Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête menée auprès des lycéens de terminale concernant leur préparation aux CV et portfolios—que vos données proviennent d'entretiens ouverts ou de questions plus structurées, basées sur des choix.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
Quant à l'analyse des réponses d'enquête, votre approche et vos outils dépendront beaucoup de la forme et de la structure de vos données d'enquête.
Données quantitatives : Si vous examinez des données telles que le nombre d'élèves qui ont déclaré être confiants dans la création d'un CV, des tableurs comme Excel ou Google Sheets sont parfaits pour comptabiliser les réponses et effectuer des statistiques de base.
Données qualitatives : Lorsque vous souhaitez plonger dans des réponses ouvertes ou des réponses de suivi (pensez aux élèves expliquant pourquoi ils ne se sentent pas prêts), il y a tout simplement trop de texte pour lire et analyser manuellement. Ici, vous avez besoin d'outils d'IA pour donner un sens à l'échelle.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez-collez vos données et discutez avec l'IA. Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête et les insérer dans ChatGPT ou un autre outil à modèle de langage large. De là, vous pouvez poser des questions et obtenir des résumés directement dans le chat. Mais soyons honnêtes—gérer tout ce texte dans une fenêtre de discussion standard peut être fastidieux. Vous êtes souvent limité par la quantité de texte que vous pouvez coller (limitations de contexte de l'IA), et gérer les discussions ou se référer à des conversations particulières n'est pas idéal.
Outil tout-en-un tel que Specific
Plateforme d'analyse d'enquête IA conçue à cet effet. Des outils comme Specific sont faits exactement pour ce défi. Avec Specific, vous collectez et analysez vos données d'enquête au même endroit.
Des données de meilleure qualité avec des suivis automatiques. Lors de la collecte des réponses, l'IA de Specific pose des questions de suivi intelligentes basées sur les réponses de chaque élève. Cela vous procure des perspectives plus riches et plus pertinentes—essentielles lorsque seulement 40% des lycéens se sentent confiants dans leur capacité à créer un CV [1]. L'IA creuse plus loin, dévoilant ce qui se cache derrière cette statistique, donc vous n'êtes pas obligé de deviner.
Analyses instantanées et exploitables. Specific résume instantanément les réponses, met en avant les thèmes clés et vous donne la possibilité de discuter avec l'IA de vos résultats—sans téléchargement, copier-coller ou jonglage de tableurs. Vous obtenez la même flexibilité que ChatGPT pour des requêtes de suivi, plus des caractéristiques pour filtrer et organiser les données, rendant les immersions profondes (même sur des enquêtes massives) beaucoup plus pratiques.
Des invites utiles pour analyser les résultats des enquêtes sur la préparation aux CV et portfolios des lycéens
Si vous utilisez ChatGPT ou tout autre outil d'IA, les invites que vous utilisez font toute la différence. En voici que j'utilise régulièrement en creusant les résultats d'enquête :
Extraire les idées centrales des réponses des élèves : Cette invite est idéale pour mettre rapidement en avant les principaux sujets ou préoccupations des réponses denses en texte, notamment les questions ouvertes.
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- 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 fonctionne toujours mieux si vous lui donnez un contexte supplémentaire. Dites à l'IA quelque chose sur le contexte de votre enquête, votre objectif ou des détails sur vos élèves. Par exemple :
Je suis en train d'analyser une enquête menée auprès de lycéens de terminale sur leur préparation à créer des CV et des portfolios. Mon objectif est de comprendre les principaux obstacles et les sources de confiance ou d'anxiété. Veuillez analyser les réponses suivantes en gardant cela à l'esprit.
Suivre des thèmes ou idées spécifiques : Utilisez cela après votre premier tour d'analyse pour aller plus en profondeur. Par exemple, tapez simplement :
Dites-m'en plus sur la préparation à l'entretien (idée centrale)
Valider un sujet : Cela vérifie si les élèves ont mentionné quelque chose à propos duquel vous êtes curieux :
Quelqu'un a-t-il parlé d'aide financière? Inclure des citations.
Avec la préparation aux CV et portfolios, il est judicieux d'utiliser des invites qui regroupent à la fois les attitudes des élèves et mettent en lumière les besoins non satisfaits, les points de douleur ou les moteurs :
Regrouper les personas : Trouvez des schémas dans les réponses (par exemple, élèves sûrs d'eux, mal préparés ou très motivés) :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation pertinente ou schéma observé dans les conversations.
Lister les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point, et notez tout schéma ou fréquence d'apparition.
Faire ressortir les motivations et les moteurs :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.
Capturer des besoins non satisfaits ou des opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Pour plus d'idées et d'exemples de questions intelligentes et ciblées, consultez cette ressource sur les questions d'enquête pour les lycéens sur la préparation aux CV et portfolios.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Comprendre comment votre outil d'analyse traite la structure de vos questions est vraiment important—surtout avec les données qualitatives.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific regroupe et résume toutes les réponses des élèves à ces questions ouvertes, ainsi que tout ce qu'ils ont partagé dans les suivis liés. L'IA identifie les fils communs, de sorte que vous voyez rapidement à la fois les grandes tendances et les schémas subtils.
Questions à choix avec suivis : Lorsqu'un élève choisit une option (comme « Je me sens quelque peu préparé »), Specific crée un résumé distinct pour tout texte de suivi lié à cette réponse. Cela vous permet de comparer ce que disent les élèves « confiants » par rapport à ceux qui se sentent perdus.
Questions NPS : Chaque groupe Net Promoter Score—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient son propre résumé dédié pour les réponses de suivi. C'est essentiel lorsque seulement 25% des lycéens se sentent préparés pour le travail de niveau universitaire [2]; vous voulez voir ce que les élèves prêts savent que leurs pairs ne savent pas.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT également, mais vous vous retrouverez souvent à jongler avec des chats séparés, en copiant-collant des textes et en réorganisant des données—beaucoup plus de travail manuel.
Comment surmonter les défis liés à la limite de contexte de l'IA avec de grands ensembles de réponses
Si vous avez déjà essayé de coller une exportation complète d'enquête dans ChatGPT et rencontré une « limite de taille de contexte », vous connaissez la douleur. Les modèles d'IA ne gèrent qu'une quantité donnée de données à la fois—donc les grands ensembles de réponses nécessitent une stratégie. Specific résout cela dès le départ, mais voici comment l'aborder plus généralement :
Filtrage : N'analyser que les conversations où les étudiants ont donné des réponses pertinentes aux questions ou réponses qui vous intéressent. Cela rétrécit les données que l'IA voit afin que vous obteniez une analyse ciblée qui s'intègre aux limites de contexte.
Élagage : N'envoyer à l'IA que des questions sélectionnées pour analyse. En se concentrant uniquement sur l'essentiel (peut-être seulement « Qu'est-ce que vous trouvez le plus difficile à faire pour créer un CV ? »), vous pouvez conserver plus de données de conversation dans la fenêtre IA et éviter d'atteindre les limites.
Si vous travaillez avec ces stratégies dans n'importe quel outil—ou utilisez le support intégré de Specific—vous pouvez analyser même les plus grandes enquêtes les plus détaillées.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des lycéens de terminale
La collaboration sur l'analyse des enquêtes peut devenir désordonnée—surtout lorsque plusieurs conseillers, enseignants, ou chercheurs veulent approfondir la préparation des lycéens pour les CV et portfolios. Il est facile de perdre le fil des découvertes et de dupliquer le travail.
Dans Specific, vous discutez avec l'IA et votre équipe à propos des données d'enquête. Chaque fil de conversation (ou "chat") vous permet de concentrer votre attention—par exemple, un membre de l'équipe peut filtrer pour les élèves qui se sentent non préparés, tandis qu'un autre cherche des schémas chez les élèves les plus confiants.
Suivre qui a contribué à quoi. Chaque discussion dans le panneau d'analyse montre qui l'a créée, donc vous savez toujours de quelles perspectives vous examinez les idées. Cela aide les équipes à éviter les chevauchements et donne crédit pour les découvertes critiques.
Voir les personnes derrière les messages. Chaque message du chat montre l'avatar de l'expéditeur, ce qui rend plus facile de suivre une enquête multi-personnes. Les équipes peuvent échanger des idées directement dans l'outil pour affiner les découvertes, faire ressortir des tendances subtiles, et s'aligner sur ce qui est le plus important pour votre école ou organisation.
Cette structure collaborative est particulièrement précieuse dans l'éducation, où plusieurs parties prenantes s'intéressent souvent à la même question : Comment pouvons-nous aider les lycéens à combler le fossé entre ne pas se sentir prêts et décrocher en réalité cette première opportunité concrète ?
Si vous souhaitez concevoir une enquête pour votre propre école, consultez le générateur d'enquêtes IA pour les lycéens ou le constructeur d'enquêtes IA général pour commencer rapidement.
Créez maintenant votre enquête pour les lycéens sur la préparation aux CV et portfolios
Prendre de meilleures décisions, plus rapidement, en débloquant des perspectives profondes et exploitables provenant de vos étudiants—laissez l'IA gérer la partie fastidieuse de l'analyse d'enquête, tandis que vous vous concentrez sur ce qui conduit réellement à de réelles améliorations.