Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de la deuxième année de lycée sur la sécurité scolaire. Si vous souhaitez obtenir des idées authentiques, vous avez besoin des bons outils et des approches pratiques pour naviguer à la fois dans les chiffres et les histoires que votre enquête dévoile.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
La meilleure approche et les meilleurs outils pour analyser les données d'enquête dépendent du format et de la structure de vos réponses. Avoir une clarté sur le fait que vous traitez des données quantitatives ou qualitatives vous aidera à choisir la bonne méthode :
Données quantitatives : Ce sont vos comptes – combien d'élèves ont déclaré se sentir en sécurité, quel pourcentage a signalé du harcèlement, etc. Vous pouvez facilement analyser ce type de données à l'aide d'Excel ou de Google Sheets, vous offrant des comptes, des graphiques et des pourcentages instantanés.
Données qualitatives : C'est là que les choses deviennent plus complexes. Les réponses ouvertes et les suivis de type chat des étudiants sont riches en détails et en idées, mais impossibles à simplement « examiner » – surtout lorsque vous avez des centaines de conversations. Les feuilles de calcul traditionnelles sont insuffisantes, et c'est là que l'IA intervient. En fait, l'utilisation de l'IA dans l'analyse des données d'enquête qualitatives a été transformative, permettant une interprétation en temps réel et améliorant la qualité globale des données.[4]
Lorsque vous faites face à des centaines ou des milliers de réponses réfléchies et nuancées, il existe deux principales approches d'outillage pour aborder l'analyse des données qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
La méthode simple : Copiez et collez vos réponses exportées dans ChatGPT ou un outil d'IA GPT similaire, puis posez des questions ou exécutez des invites pour obtenir des thèmes ou des résumés.
Inconvénients : Traiter les données de cette manière devient rapidement encombrant. Il est difficile de garder les réponses organisées, le contexte peut être perdu et l'exportation – la copie – le collage est chronophage. De plus, ces outils ont des limites sur la quantité de données que vous pouvez analyser à la fois (taille de « contexte » de l'IA). Cela signifie que vous êtes souvent obligé de diviser les réponses en plus petits morceaux, rendant le travail lent et répétitif.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes : Les plateformes comme Specific sont conçues précisément pour ce cas d'utilisation. Vous pouvez collecter des réponses d'enquête conversationnelles et les analyser automatiquement avec l'IA intégrée – pas de feuilles de calcul, pas de copier-coller, juste des idées à portée de main.
Suivis = meilleures données : L'enquête de type chat de Specific pose des questions de suivi intelligentes et dynamiques en temps réel, creusant plus profondément qu'un formulaire statique ne le pourrait jamais. Cela signifie des réponses plus riches, moins génériques – et bien plus de substance pour votre analyse. Si vous voulez de l'inspiration sur la façon de formuler de meilleures questions ou voir comment ces suivis fonctionnent, consultez comment les questions de suivi IA améliorent la profondeur des enquêtes.
Informations instantanées : Specific applique l'IA pour résumer instantanément les réponses, mettre en évidence les principaux thèmes et présenter des conclusions exploitables – sans aucun besoin de codage manuel, de balisage ou de sorcellerie en feuilles de calcul. Vous pouvez même discuter directement avec l'IA de vos résultats (dans le style de ChatGPT, mais elle est pleinement consciente de la structure et du contexte de votre enquête), et segmenter ou filtrer selon vos besoins.
Gestion des idées en un clic : Vous pouvez contrôler quelles données sont envoyées à l'IA, ce qui facilite la concentration sur ce qui compte vraiment, et gérer de grands volumes ou des données sensibles efficacement.
Pour en savoir plus sur ces capacités avancées, explorez l'ensemble des fonctionnalités complètes d'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur la sécurité scolaire des étudiants de la deuxième année de lycée
Une fois que vous avez importé vos données dans une IA (que ce soit ChatGPT ou Specific), avoir les bonnes invites vous aidera à obtenir des idées claires et exploitables. Voici les invites les plus efficaces que vous pouvez utiliser pour ce public et ce sujet d'enquête :
Invite pour les idées principales : C'est parfait pour distiller les sujets les plus importants à partir d'un vaste ensemble de réponses. C'est aussi la manière par défaut de Specific pour extraire des thèmes ou des sujets. Collez ceci dans votre interface de chat IA :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Donner à l'IA plus de contexte pour plus de précision : Toujours donner à l'IA des informations de fond sur votre enquête et vos objectifs. Par exemple, avant l'invite ci-dessus, vous pourriez ajouter :
L'enquête a été menée auprès des étudiants de la deuxième année de lycée concernant la sécurité scolaire. Mon objectif est de comprendre les problèmes les plus pressants auxquels les étudiants font face, en particulier autour du harcèlement, de la sécurité physique, de la sécurité émotionnelle et de la culture scolaire.
Plonger plus profondément dans les thèmes : Utilisez « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) ». Une fois que vous avez une liste de thèmes clés de la première invite, vous pouvez demander à l'IA d'élargir ou de fournir des exemples et des citations directes d'étudiants pour tout thème qui se démarque.
Invite pour sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a discuté d'un problème ou événement particulier (par exemple, la présence d'agents de sécurité ou des expériences de harcèlement), demandez simplement :
« Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique] ? Incluez des citations. »
Invite pour les personas : Extraire des personas représentatifs de vos réponses d'étudiants avec :
D'après les réponses à 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 modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Voulez-vous une vue plus claire sur les frustrations et les obstacles ?
Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Comprenez ce qui pousse les étudiants à agir d'une certaine manière ou à exprimer certaines opinions. Demandez :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez des motivations similaires ensemble et fournissez des éléments de preuve à partir des données.
Invite pour l'analyse des sentiments : Obtenez un aperçu de l'humeur et des perspectives dans vos données :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiments.
Invite pour les suggestions et idées : Pour des conclusions exploitables, utilisez :
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 lorsqu'elles sont pertinentes.
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Pour faire émerger ce qui manque ou où des améliorations pourraient être apportées, essayez :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Comment Specific analyse les données par type de question
Différents types de questions d'enquête nécessitent différentes approches analytiques. Voici comment Specific – et vraiment tout outil d'analyse d'enquête dominé par l'IA – les traite :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé de toutes les réponses et du contexte de toute question de suivi, synthétisant la conversation dans son ensemble. Ceci est essentiel pour obtenir de la profondeur, pas seulement des statistiques de surface.
Choix avec suivis : Chaque option est analysée séparément, et les réponses aux questions de suivi liées à cette option sont résumées et regroupées par thème.
NPS (Net Promoter Score) : Les détracteurs, les passifs et les promoteurs reçoivent chacun un résumé dédié basé sur leurs réponses à des suivis sur mesure. Cela transforme le NPS d'un simple numéro en un point de données nuancé et exploitable.
Vous pourriez faire la même chose dans ChatGPT, mais c'est tout simplement beaucoup plus chronophage – surtout à mesure que vous augmentez en échelle.
Si vous souhaitez voir des exemples pratiques d'analyse d'enquête de lycée, vous en trouverez quelques-uns dans notre guide des meilleures questions pour ce public étudiant.
Comment surmonter les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de nombreuses réponses d'enquête
Toute IA a des contraintes. Si une enquête est extrêmement populaire, ou que vous la réalisez à l'échelle scolaire, il peut y avoir trop d'informations pour que l'IA puisse tout traiter en une seule fois. Les plateformes basées sur GPT (y compris ChatGPT et Specific) ont des « fenêtres de contexte » – une limite supérieure fixe sur la quantité de données qu'elles peuvent analyser à la fois.[6]
Heureusement, il existe des solutions intelligentes. Specific vous offre deux façons de gérer le contexte :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations dans lesquelles les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses particulières. Par exemple, vous pourriez vous concentrer uniquement sur les histoires des étudiants qui ont signalé avoir vécu du harcèlement, ce qui est un problème majeur : environ 40 % des enfants et adolescents ont signalé avoir vécu du harcèlement dans leurs écoles l'année dernière, en hausse par rapport à 26 % il y a cinq ans.[1]
Rogner : Envoyez uniquement les questions sélectionnées à l'IA pour analyse. Cela vous permet de rester dans les limites de taille et d'approfondir les sujets les plus importants, au lieu d'analyser tout à la fois.
Ces options vous donnent le contrôle – pas besoin de supprimer au hasard des réponses, et aucune crainte de perdre une nuance importante, particulièrement autour des domaines sensibles comme la sécurité scolaire ou le bien-être des étudiants. Pour plus d'informations sur la conception des questions elles-mêmes, consultez ce guide pour créer une enquête de sécurité scolaire pour les deuxièmes années de lycée.
Fonctionnalités de collaboration pour l'analyse des réponses au sondage des étudiants de la deuxième année de lycée
La collaboration est généralement un désordre avec l'analyse des enquêtes. Il est facile pour les enseignants, les conseillers scolaires et les représentants des étudiants d'être déconnectés – surtout avec des données sur des sujets complexes comme la sécurité où plusieurs perspectives comptent.
L'analyse pilotée par chat dans Specific simplifie la collaboration. Vous pouvez inviter des membres de l'équipe ou d'autres parties prenantes dans vos chats alimentés par l'IA et analyser ensemble les réponses à l'enquête. Vous n'envoyez pas seulement des documents par e-mail ou ne partagez pas de tableaux de bord statiques, mais avez des conversations dynamiques sur les conclusions et êtes en mesure de poser de nouvelles questions en temps réel.
Plusieurs chats, plusieurs perspectives. Il est facile de créer plusieurs fils d'analyse, chacun avec ses propres filtres – peut-être un axé sur le harcèlement, un autre sur la sécurité physique, et un troisième sur les idées d'amélioration. Chaque chat affiche clairement qui l'a commencé, gardant le processus transparent et organisé.
Identité + responsabilité. Chaque message dans le chat collaboratif de l'IA montre l'avatar de l'expéditeur, vous voyez donc immédiatement qui a contribué à quel aperçu ou question de suivi. C'est une énorme amélioration par rapport aux interminables fils de commentaires ou aux feuilles de calcul désordonnées, surtout lorsqu'il s'agit de sujets de sécurité urgents.
Si vous voulez essayer cela par vous-même, vous pouvez générer un sondage sur la sécurité scolaire des étudiants de la deuxième année de lycée ou explorer le générateur de sondage IA pour tout sujet personnalisé.
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