Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de terminale sur leur expérience de recherche de bourses d'études en utilisant des outils d'enquête et des incitations d'analyse basées sur l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données d'enquête
L'approche et les outils dont vous avez besoin dépendent de la structure des données de votre enquête—tant du format des questions que du type de réponses que vous souhaitez analyser.
Données quantitatives : Si votre enquête inclut des métriques simples (comme le nombre d'étudiants ayant postulé aux bourses, ou le pourcentage ayant rencontré des difficultés), vous pouvez utiliser des outils conventionnels tels qu'Excel ou Google Sheets. Ceux-ci sont parfaits pour des comptages rapides, le filtrage et des graphiques simples.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des réponses ouvertes—comment les terminales décrivent leur parcours de recherche ou leurs frustrations—vous atteignez rapidement une limite. Lire manuellement des centaines de réponses n’est pas réaliste et vous manquerez les tendances subtiles. Pour cela, les outils basés sur l'IA deviennent essentiels, révélant des motifs que vous pouvez facilement négliger et vous faisant gagner des heures de travail répétitif.
Il existe deux approches pour utiliser des outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier-coller les données d'enquête exportées dans ChatGPT ou des modèles de langage de grande taille similaires, puis demander à l'IA de les analyser. Par exemple, vous pouvez demander les thèmes clés sur la façon dont les étudiants décrivent leur expérience de candidature.
Cela peut être efficace pour une analyse ponctuelle, mais comporte des inconvénients.
Vous devez gérer les exportations CSV, diviser les données en morceaux gérables et vous risquez de perdre le contexte entre les questions et réponses de l'enquête. Il n'y a pas de structure, et garder une trace de quelle citation appartient à quelle partie de l'enquête n'est pas toujours simple.
La commodité diminue lorsqu'on traite des questions de suivi ou des réponses en plusieurs étapes.
Vous passerez plus de temps à préparer vos données pour l'IA qu'à réellement en extraire des idées—mais si vous êtes sur un budget serré ou si vous souhaitez uniquement des idées générales, cela fait le travail.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific simplifie tout le cycle de l'enquête : Il gère tout—de la collecte des données d'enquête à la pose de questions de suivi alimentées par l'IA, en passant par une analyse instantanée basée sur GPT. Cela signifie que vous n'obtenez non seulement de meilleures réponses (grâce aux sondages en temps réel), mais que la plateforme connecte chaque réponse et suivi pour un contexte plus riche.
L'analyse IA instantanée extrait des résumés, des thèmes clés et des conclusions exploitables—sans tableaux ni nettoyage de données nécessaires. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats (comme dans ChatGPT), tout en bénéficiant de fonctionnalités supplémentaires telles que le filtrage sélectif, le recadrage des conversations et la gestion transparente du contexte.
Pour un approfondissement sur l'analyse des réponses d'enquête avec l'IA, voir analyse des réponses d'enquête avec IA.
Specific est particulièrement puissant pour les enquêtes de bourses : il garde les réponses de suivi liées aux questions pertinentes, vous permet d'explorer des groupes spécifiques (comme les étudiants ayant une expérience de leadership, qui sont trois fois plus susceptibles de gagner des bourses [1]), et facilite le partage des conclusions avec votre équipe.
Prompts utiles pour analyser les réponses d'enquête sur l'expérience de recherche de bourse
Le grand avantage de l'analyse alimentée par GPT est sa flexibilité—si vous savez comment rédiger des incitations. Voici des incitations pratiques que vous pouvez utiliser que vous analysiez des réponses dans ChatGPT, Specific, ou d'autres plateformes d'enquête IA.
Prompt pour idées principales : Fonctionne mieux pour obtenir une liste condensée de tous les thèmes importants de votre ensemble de données.
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicateur de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, non des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte idée principale :** texte explicateur
2. **Texte idée principale :** texte explicateur
3. **Texte idée principale :** texte explicateur
Le contexte améliore les résultats : L'IA vous donne de meilleures réponses lorsque vous fournissez un contexte. Mentionnez l'objectif de votre enquête, ce que signifie « expérience de recherche de bourse » dans votre contexte, ou vos objectifs d'analyse.
Voici le contexte pour l'enquête : Nous avons sondé 600 lycéens de collèges publics et privés à l'échelle nationale sur leur expérience de recherche de bourse de janvier à mars de cette année—une période au cours de laquelle la plupart des fenêtres de candidature se ferment. Notre objectif est de découvrir quels obstacles ils ont rencontrés, quelles ressources ont été les plus utiles, et quels besoins non satisfaits persistent.
Prompt pour des idées plus profondes : Si vous remarquez une idée principale—comme « frustration de la candidature »—demandez-en plus :
Dites-moi en plus sur la frustration à l'égard des candidatures.
Prompt pour les sujets spécifiques : Pour valider vos intuitions ou localiser les points de douleur, demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé des plateformes de candidature en ligne ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Comprenez qui est votre audience :
Sur la base 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 produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Extrayez les obstacles auxquels les étudiants font face lors de leur recherche de bourse.
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 tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Qu'est-ce qui motive ces étudiants à postuler même lorsque les taux d'acceptation ne se situent quà en moyenne 30% [2] ? Utilisez :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motifs primaires, les désirs, ou les raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Les incitations d'IA débloquent une profondeur au-delà des statistiques de surface—rendant vos idées d'enquête exploitables pour les conseillers scolaires, les administrateurs, ou même les fondations construisant des plateformes de bourses. Voir meilleures questions pour une enquête de bourse pour les terminales pour des conseils sur la conception de questions qui génèrent des données plus riches.
Comment les plateformes IA comme Specific analysent différents types de questions d'enquête
Dans l'analyse des données d'enquête—en particulier pour les retours ouverts ou les réponses nuancées—les outils tels que Specific fournissent des résumés adaptés selon le type de question.
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : La plateforme génère des résumés complets pour toutes les réponses principales et tout suivi. Par exemple, si vous demandez, « Quelle a été la partie la plus difficile de la recherche de bourses ? » plus une question de suivi comme, « Pouvez-vous donner un exemple ? »—Specific connecte ces fils et produit une analyse thématique complète du sujet.
Questions à choix avec suivis : Chaque option de réponse (comme « postulé en ligne », « utilisé un conseiller scolaire », « référence familiale ») reçoit son propre résumé généré par l'IA, regroupant les réponses de suivi pertinentes. De cette façon, vous voyez non seulement ce que les étudiants ont sélectionné, mais pourquoi ils ont fait ce choix.
Questions NPS : Les éléments Net Promoter Score segmentent les répondants par promoteurs, passifs et détracteurs, et Specific analyse les raisons en texte libre données par chaque groupe. Si la satisfaction des bourses est l'élément, vous pouvez instantanément découvrir pourquoi les passifs hésitent ou pourquoi les détracteurs se plaignent des exigences complexes.
Vous pouvez utiliser ChatGPT pour une analyse similaire, bien que ce soit un peu plus manuel. Vous devrez trier et filtrer les réponses par question ou groupe de réponses, puis exécuter vos incitations pour chaque ensemble—une tâche que Specific automatise pour vous.
Pour en savoir plus sur la construction de ces enquêtes riches en logique, lisez comment créer une enquête pour les terminales sur les bourses et découvrez les fonctionnalités du concepteur d'enquête qui font gagner du temps.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA avec de grands ensembles de données d'enquête
La plupart des IA basées sur GPT—including ChatGPT et des outils comme Specific—ont une limite quant à la quantité de données que vous pouvez analyser à la fois (la « fenêtre de contexte »). Avec les enquêtes de bourses voyant une participation record (plus de 40% des terminales postulent désormais pour au moins une récompense [1]), vous atteindrez ce plafond même avec des volumes de réponses modestes.
Dans Specific, il existe deux solutions pour contourner cela :
Filtrage : Réduisez le nombre de conversations incluses dans l'analyse—incluez uniquement celles où les étudiants ont répondu à une question spécifique sur leur expérience de bourses, ou concentrez-vous uniquement sur les réponses de ceux qui ont postulé en ligne (ce qui a vu une augmentation de 200% cette décennie [3]).
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions clés que vous souhaitez que l'IA considère. Au lieu de soumettre l'intégralité de l'enquête, vous découpez, par exemple, la section sur les barrières à la candidature aux bourses—permettant à l'IA d'approfondir sans dépasser sa mémoire.
Avec ces stratégies, vous n'êtes jamais bloqué par la taille du contexte et pouvez toujours vous concentrer sur des idées exploitables. Ces approches sont intégrées dans le moteur d'analyse principal de Specific—rendant cela facile même pour les équipes novices dans les enquêtes alimentées par IA. Vous pouvez lire sur ces fonctionnalités dans notre guide d'analyse des réponses d'enquête IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des lycéens de terminale
Collaborer sur l'analyse d'enquête ést souvent un point de douleur—surtout lorsque plusieurs membres d'une équipe veulent explorer différents aspects de l'expérience de recherche de bourse des lycéens. Les gens doivent comparer leurs notes, se plonger dans différentes démographies (comme les femmes, qui postulent pour plus de bourses à un taux de 65 % [1]), et s'assurer que leurs idées restent organisées.
Specific rend la collaboration transparente : Vous analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. La magie ? Vous pouvez créer plusieurs discussions, chacune centrée sur un angle spécifique—comme un fil pour les premiers candidats de génération, un autre pour les insights NPS, et un troisième pour des suggestions d'amélioration des outils de recherche en ligne.
Chaque chat peut avoir des filtres personnalisés—permettant aux membres de l'équipe de se concentrer sur les réponses pertinentes à leurs priorités. Chaque chat affiche également qui l'a créé. Cela facilite grandement la collaboration dans les grandes équipes de recherche scolaire ou de district, entre les pairs, ou les membres de comité évaluant les programmes de bourses.
Dans les discussions de groupe, vous voyez qui a posé chaque question et qui a contribué à chaque message—une transparence qui instaure la confiance et garde tout le monde sur la même longueur d'onde tout au long de l'analyse. L'avatar de l'expéditeur aide tout le monde à suivre le fil, ce qui est une fonctionnalité de productivité subtile mais étonnamment puissante.
Souhaitez-vous explorer ces options collaboratives ? Consultez comment fonctionne le chat collaboratif d'IA pour l'analyse des réponses d'enquête et voyez comment il peut dynamiser votre prochain projet de bourse.
Créez dès maintenant votre enquête pour les élèves de terminale sur l'expérience de recherche de bourses
Transformez votre processus de retour sur les bourses—créez votre propre enquête et utilisez l'analyse IA instantanée pour faire émerger des idées qui font réellement la différence pour les étudiants et votre équipe.