieux préférés » ou le « soutien supplémentaire ». Essayez : « Quelqu'un a-t-il parlé des dates préférées pour la cérémonie ? Inclure des citations. »

Invitation pour les personas : Caractérisez des groupes distincts pour adapter la planification (« Identifiez et décrivez une liste de personas distincts — comme les enthousiastes de la cérémonie ou les planificateurs axés sur le collège. Incluez leurs principales motivations et des citations pertinentes. »)

Invitation pour les points sensibles et défis : « Analysez les réponses du sondage et énumérez les points sensibles, frustrations ou défis les plus courants mentionnés par les élèves de terminale lors de la planification de leur remise des diplômes. »

Invitation pour les motivations & moteurs : « À partir des commentaires du sondage, extrayez les motivations principales ou raisons des choix de planification des remises des diplômes. Regroupez par similarité et étayez avec des citations. »

Invitation pour les suggestions & idées : « Identifiez et énumérez toutes les suggestions ou demandes faites par les étudiants pour améliorer la planification de la remise des diplômes. Regroupez par fréquence et sujet. »

Invitation pour les besoins non satisfaits & opportunités : « Examinez les réponses pour découvrir tout besoin non satisfait ou opportunité pour de meilleures expériences de remise de diplômes comme souligné par les répondants. »

Si vous avez besoin de plus d'inspiration pour les incitations, consultez des conseils dans notre guide des meilleures questions sur la planification de la remise des diplômes..

Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question

Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume toutes les réponses, en intégrant tout détail de suivi dans un résumé concis. Cela vous donne un accès instantané à la vue d'ensemble ainsi qu'à des insights personnels.

Choix multiples avec suivis : Lorsqu'un élève sélectionne une option et ajoute des commentaires, vous obtenez un résumé pour chaque option — vous permettant de voir, par exemple, non seulement quelle date était la plus populaire, mais pourquoi les élèves la préfèrent.

Questions NPS : Specific sépare les commentaires par groupe (détracteurs, passifs, promoteurs), puis analyse les commentaires de suivi de chaque groupe pour expliquer ce qui motive leurs notes.

Vous pouvez faire ces types de répartitions avec ChatGPT aussi, surtout pour les petits ensembles de données — mais il devient beaucoup plus de travail de maintenir les filtres et le contexte lorsque vous arrivez à une grande échelle. Trouvez plus de détails techniques dans notre aperçu de l'analyse des enquêtes par IA.

Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes

Si vous avez des pages de commentaires, vous atteindrez bientôt une limite de contexte — c'est-à-dire que l'IA ne peut « voir » qu'une certaine quantité de texte à la fois. Voici comment gérer d'énormes ensembles de données :

  • Filtrage : Limitez les messages envoyés à l'IA en analysant des segments spécifiques ou ceux qui ont répondu à des questions choisies ou à des réponses sélectionnées. Cela restreint la conversation aux seules discussions pertinentes.

  • Recadrage : Envoyez uniquement des questions sélectionnées à l'IA pour analyse. De cette façon, plus de réponses tiennent dans la fenêtre contextuelle et vous restez concentré sur les sujets qui comptent le plus.

Specific gère ces étapes automatiquement, mais vous pouvez les reproduire manuellement si vous êtes patient. De toute façon, c'est essentiel pour éviter la perte de détails, surtout à mesure que le volume de réponses des élèves de terminale augmente.

L'adoption rapide de l'IA dans l'éducation — qui devrait atteindre 88,2 milliards de dollars mondialement d'ici 2032 — montre à quel point il y a une demande pour ce type d'analyse rationalisée intégrée. [3]

Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux sondages des élèves de terminale

Les points sensibles de l'analyse collaborative sont réels. Lorsque les équipes examinent les Retours de Planification de la Remise des Diplômes des élèves de terminale, les maux de tête de version, les commentaires perdus et l'incertitude quant à la propriété surgissent rapidement.

Specific simplifie le travail en équipe. Il suffit de discuter avec l'IA — seul ou avec des coéquipiers. Chaque fil de discussion vous permet d'appliquer des filtres personnalisés (comme « montrer uniquement les élèves ayant choisi des cérémonies en plein air »), et chaque fil montre qui l'a créé. Ainsi, chacun peut se tailler son propre angle — sans marcher sur les pieds des autres ou dupliquer l'effort.

Suivez la conversation. Lorsque vous travaillez avec d'autres, chaque commentaire dans le chat IA de Specific est attribué par avatar, vous savez donc toujours qui a contribué quoi. Cette transparence rend l'analyse collaborative sans friction, particulièrement pour les équipes éducatives occupées ou les groupes basés sur des projets.

En savoir plus sur comment configurer des sondages personnalisés pour l'analyse en groupe dans notre guide facile pour les sondages de planification de remise des diplômes de lycée ou essayez le préréglage du générateur de sondage pour la planification de la remise des diplômes.

Créez maintenant votre enquête auprès des élèves de terminale sur les retours de planification de la remise des diplômes

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Essayez-le. C'est amusant !

Sources

  1. EdTechReview. Les étudiants utilisent des outils d'IA dans leurs études : révèle une enquête

  2. AP News. Les enseignants utilisent de plus en plus des outils d'IA pour l'éducation

  3. HumanizeAI. Croissance et prévisions d'adoption du marché de l'IA dans l'éducation

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Adam Sabla

Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.

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Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.

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Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.