Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves de seconde du lycée sur les barrières à la fréquentation, en utilisant l'IA et d'autres outils pour obtenir des insights significatifs.
Choisissez les bons outils pour analyser les réponses de l'enquête
L'approche et les outils que vous utilisez pour analyser les données d'enquête dépendent de la structure des réponses que vous collectez.
Données quantitatives : Lorsque votre enquête contient des données quantitatives telles que des réponses à choix multiple ou des échelles de notation, vous pouvez généralement compter les réponses rapidement avec des outils de tableur comme Excel ou Google Sheets. Par exemple, suivre combien d'élèves ont sélectionné « problèmes de transport » comme obstacle majeur à la présence devient un décompte simple.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête recueille des réponses ouvertes ou des réponses de suivi détaillées, cela devient compliqué. Lire des dizaines ou des centaines de réponses à la main n'est pas seulement ennuyeux—c'est presque impossible si vous voulez vraiment comprendre la nuance et la fréquence de certains thèmes.
Il existe deux approches principales pour utiliser des outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse AI
Copier-coller dans un modèle GPT : Vous pouvez copier les données d'enquête ouvertes exportées dans ChatGPT ou un autre outil d'IA basé sur GPT et discuter des résultats. Cela vous permet de poser des questions générales comme "Quels sont les principaux obstacles à la fréquentation ?" et de découvrir des tendances qui ne sont pas évidentes dans un tableur.
Mais : Cette méthode n'est pas pratique. Formater les données, les coller et gérer les erreurs ajoute de la friction. Suivre les questions et les suivis devient compliqué au fur et à mesure que la discussion se déroule. Les limites de contexte de l'IA peuvent vous empêcher d'analyser toutes les réponses à la fois. Pour un cas d'utilisation unique ou un petit ensemble de données, ça fonctionne, mais ça ne s'échelle pas bien.
Outil tout-en-un comme Specific
Outil AI conçu sur mesure : Les solutions tout-en-un comme Specific sont conçues spécifiquement pour collecter des réponses d'enquête et les analyser avec l'IA.
Lorsque vous créez une enquête conversationnelle, Specific pose automatiquement des questions de suivi si elle a besoin de plus d'informations—ce qui permet d'obtenir des données plus riches et plus claires des élèves de seconde du lycée. C'est particulièrement important, puisque des études ont montré que jusqu'à 60 % des lycéens de Washington D.C. ont été chroniquement absents l'année dernière—comprendre les obstacles nuancés est essentiel pour trouver des solutions exploitables. [1]
Analyse instantanée assistée par l'IA : Après avoir collecté des données, Specific résume toutes les réponses qualitatives, trouve les thèmes clés et distille l'information en insights exploitables (sans vous forcer à vous débattre avec des tableurs ou à passer des heures à lire des réponses brutes). Vous pouvez même discuter directement avec l'IA des résultats, similaire à ChatGPT, mais avec des fonctionnalités pour gérer le contexte spécifique de votre enquête. C'est littéralement conçu pour ce flux de travail.
Curieux de savoir comment cette approche s'intègre dans la construction d'une enquête à partir de zéro ? Consultez le générateur d'enquêtes AI pour les obstacles à la fréquentation des lycéens , ou découvrez le constructeur d'enquêtes AI pour d'autres moyens de créer une enquête adaptée à vos besoins.
Questions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur les obstacles à la fréquentation des élèves de seconde du lycée
Savoir quoi demander à votre IA peut faire toute la différence. Voici quelques invites actionnables et riches en contexte que vous pouvez utiliser pour extraire du sens de vos données d'enquête qualitatives - que vous parliez dans Specific ou que vous colliez des données dans un autre outil alimenté par GPT.
Invite pour les idées principales :
Utilisez cette invite pour faire ressortir rapidement les principaux problèmes ou sujets parmi vos réponses d'enquête. Cela fonctionne particulièrement bien pour les ensembles de réponses ouvertes importantes.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explications.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), les plus mentionnés en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Vous obtiendrez de meilleures réponses si vous donnez à l'IA un peu de contexte sur le but de l'enquête, la situation ou les défis auxquels sont confrontés les élèves. Par exemple, vous pouvez ajouter :
Cette enquête a été menée parmi les élèves de seconde d'un district avec un absentéisme chronique de 60 %, explorant ce qui empêche les élèves d'assister régulièrement. Mon objectif est d'identifier des obstacles exploitables pour améliorer la fréquentation.
Approfondir les thèmes : Une fois que vous avez votre liste d'idées principales, utilisez des invites de suivi pour creuser les spécificités :
Parlez-moi plus de "manque de transport" (idée principale).
Invite pour un sujet spécifique :
Vérifiez si quelqu'un a mentionné un certain sujet, tel que la santé mentale ou la sécurité à l'école - et demandez des citations directes. Exemple :
Quelqu'un a-t-il parlé des obstacles liés à la santé mentale ? Incluez des citations.
Invite d'identification des personas : Repérez des modèles chez les élèves en demandant à l'IA de générer des personas :
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 en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis : Résumez et quantifiez ce qui rend la présence difficile :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez une liste des points de douleur, des frustrations ou des défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les modèles ou la fréquence d'apparition.
Motivations & drivers : Allez au "pourquoi" derrière les modèles de fréquentation :
À partir des conversations sur l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.
Analyse des sentiments : Évaluez le ton émotionnel :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestions & idées : Recueillez les solutions générées par les élèves :
Identifiez et dressez une liste de toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes lorsque cela est pertinent.
Continuez à itérer : Posez à l'IA des questions de clarification comme vous le feriez dans une conversation en direct. Cette approche vous garde plus près des voix réelles des étudiants qui vous intéressent.
Besoin d'aide pour la structure de l'enquête à la place ? Consultez les meilleures questions pour les enquêtes sur les obstacles à la fréquentation au lycée ou un guide sur la création d'enquêtes.
Comment Specific analyse les données qualitatives à partir de différents types de questions
Specific a été conçu pour gérer les réponses d'enquêtes conversationnelles qui incluent à la fois des réponses ouvertes et des questions structurées. La façon dont il résume les données dépend du type de question sous-jacent :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous donne un résumé pour toutes les réponses et tous les suivis liés à cette question, afin que vous puissiez voir l'histoire complète et identifier des tendances telles que des obstacles personnels récurrents (comme la santé ou les obligations familiales).
Choix multiple avec suivis : Pour des questions comme « Quel est votre plus grand obstacle ? » avec des sondages de suivi, Specific fournit une analyse distincte pour les élèves qui ont choisi chaque option. Par exemple, « manque de transport fiable » pourrait obtenir son propre résumé, rendant très clair ce qui motive cette réponse.
Questions d'enquête de type NPS : Chaque groupe de Net Promoter Score (NPS) - détracteurs, passifs, promoteurs - obtient son propre résumé de toutes les réponses de suivi, afin que vous puissiez voir ce qui motive vraiment la satisfaction ou l'insatisfaction parmi les élèves de seconde du lycée.
Si vous utilisez ChatGPT ou des outils similaires, vous pouvez reproduire ces résumés, mais vous devrez créer des filtres et segmenter les réponses manuellement - toujours faisable, mais plus intensif en main-d'œuvre.
Le flux de travail de Specific est expliqué plus en détail dans le guide d'analyse des réponses d'enquête AI.
Comment relever les défis liés à la limite de contexte AI
Chaque IA a une limite de taille de contexte : Si vous essayez d'analyser des milliers de réponses d'enquête à la fois, la plupart des IA ne peuvent pas "voir" tout ce que vous collez. Il existe deux approches éprouvées pour résoudre ce problème, et Specific les inclut toutes deux par défaut :
Filtrage : Filtrez les conversations d'enquête en fonction des réponses des utilisateurs—analysez uniquement celles qui ont répondu aux questions pertinentes ou sélectionné certaines options. Cela réduit ce qui est envoyé à l'IA, de sorte que les insights restent spécifiques à votre requête et vous ne perdez pas de vue le sujet. Par exemple, si vous souhaitez analyser uniquement les réponses des élèves avec absentéisme chronique (comme les 60% constatés à Washington D.C. [1]), vous pouvez filtrer juste pour eux.
Recadrage : Recadrez les questions pour l'analyse AI en envoyant uniquement les questions sélectionnées à l'IA. Cela est pratique si vous souhaitez vous concentrer uniquement sur la question des « obstacles », en vous assurant de rester dans les contraintes techniques et de maximiser la couverture de l'analyse.
En utilisant le filtrage et le recadrage ensemble, il est possible d'approfondir—même avec d'énormes volumes de feedback qualitatif, comme vu dans des états comme l'Iowa où les politiques ont augmenté à la fois le signalement de l'absentéisme et la charge de travail administrative, comme les 70 000 dollars dépensés à Des Moines uniquement pour notifier les familles [2].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête sur les élèves de seconde du lycée
La collaboration peut devenir désordonnée et lente lorsqu'il s'agit d'analyser une enquête sur les obstacles à la fréquentation des élèves de seconde du lycée, surtout si votre équipe est dispersée ou a besoin de voir et de discuter des résultats nuancés en temps réel.
Specific rationalise le travail d'équipe : Tout le monde peut analyser les données d'enquête en discutant avec l'IA - directement dans l'interface. Vous n'êtes pas limité à un seul fil: vous pouvez créer plusieurs discussions, chacune avec ses propres filtres et centre d'intérêt. Que vous analysiez séparément les problèmes de transport, les facteurs de climat scolaire ou les solutions proposées, ce flux de travail parallèle rend la collaboration presque sans effort.
Suivez qui fait quoi : Specific montre qui a créé chaque discussion et applique des avatars à chaque message, de sorte que vous savez toujours quel collègue a posé quelle question et ce qu'ils ont découvert — plus de supposition sur qui couvre quel thème ou segment.
Examen et feedback faciles : Les discussions AI partagées signifient que n'importe qui dans votre équipe peut intervenir, lire les analyses et construire sur les analyses précédentes. Cela réduit les efforts en double et aide tout le monde à aller vers des objectifs partagés, comme comprendre pourquoi près de 250 000 étudiants ont disparu des écoles publiques américaines pendant le COVID-19 - un problème urgent à l'échelle nationale [3].
Collaboration cohérente et contextuelle : Puisque toute l'analyse se déroule à côté des données brutes, les membres de l'équipe évitent la perte de contexte. Fini les tableurs interminables, les versions de fichiers ou le copier-coller - l'ensemble du flux de travail devient une histoire vivante et consultable de questions et réponses sur les barrières à la fréquentation.
Pour en savoir plus sur les techniques de collaboration et comment Specific les prend en charge dans le guide d'analyse des réponses d'enquête AI.
Créez dès maintenant votre enquête sur les barrières à la fréquentation pour les élèves de seconde du lycée
Lancez votre propre enquête aujourd'hui et obtenez des insights instantanés, des données plus riches et une analyse collaborative assistée par l'IA qui va bien au-delà des tableurs - sans travail manuel nécessaire.