Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'élèves de seconde sur l'intimidation et le harcèlement en utilisant des outils d'enquête IA et des invites intelligentes pour des insights plus approfondis.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses de l'enquête auprès des élèves de seconde
La manière dont vous abordez l'analyse des enquêtes dépend entièrement de la forme et de la structure de vos données d'enquête. Analysons cela :
Données quantitatives : Si vous traitez des comptes—comme combien d'élèves ont signalé une expérience spécifique—Excel ou Google Sheets fait le travail. Vous pouvez facilement repérer les tendances en comptant les choix ou en exécutant quelques statistiques de base.
Données qualitatives : Les réponses à questions ouvertes ou les réponses de suivi riches sont une autre paire de manches. Lire manuellement des dizaines ou des centaines d'histoires est impossible à bien faire (et rapidement). C'est là que les outils d'IA entrent en jeu, résumant et trouvant des motifs que vous pourriez autrement manquer.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier vos réponses d'enquête exportées et les coller dans ChatGPT (ou votre outil basé sur GPT préféré), puis demander des résumés ou une analyse thématique.
Cette méthode fonctionne, mais elle est maladroite. Vous devez formater correctement vos données, les découper pour éviter les limites de tokens, copier-coller d'avant en arrière, et vous rappeler de suivre les directives de confidentialité.
Principal avantage : C’est flexible—vous contrôlez les invites. Mais ce n'est pas optimisé pour les flux de travail d'enquête, donc cela peut devenir désordonné à mesure que les données augmentent.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse des enquêtes, du début à la fin. L'outil non seulement collecte les réponses dans un format conversationnel optimisé par l'IA conçu pour des réponses plus riches, il automatise aussi les suivis IA—ainsi les élèves s'ouvrent naturellement.
Ce qui est impressionnant : Dès que les réponses commencent à arriver, les outils intégrés d'analyse des réponses à l'enquête IA de Specific se mettent au travail. La plateforme résume les feedbacks qualitatifs en quelques secondes, identifie les principaux thèmes (pas seulement les sujets de surface), et vous permet de discuter de vos résultats comme si vous aviez un assistant de recherche à disposition.
Vous n'avez jamais besoin d'ouvrir une feuille de calcul, de formater des données, ou de vous inquiéter des limites de tokens. De plus, vous pouvez filtrer et gérer les données qui sont envoyées à l'IA pour toujours garder le contrôle sur votre contexte d'enquête. Vous voulez de meilleures réponses ouvertes ? Les questions de suivi automatiques dans Specific sondent plus profondément avec chaque élève—en savoir plus sur cette fonctionnalité ici.
Pour les éducateurs et les chercheurs axés sur les enquêtes sur l'intimidation et le harcèlement, Specific offre une solution conçue pour couvrir l'intégralité du flux de travail—depuis la création de l'enquête (voir le générateur d'enquêtes IA pour les enquêtes d'intimidation et de harcèlement parmi les élèves de seconde) jusqu'à des insights instantanés et exploitables.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquêtes sur l'intimidation et le harcèlement des élèves de seconde
Si vous utilisez des outils basés sur GPT ou une plateforme comme Specific, les invites sont essentielles. Voici ce qui fonctionne le mieux pour les enquêtes sur l'intimidation et le harcèlement ciblant les élèves de seconde :
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci lorsque vous souhaitez un aperçu rapide et structuré des principaux thèmes au sein de vos réponses. (C'est également l'invite d'analyse principale à l'intérieur de Specific !)
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
Ajoutez plus de contexte pour de meilleurs résultats. L'analyse IA s'améliore toujours si vous expliquez l'objectif de votre enquête ou ce que vous voulez apprendre. Donnez une phrase de contexte pour aider l'IA à se concentrer :
J'analyse une enquête réalisée avec des élèves de seconde sur l'intimidation et le harcèlement, avec des questions ouvertes sur leurs expériences à l'école. Veuillez vous concentrer sur les types d'incidents, les réponses émotionnelles, et toute demande d'action qu'ils décrivent.
Ensuite, si une idée particulière se démarque—disons, "la propagation de rumeurs était un thème commun"—demandez :
Dites-m'en plus sur la propagation de rumeurs (idée principale)
Invite pour un sujet spécifique : C'est parfait pour vérifier si une certaine préoccupation a été soulevée :
Quelqu'un a-t-il parlé de cyberharcèlement ? Incluez des citations.
Invite pour les personas : Utile lorsque vous souhaitez segmenter vos données en archétypes d'élèves et capturer la diversité des expériences d'intimidation :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques principales, leurs motivations, leurs objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Parfait pour révéler les préoccupations les plus critiques pour ce public :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.
Invite pour l'analyse de sentiment : Utilisez ceci si vous êtes intéressé par le suivi de l'opinion de la classe sur l'intimidation et le harcèlement, y compris leur optimisme ou leur frustration :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Avec ces invites, vous êtes prêt à explorer en profondeur les expériences et idées réelles des élèves de seconde—que vous les exécutiez dans ChatGPT ou à l'intérieur de Specific.
Comment les données d'enquête qualitatives sont analysées dans Specific en fonction du type de question
Specific adapte automatiquement son analyse à chaque type de question.
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Pour chaque question, vous obtenez un résumé clair couvrant toutes les réponses initiales ainsi que toutes les réponses de suivi liées à cette question. Vous voyez rapidement à la fois les sujets et les nuances individuelles.
Questions à choix multiples avec suivi : Chaque choix est individuellement traité. Chaque option propose un résumé, propulsé par l'IA, des réponses de suivi connexes, ce qui facilite la comparaison des raisons pour lesquelles les élèves ont choisi "Oui" ou "Non".
Questions NPS : Specific divise les feedbacks par groupe : Détracteurs, Passifs, Promoteurs. Vous pouvez plonger dans un résumé des réponses ouvertes liées à chaque groupe, mettant en évidence les motivations ou avertissements de chaque sous-groupe.
Vous pouvez également réaliser ceci dans ChatGPT ou un outil similaire, mais soyez prêt pour beaucoup plus de travail manuel : segmenter les réponses à la main, filtrer et re-coller, et émettre des invites distinctes pour chaque type de question. Specific prend en charge tout le travail lourd pour vous.
Comment travailler avec la limite de contexte AI lors de l'analyse de données d'enquête
Chaque modèle GPT a une "limite de contexte"—trop de réponses d'enquête, et vos données ne tiendront pas dans un seul chat. Vous devez être astucieux si vous ne voulez pas perdre de détails importants.
Specific propose deux stratégies (elles fonctionnent aussi dans les configurations DIY) :
Filtrage : Réduisez les réponses qui sont envoyées à l'IA. Par exemple, n'analysez que les conversations où les élèves ont répondu à une certaine question ouverte, ou regardez uniquement les élèves qui ont signalé un type spécifique d'intimidation.
Rognage : Choisissez les questions sur lesquelles vous souhaitez que l'IA se concentre—ainsi seuls les segments pertinents de votre enquête sont envoyés pour analyse. Cela vous aide à couvrir plus de terrain sans dépasser les limites de contexte, essentiel pour les grandes écoles ou les enquêtes de longue durée.
En combinant filtrage et rognage, vous gardez votre analyse précise et dans la fenêtre de contexte de l'IA—sans perdre de vue l'ensemble.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des élèves de seconde
Collaborer sur l'analyse des données d'enquête sur l'intimidation et le harcèlement peut rapidement devenir chaotique : plusieurs membres d'équipe, des chaînes d'e-mails désordonnées, des retours perdus ou une documentation incohérente sont monnaie courante.
Avec Specific, l'analyse est un sport d'équipe. Tout le monde peut discuter avec l'IA à propos des réponses à l'enquête en temps réel—plus besoin d'attendre que quelqu'un d'autre termine une feuille de calcul ou rédige un résumé.
Plusieurs discussions d'analyse, chacune avec son propre focus : Peut-être qu'un enseignant se préoccupe du cyberharcèlement, un autre des incidents à l'école, un autre de NPS. Avec Specific, chaque collaborateur peut créer sa propre analyse de chat, appliquer des filtres uniques (par exemple, juste les réponses féminines, ou uniquement les élèves qui ont vécu du harcèlement en ligne), et voir en un coup d'œil qui détient quels insights.
L'attribution claire alimente une meilleure collaboration : Dans chaque chat alimenté par l'IA, l'avatar de l'expéditeur est visible, donc vous savez exactement qui a demandé quoi, rendant les transferts et itérations fluides.
Les analyses collaboratives de Specific facilitent la tâche des éducateurs, conseillers et responsables scolaires pour examiner et agir sur les véritables données des élèves de seconde—sans le chaos des anciens outils d'enquête.
Créez votre enquête sur l'intimidation et le harcèlement pour les élèves de seconde maintenant
Obtenez des insights instantanés et exploitables sur l'intimidation et le harcèlement directement de vos élèves—profitez des suivis intelligents de l'IA, de l'analyse automatique, et de la collaboration en équipe sans faille pour commencer à faire la différence dès aujourd'hui.