Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante en deuxième année de lycée sur l'équité de l'évaluation. Je vais vous guider à travers les étapes pratiques et les meilleurs outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes à l'aide de l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche de l'analyse des données d'enquête dépend des types de réponses que vous avez collectées auprès des étudiants en deuxième année de lycée concernant l'équité de l'évaluation—et choisir le bon outil est essentiel pour obtenir des idées exploitables.
Données quantitatives : Si vous avez des réponses claires et fermées (comme "sélectionner tout ce qui s'applique" ou des questions de notation), c’est très simple. Il suffit d'importer les données dans Excel ou Google Sheets et d'effectuer vos calculs de chiffres là-bas.
Données qualitatives : Pour les questions ouvertes—comme « Que souhaitez-vous voir changer dans la notation ? »—la lecture manuelle devient rapidement accablante. Avec des dizaines ou centaines de réponses, rechercher des motifs devient presque impossible. C'est là que les outils IA brillent : ils peuvent résumer, regrouper et faire émerger des thèmes beaucoup plus efficacement que vous ne pourriez jamais le faire manuellement. Selon des recherches récentes, l'analyse qualitative assistée par IA peut réduire le temps de codage manuel jusqu'à 60% sans sacrifier la précision [1].
Il existe deux approches pour le choix des outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Flux de travail manuel : Une façon d'analyser votre enquête est de copier les réponses exportées et de les coller dans une discussion avec ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. Vous pouvez ensuite lui demander de résumer les thèmes, d'extraire les sujets récurrents, ou de répondre à des questions personnalisées liées à l'équité de l'évaluation au lycée.
Inconvénients : Bien que cela soit flexible et puisse fonctionner pour des ensembles de données petits à modérés, le processus est maladroit—trop de copie manuelle, des limites de contexte sur les longues réponses, et peu d'organisation de vos requêtes ou résultats. Il est difficile d'évoluer et facile de perdre de vue vos découvertes.
Outil tout-en-un comme Specific
Création et analyse d'enquêtes intégrées par l'IA : Les outils comme Specific sont conçus pour ce flux de travail. Vous pouvez concevoir et distribuer votre enquête—et collecter toutes les réponses—en un seul endroit. Étant donné que la plateforme pose des questions de suivi à la volée, les retours des étudiants sont plus riches et pertinents. (Apprenez-en plus sur les suivis automatiques par IA.)
Aucun nettoyage manuel nécessaire : Les résultats sont directement intégrés au tableau de bord d'analyse assistée par IA, qui résume instantanément les réponses, trouve des thèmes récurrents, et traduit les réponses qualitatives en insights visuels. Il n'y a pas de manipulation de tableur ou de codage manuel. Vous pouvez discuter avec l'IA à propos des résultats, tout comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec beaucoup plus de contrôle sur les données incluses dans votre question—parfait pour des entretiens grands ou complexes.
Fonctionnalités supplémentaires : Specific vous permet de gérer les données envoyées à l'IA, de filtrer les conversations, et même de changer de perspective entre différents groupes d'étudiants. Si vous voulez essayer, générez une enquête pour les étudiants de seconde sur l'équité de l'évaluation en deux clics ou créez quelque chose de personnalisé en utilisant le générateur d'enquêtes avec IA.
Prompts utiles pour analyser les enquêtes sur l'équité de l'évaluation des élèves de secondaire
Une fois que vous avez choisi votre outil IA, la façon dont vous le sollicitez est très importante. Des questions réfléchies révèlent des thèmes précieux cachés dans les réponses. Voici quelques idées testées sur le terrain pour les enquêtes sur l'équité de l'évaluation—et la logique qui les sous-tend.
Prompt pour idées principales : C'est la solution lorsque vous voulez simplement les principaux sujets de nombreuses réponses ouvertes. (C’est le pilier de la façon dont Specific fait ressortir les thèmes. Vous pouvez copier cela pour l'utiliser avec ChatGPT aussi.)
Votre tâche est d'extraire des idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + un explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée clé spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), les idées les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
L'IA donne toujours de meilleurs résultats si vous fournissez plus de contexte sur votre enquête : qui sont les répondants, ce que vous étudiez, et ce qui compte pour vous. Donnez-lui un cadre clair, par exemple :
Cette enquête a été réalisée parmi des élèves de seconde pour évaluer leur perception de l'équité de l'évaluation. L'objectif est d'identifier les thèmes et sentiments clés exprimés dans leurs réponses.
Si vous voulez explorer un sujet spécifique qui est apparu (par exemple, « critères de notation »), demandez simplement :
Dites-m'en plus sur les critères de notation (idée clé).
Prompt pour sujet spécifique : Si vous voulez savoir si quelqu'un s'est plaint de la difficulté des tests, soyez direct :
Quelqu'un a-t-il parlé de la difficulté des tests ? Inclure des citations.
Prompt pour points de douleur et défis : Utilisez ce prompt pour faire ressortir les frustrations liées à la notation, l'inégalité, ou la confusion sur l'évaluation :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Prompt pour personas : Si vous souhaitez cartographier les différents types d'élèves dans les données, comme ceux qui acceptent le système de notation contre ceux qui ne le font pas :
À partir des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour analyse de sentiment : Évaluez rapidement si l'attitude envers l'équité de l'évaluation est négative, positive, ou mitigée :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous trouverez plus de conseils pratiques dans ce guide sur les grandes questions d'enquête pour les lycéens sur l'équité de l'évaluation.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Specific résume automatiquement toutes les réponses ouvertes ainsi que les réponses aux questions de suivi liées à la question d'origine. De cette manière, vous obtenez une synthèse globale et des sous-thèmes détaillés en une seule fois.
Choix avec suivis : Pour des questions comme, « Quelle partie de la notation pensez-vous être la moins juste ? » chaque choix reçoit son propre résumé généré par IA pour les réponses aux suivis associés. Cela vous aide à voir les opinions nuancées derrière chaque option.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe (détracteurs, passifs, promoteurs) obtient un résumé séparé de leurs commentaires de suivi, révélant ce qui motive les différences de scores. Vous verrez exactement ce que les promoteurs apprécient et ce que les détracteurs n'aiment pas, par exemple.
Si vous travaillez avec ChatGPT ou un autre outil ouvert, vous pouvez imiter cela en copiant les réponses à une question ou segment, puis en utilisant des prompts intelligents (voir ci-dessus)—cela nécessite simplement plus d'efforts de copie/collage qu'avec le flux de travail fluide de Specific.
Curieux à propos de la conception d'enquête ? Voici un guide détaillé sur comment créer une enquête pour les lycéens sur l'équité de l'évaluation.
Comment surmonter les défis de limite de contexte de l'IA
Les outils IA comme les GPT ont une limite de taille de contexte—ils ne peuvent tout simplement pas traiter chaque mot de centaines de réponses à l'enquête en une seule fois. Si votre ensemble de données est grand, vous atteindrez rapidement ce mur.
Filtrage : Dans Specific, vous pouvez restreindre l'analyse aux conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses particulières (« Ne montrer que les étudiants ayant discuté de l'équité des tests »). Rien de plus n'est envoyé à l'IA, donc c'est à la fois plus rapide et plus concentré.
Découpage : Vous pouvez dire à Specific (ou assembler manuellement pour ChatGPT) d'inclure uniquement les réponses aux questions qui vous intéressent. Cela garde l'ensemble de réponses gérable et préserve de la place contextuelle pour une analyse approfondie et nuancée.
Specific livre ces fonctionnalités comme des fonctionnalités "de première classe", mais les utilisateurs avertis de ChatGPT peuvent appliquer les mêmes principes avec un effort supplémentaire—copiez seulement ce qui est pertinent!
Par exemple, si vous souhaitez exécuter une enquête NPS prête à l'emploi pour ce sujet, consultez le générateur d'enquête NPS de Specific pour les lycéens et l'équité de l'évaluation.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête des élèves de seconde
La collaboration peut devenir désordonnée si votre équipe est occupée à disséquer les retours étudiants sur l'équité de l'évaluation—suivre qui a analysé quoi, partager les découvertes, et itérer sur les conclusions peut être un casse-tête.
Analyse en chat ensemble : Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête rien qu'en discutant avec l'IA. Chaque conversation peut se concentrer sur une tranche différente de vos données—disons une conversation pour l'équité de la notation, une autre pour le sentiment.
Flux de travail parallèles : Plusieurs membres de l'équipe peuvent créer leurs propres conversations, chacune avec des filtres et des sujets d'analyse uniques. Il est immédiatement visible qui a démarré chaque conversation, donc personne ne gêne personne.
Attribution claire : Dans la conversation, chaque message affiche qui l'a tapé, accompagné d'avatars. Lors de la collaboration avec des collègues, il est évident qui a dit quoi, gardant votre analyse organisée et transparente—même lorsque les débats s'enveniment sur ce que pourrait être le "problème le plus important".
Pour découvrir ces fonctionnalités de collaboration, vous pouvez les essayer directement ou lire sur la façon dont le éditeur de sondage IA permet aux équipes d'itérer sur le contenu des sondages via chat, tout comme une session de brainstorming en groupe.
Créez dès maintenant votre enquête pour les élèves de seconde sur l'équité de l'évaluation
Commencez à concevoir et analyser votre propre enquête sur l'équité de l'évaluation pour les lycéens—accédez à des idées plus riches, gagnez du temps, et simplifiez l'analyse avec Specific.