Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de terminale sur le stage et l'expérience professionnelle en utilisant des outils et des stratégies d'analyse d'enquêtes basés sur l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche et les outils les plus appropriés pour analyser les réponses d'une enquête dépendent de savoir si vos données sont structurées (quantitatives) ou non structurées (qualitatives).
Données quantitatives : Si votre enquête comprend des réponses numériques—comme le nombre d'étudiants ayant effectué un stage—des outils standard tels qu'Excel ou Google Sheets sont de bonnes options. Ceux-ci vous permettent de comptabiliser rapidement les réponses et de réaliser des analyses statistiques de base.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête comprend des questions ouvertes ou des réponses de suivi (« Décrivez votre expérience professionnelle », par exemple), lire et résumer ces réponses manuellement peut être accablant, surtout si vous avez un grand nombre de réponses. Ici, les outils basés sur l'IA excellent, car ils peuvent identifier des thèmes communs et résumer des réponses longues et nuancées en quelques secondes.
Il existe deux approches pour les outils lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Analyse de données par copier-coller : Si vous utilisez ChatGPT ou un autre modèle de langage de grande taille, vous pouvez exporter vos données d'enquête, les coller dans le chat et poser des questions ou des invites concernant les réponses. Cette méthode peut vous permettre de commencer rapidement, mais gérer de grands volumes de données, conserver le contexte et suivre les suivis n’est pas très pratique.
Effort manuel & limites : Vous devrez formater correctement les données, les diviser pour de grandes enquêtes, et filtrer et gérer manuellement le contexte.
Cette approche est réalisable pour des ensembles de données de petite taille ou une exploration rapide, mais elle devient lourde à mesure que vous développez l’échelle ou que vous souhaitez collaborer avec d’autres.
Outil tout-en-un comme Specific
Développé spécifiquement pour l'analyse des enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus spécialement pour cet usage exact. Vous pouvez à la fois collecter des données via des enquêtes IA conversationnelles et analyser toutes les réponses avec des résumés basés sur le GPT intégrés.
Qualité de réponse améliorée : Specific utilise des questions de suivi alimentées par l'IA en temps réel, améliorant la qualité et la profondeur des données. C'est crucial, étant donné que seulement 2 % des lycéens avaient effectué un stage en 2020, malgré que 79 % étaient intéressés par une expérience de travail—ce qui signifie que toute donnée qualitative que vous obtenez est précieuse pour comprendre le fossé. [1][2]
Analyse instantanée & insights exploitables : Vous n’avez pas besoin d’exporter de données ou de vous débattre avec des feuilles de calcul. L'IA résume instantanément les réponses ouvertes, découvre des thèmes clés et vous offre même la possibilité de discuter des résultats, tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais avec des outils de filtrage intelligents, de gestion de contexte et des insights exportables. Voyez comment l'analyse des réponses aux enquêtes AI dans Specific fonctionne.
Flux de travail fluide : La gestion de la création d'enquêtes, de la logique de suivi et de l'analyse des données se fait en un seul endroit, économisant ainsi beaucoup de temps et de tracas—ce qui est particulièrement important si vous gérez des projets itératifs ou devez revisiter les données plus tard. Pour une flexibilité totale, vous pouvez analyser et comparer les données entre différents cohortes d'étudiants ou même revisiter les résultats par sujet ou question.
Invites utiles que vous pouvez utiliser dans l'analyse des enquêtes sur les stages et les expériences professionnelles des lycéens
Lorsque vous analysez des données qualitatives riches, les invites que vous utilisez façonnent les insights que vous obtenez. Voici des invites pratiques que vous pouvez utiliser dans ChatGPT, Specific ou d'autres outils AI pour donner un sens aux données de réponse d'enquête des lycéens sur les stages et l'expérience professionnelle.
Invite pour les idées centrales : Utilisez ceci pour extraire rapidement les principaux sujets d'une grande banque de réponses. C'est intégré dans Specific, mais vous pouvez l'utiliser n'importe où qui supporte les invites GPT :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + une explication pouvant aller jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- pas de suggestions
- pas d’indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d’idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte d’idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte d’idée centrale :** texte explicatif
L’IA prospère sur le contexte. Si vous fournissez plus de détails sur votre enquête—comme votre objectif ou quels défis vous espérez résoudre—elle fournit une meilleure analyse. Voici un exemple :
Analysez ces réponses de lycéens sur leur stage et leur expérience professionnelle. Nous voulons comprendre les obstacles à la participation, les motivations clés, et les perceptions de valeur. Veuillez regrouper les données par thème et, si possible, noter les variations en fonction du sexe ou du statut de première génération.
Invite pour des explorations approfondies : Une fois les thèmes principaux dégagés, utilisez ceci pour obtenir plus de détails sur une idée spécifique : « Dites m'en plus sur XYZ (idée centrale) »
Invite pour une recherche de sujet spécifique : Pour vérifier rapidement si un sujet a été abordé : « Est-ce que quelqu'un a parlé des stages rémunérés ? Incluez des citations. »
Invite pour les personas : « En fonction des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les ‘personas’ sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, récapitulez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations. »
Invite pour les points de douleur et les défis : « 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 tous les modèles ou fréquences d'apparition. »
Invite pour les motivations et les moteurs : « À partir des conversations dans l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données. »
Invite pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Pour plus d'informations sur la rédaction de bonnes questions pour ce public, consultez notre article sur les meilleures questions pour les enquêtes sur les stages de fin d'études secondaires.
Comment Specific décompose l'analyse des enquêtes qualitatives par type de question
L'analyse des réponses de Specific s'adapte intelligemment aux différents types de questions. Voici comment il traite des données d'enquête qualitatives provenant d'élèves de terminale :
Questions ouvertes & suivis : Pour chaque question ouverte, Specific vous fournit un résumé de toutes les réponses ensemble—avec des superpositions ou des découpages pour les questions de suivi, afin que vous voyiez non seulement ce que les étudiants disent mais aussi pourquoi ils ressentent cela.
Questions à choix multiples avec suivis : Pour chaque sélection, il produit un résumé séparé expliquant pourquoi les étudiants ont choisi cette option, ce qui facilite la comparaison, par exemple, des expériences de ceux qui ont réalisé ou non des stages.
NPS (Net Promoter Score) : Pour ceux-ci, vous obtenez des résumés catégorisés : un pour les détracteurs, un pour les passifs et un pour les promoteurs. C’est rapide pour identifier ce qui distingue l’état d’esprit de chaque groupe.
Vous pouvez reproduire cela avec ChatGPT, mais c’est plus manuel—nécessitant un filtrage manuel, un copier-coller, et des invites supplémentaires.
Comment gérer les limitations de taille de contexte lors de l'analyse de grandes enquêtes
Les modèles AI comme GPT ont des limites strictes de contexte—si votre enquête a des centaines de réponses, vous pourriez atteindre ces limites et perdre des données ou la puissance analytique en cours de route. Specific résout ce problème dès le départ en fournissant deux stratégies :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations par réponses de l'utilisateur ou seulement examiner les répondants qui ont répondu à certaines questions ou sélectionné des choix spécifiques. Cela vous aide à analyser des sous-groupes ciblés (comme comparer les étudiants de première génération avec ceux qui ne le sont pas, un facteur qui impacte fortement les taux de participation aux stages [3]).
Dé-croissance : Vous pouvez choisir d'envoyer seulement les questions sélectionnées dans le contexte AI, vous permettant d'analyser uniquement les thèmes pertinents à votre objectif de recherche. Cela vous assure de respecter les limites de taille de contexte sans manquer les détails clés des réponses qui importent le plus.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de terminale
Goulots d'étranglement de collaboration : L'analyse et le partage des résultats des enquêtes sur les stages et l'expérience de travail impliquent souvent plusieurs parties prenantes : conseillers, enseignants, personnel de recherche et parfois même des partenaires externes. Les flux de travail traditionnels des enquêtes limitent la facilité avec laquelle les équipes peuvent collaborer sur les conclusions ou suivre qui explore quels thèmes.
Chats d'analyse multi-utilisateurs : Avec Specific, vous pouvez analyser les résultats de votre enquête de terminale simplement en discutant, avec autant de conversations distinctes que vous le souhaitez. Chaque chat peut avoir sa vue unique—par exemple, analyser les motivations dans un fil et les barrières dans un autre—rendant facile de diviser l'attention entre différentes questions de recherche.
Propriété & clarté : Chaque chat montre automatiquement qui l'a créé. Lorsque plusieurs personnes collaborent dans le chat AI intégré, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur, ajoutant clarté et responsabilité. C’est un changement de jeu lorsqu’il s’agit de compiler des rapports de groupe ou de faire des recommandations de recherche.
Filtrage flexible pour les équipes : Vous pouvez appliquer des filtres dans chaque chat (comme les répondants qui ont mentionné des stages rémunérés ou signalé des barrières spécifiques), afin que chacun obtienne des insights pertinents pour son rôle ou sa question—plus besoin de parcourir d'énormes exports ou d'innombrables feuilles de calcul.
Pour les équipes nouvelles dans la création et l'analyse d'enquêtes pour les étudiants, des outils comme le générateur d'enquêtes AI avec l'invite de stage ou ce guide sur le lancement de votre enquête d'expérience de stage rendent le démarrage d'un projet de recherche collaboratif presque sans effort.
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