Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des lycéens de terminale sur l'équilibre entre un emploi à temps partiel, en utilisant des outils pratiques alimentés par l'IA et des stratégies d'analyse des enquêtes éprouvées.
Choisir les bons outils pour dynamiser votre analyse de l'enquête
La façon dont vous analysez les données de l'enquête dépend beaucoup du type de réponses que vous avez. Décomposons cela :
Données quantitatives: Pensez aux chiffres—combien d'élèves travaillent plus de 10 heures par semaine, par exemple. Ce type de données est simple à compter, trier et représenter dans Excel ou Google Sheets. Elles sont idéales pour des résumés rapides ou pour suivre des tendances, comme comparer combien d'élèves ont des emplois maintenant par rapport à il y a quelques années. Fait intéressant, seuls 35 % des adolescents américains ont travaillé durant l'été ces dernières années, une chute drastique par rapport à 60 % dans les années 1970 [1]. C'est une tendance que vous pouvez repérer rapidement avec des outils statistiques.
Données qualitatives: Ce sont des réponses ouvertes—les histoires personnelles ou les idées qui expliquent vraiment comment les lycéens équilibrent l'école et le travail à temps partiel. Personne au monde n'a le temps de lire des centaines de ces réponses de près, donc nous avons besoin d'outils d'IA pour débloquer les schémas d'ensemble et les détails nuancés cachés dans les retours longs.
Quand il s'agit de réponses qualitatives à une enquête, vous avez deux approches principales pour l'analyse :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous voulez de la flexibilité et un brainstorming rapide, l'exportation des réponses ouvertes de votre enquête dans ChatGPT ou un autre outil alimenté par GPT vous permet de faire des requêtes, résumer et explorer les idées clés. Il vous suffit de copier vos données, de demander à ChatGPT (« Quels sont les principaux défis que mentionnent ces élèves ? »), et de voir ce qui en ressort.
Mais, soyons honnêtes : Si vous avez des dizaines—ou des centaines—de réponses, gérer cela dans ChatGPT devient rapidement un casse-tête. Il n'est pas facile de suivre ou d'organiser les réponses que vous avez examinées, et vous devrez constamment ajuster vos requêtes et gérer le formatage des données désordonnées.
Outil tout-en-un comme Specific
Les outils tout-en-un conçus pour l'analyse d'enquête, comme Specific, rationalisent à la fois la collecte et l'analyse des données d'enquête. Vous pouvez concevoir votre enquête pour les lycéens de terminale à l'aide du générateur d'enquêtes IA, qui pose des questions de suivi intelligentes, afin que vous obteniez des informations plus riches de chaque réponse. La fonctionnalité de questions de suivi automatique par l'IA garantit que vous allez en profondeur, surtout sur des sujets complexes comme l'équilibre emploi étudiant.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific vous permet de recevoir des résumés instantanés, une découverte thématique puissante et des idées exploitables—sans vous battre avec des feuilles de calcul ou des exportations de données désordonnées. Vous pouvez discuter directement avec l'IA (comme vous le feriez dans ChatGPT), mais avec des outils supplémentaires pour organiser, filtrer et gérer quelles réponses l'IA voit. Tout est couvert dans cette vue d'ensemble de l'analyse des réponses d'enquête IA.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les résultats du sondage sur l'Équilibre entre emploi à temps partiel et terminale
Analyser les résultats des enquêtes IA concerne surtout poser les bonnes questions. Des invitations puissantes font ressortir les pépites cachées dans vos données qualitatives. Voici comment je procéderais :
Invitation pour les idées principales : Si vous voulez extraire les principaux thèmes de toutes ces réponses ouvertes, commencez par cette invitation (c'est ce que j'utilise pour une vue d'ensemble rapide) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
Les invitations fonctionnent toujours mieux quand vous ajoutez du contexte. Si vous dites à l'IA de quoi parle l'enquête, qui y a répondu, et vos objectifs spécifiques, vous obtiendrez des résultats beaucoup plus précis et aigus. Par exemple :
Nous avons interrogé 150 lycéens en terminale sur l'équilibre entre les emplois à temps partiel et les études. Mon objectif est de comprendre les principaux défis auxquels les étudiants sont confrontés et ce qui les motive à travailler tout en étant à l'école. Veuillez identifier les schémas clés et les citations à l'appui.
Plongez plus profondément avec des questions de suivi. Après avoir vu le résumé des idées principales ci-dessus, j'aime demander, « Parlez-moi plus de XYZ (idée principale) » pour faire ressortir des détails sur un problème particulier, comme le stress d'emploi, ou les raisons pour lesquelles certains élèves choisissent de ne pas travailler du tout.
Invitation pour un sujet spécifique : Si vous devez voir si un sujet a été abordé dans les conversations, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de manquer d'activités parascolaires ? Inclure des citations.
Selon vos données et vos besoins, essayez ces autres invitations :
Invitation pour des personas : Pour segmenter les types d'étudiants (« Gestionnaire motivé », « Axé sur les finances », etc.) :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à comment "les personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumer leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Invitation 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 couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Invitation pour motivations et moteurs :
A partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Invitation pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour les suggestions et idées :
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 le cas échéant.
Comment Specific gère les différents types de questions dans l'analyse d'enquête
La façon dont les réponses de l'enquête sont analysées dépend beaucoup de la structure des questions. Dans Specific, l'IA est adaptée à chaque type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous recevez un résumé qui couvre toutes les réponses à la question principale et à tout suivi exploratoire. C'est une façon efficace de capturer toute la conversation sans manquer de nuances.
Choix avec suivis : Chaque option de réponse reçoit son propre résumé pour chaque suivi. Cela est particulièrement utile pour comprendre, par exemple, pourquoi certains étudiants choisissent « Heures flexibles » comme priorité absolue pour un emploi à temps partiel.
Questions NPS : Vos données sont organisées par promoteur, passif ou détracteur. Les réponses de suivi de chaque groupe sont analysées séparément, vous permettant de comparer les thèmes selon les niveaux de satisfaction.
Vous pouvez imiter cette approche dans ChatGPT, mais cela nécessite plus de manipulation manuelle et prend plus de temps pour garder l'organisation.
Résoudre le problème de limite de contexte de l'IA lors de l'analyse d'une grande enquête
Lorsque vous utilisez des outils d'IA, vous atteindrez un mur si votre enquête a trop de réponses. C'est parce que les modèles basés sur GPT ont des limites strictes de contexte (caractères). Le truc est de rester concentré et d'envoyer uniquement ce qui compte le plus pour chaque requête.
Il y a deux solutions ingénieuses—toutes deux disponibles directement dans Specific :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations de manière à ce que seules celles où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques (comme, « Comment gérez-vous votre temps ? ») ou ont sélectionné des choix particuliers soient incluses dans l'analyse. Cela économise de l'espace de contexte pour ce qui compte vraiment.
Recadrage : Au lieu d'envoyer des conversations entières, sélectionnez simplement les questions que vous souhaitez analyser (par exemple, seulement le stress lié au travail ou l'impact académique). Ainsi, vous maximisez la couverture sans submerger l'IA.
Même le gouvernement britannique adopte ces types de solutions d'analyse alimentées par l'IA—ils ont récemment déployé 'Humphrey', un outil d'IA qui analyse des milliers de réponses aux consultations et économise des millions chaque année [2].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête des lycéens de terminale
Collaborer sur l'analyse des enquêtes peut devenir rapidement compliqué—surtout avec un sujet aussi nuancé que la manière dont les lycéens jonglent entre le travail et les études. Vous voulez la perspective de tout le monde, mais vous ne voulez pas dix copies des données, des notes éparpillées et de la confusion sur qui a dit quoi.
Avec Specific, l'analyse collaborative se fait sans souci. Toute votre équipe peut se plonger dans les discussions alimentées par l'IA sur les résultats. Vous pouvez créer plusieurs discussions, chacune centrée sur différentes questions, motivations ou points de douleur, et chacune montre qui a lancé le fil. Cela facilite grandement le suivi des angles de recherche divers ("Explorons le stress lié aux emplois après l'école" contre "Qu'est-ce qui motive les adolescents à travailler en premier lieu ?").
La clarté visuelle compte : À l'intérieur de Specific, chaque message dans une discussion collaborative est étiqueté avec l'avatar de l'expéditeur, donc vous savez toujours de qui est l'analyse que vous lisez. Cela simplifie les efforts de groupe et donne aux leaders, conseillers et chercheurs une vue transparente de la façon dont les résultats et interprétations évoluent.
Si vous êtes curieux de lancer une enquête collaborative auprès des lycéens de terminale, consultez des articles sur comment créer des enquêtes pour les lycéens de terminale et les meilleures questions pour une enquête auprès des lycéens de terminale sur l'équilibre emploi à temps partiel.
Créez votre enquête sur l'équilibre entre emploi à temps partiel et terminale maintenant
Obtenez des informations plus approfondies, plus riches et des résultats exploitables—concevez, lancez et analysez votre enquête sur l'équilibre entre emploi à temps partiel et terminale avec l'IA conversationnelle de Specific en quelques minutes.