Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête menée auprès d'élèves de collège sur la santé mentale et le bien-être. Je vais vous montrer des moyens pratiques pour obtenir des insights significatifs en utilisant l'IA et des outils d'analyse modernes.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
Lorsqu'il s'agit d'analyser les réponses des élèves du collège sur la santé mentale et le bien-être, la meilleure approche—et les outils que vous utiliserez—dépendent vraiment des types de données que vous avez.
Données quantitatives : Il s'agit, par exemple, du nombre d'élèves qui choisissent certaines options ou évaluent leur bien-être sur une échelle. Vous pouvez facilement analyser ces données avec Excel ou Google Sheets, qui vous permettent de compter les réponses et d'effectuer des statistiques de base en quelques clics.
Données qualitatives : Cela concerne les réponses ouvertes, comme lorsque les élèves partagent des pensées ou des histoires avec leurs propres mots. Si vous essayez de lire chaque réponse vous-même, vous réaliserez vite que c'est écrasant. Pour ces réponses plus profondes, vous avez vraiment besoin d'outils d'IA pour découvrir les tendances et les thèmes.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez copier et coller les réponses exportées dans ChatGPT (ou utiliser d'autres outils en ligne alimentés par GPT) et discuter avec l'IA de vos données.
Cette méthode fonctionne à la rigueur et peut fournir des insights rapides—demandez à ChatGPT de résumer les thèmes, d'identifier les mots récurrents, ou d'analyser le sentiment. Cependant, gérer les données de cette manière n'est pas très pratique. Il est facile de perdre le fil du contexte, et les ensembles de données plus volumineux peuvent ne pas tenir dans la mémoire de l'IA en une seule fois, ce qui peut interrompre l'analyse.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'IA conçu à la fois pour collecter les données d'enquête et analyser les réponses. Si vous réalisez une enquête pour les élèves de collège sur la santé mentale et le bien-être, Specific peut automatiquement poser des questions de suivi intelligentes, rendant les réponses plus riches et plus précieuses. Découvrez comment les suivis IA fonctionnent ici.
L'analyse alimentée par l'IA de Specific résume instantanément les résultats, met en lumière les thèmes clés, et transforme les données brutes en insights exploitables—sans besoin de feuilles de calcul ou d'exports complexes. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats, comme vous le feriez dans ChatGPT. Ce qui est mieux : vous obtenez des fonctionnalités supplémentaires pour gérer les données que vous envoyez à l'IA, rester organisé avec des filtres, et garder votre contexte limpide.
Curieux de le voir en action ? Voici plus d'informations sur comment l'analyse des réponses d'enquête par l'IA fonctionne dans Specific.
Si vous n'avez pas encore mis en place votre enquête, vous pouvez essayer le générateur d'enquête IA pour d'autres sujets ou construire une enquête NPS pour les élèves de collège.
Quelques incitations utiles pour analyser les enquêtes sur la santé mentale et le bien-être des élèves de collège
La magie de l'analyse IA prend vie lorsque vous savez quelles incitations utiliser. Voici quelques incitations pratiques qui fonctionnent bien à la fois sur les outils GPT et à l'intérieur de Specific. Utilisez-les pour extraire des insights à partir des réponses fournies par les élèves de collège sur leur santé mentale et leur bien-être.
Incitation pour les idées principales : Utilisez cela si vous voulez un résumé de haut niveau des principales choses que disent les élèves. C’est éprouvé—Specific l'utilise en coulisse ! Copiez simplement cela dans ChatGPT ou un autre outil si vous n'utilisez pas Specific :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails superflus
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), celles 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
Donnez plus de contexte à l'IA pour de meilleurs résultats : Chaque fois que possible, incluez des informations de contexte—comme « Ces réponses proviennent d'une enquête du printemps 2024 sur le stress et le bonheur parmi des collégiens américains. Mon objectif est de découvrir quel soutien ils souhaitent à l'école. » Voici comment vous pouvez le présenter à ChatGPT ou Specific :
Voici des réponses d'une enquête menée auprès des élèves de collège sur la santé mentale et le bien-être. Veuillez trouver les principaux thèmes et défis. Mon objectif est de comprendre les domaines où les élèves se sentent le plus soutenus et les problèmes qu'ils identifient comme manquants dans leur expérience. Mettez en évidence les thèmes qui se répètent souvent.
Approfondissez un sujet unique : Après votre premier passage, demandez :
Dites-moi en plus sur [idée principale du résumé, par exemple, « anxiété scolaire »].
Incitation pour un sujet spécifique : Pour vérifier si les élèves mentionnent un problème particulier (par exemple, le harcèlement) :
Quelqu'un a-t-il parlé de harcèlement ? Incluez des citations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Découvrez quels problèmes apparaissent le plus souvent dans les réponses :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés par les élèves. Résumez chacun, et notez toute tendance ou fréquence d'apparition.
Incitation pour les motivations et les moteurs : Pour comprendre pourquoi les élèves ressentent ou agissent de certaines manières :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons principales que les élèves expriment pour leurs pensées ou choix autour de la santé mentale et du bien-être. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui.
Incitation pour l'analyse des sentiments : Si vous voulez comprendre l'humeur générale :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les feedbacks qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour les suggestions et idées : Idéal pour faire ressortir des feedbacks exploitables :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les élèves. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si nécessaire.
N'hésitez pas à ajuster ces incitations, ou à les combiner pour une compréhension plus variée de ce que vivent vos collégiens. Si vous avez besoin d'inspiration pour les questions d'enquête, consultez les meilleures questions pour une enquête sur la santé mentale des élèves de collège.
Comment Specific analyse les réponses en fonction du type de question
Dans Specific, le type de question que vous posez façonne la façon dont l'IA organise son analyse. Voici comment cela fonctionne (et vous pouvez réfléchir à cette approche dans ChatGPT—cela demande juste un peu plus d'effort) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA résume toutes les réponses et explore tous les suivis liés à cette question, afin que vous puissiez voir les principaux thèmes et obtenir des exemples dans les mots mêmes des élèves.
Questions à choix multiples avec suivis : Pour chaque option, Specific génère un résumé séparé des raisons ou histoires qui ont poussé les élèves à faire ce choix. Vous n'avez pas besoin de passer chaque ligne au peigne fin—tout est regroupé pour vous.
Questions NPS : Le système sépare les insights pour detractors, passives, and promoters. Cela vous aide à repérer rapidement ce qui améliore ou diminue le bien-être des élèves—et ce qui distingue les plus heureux.
Peu importe l'outil que vous utilisez, vous pouvez appliquer ces mêmes principes. Mais avec Specific, tout cela se fait automatiquement, et l'analyse est prête pour votre prochaine réunion ou rapport.
Travailler autour des limites de contexte de l'IA avec des enquêtes plus volumineuses
Les outils d'IA—including ChatGPT—ont des limites de taille de contexte, ce qui signifie que vous ne pouvez pas toujours coller chaque réponse d'élève en une seule fois. Si vous avez fait une grande enquête sur la santé mentale et le bien-être, tous les résultats ne tiendront pas. Specific résout ce problème dès la sortie de l'emballage avec deux fonctionnalités pratiques :
Filtrage : Filtrez les conversations afin que l'IA n'analyse que les réponses contenant des réponses spécifiques ou des suivis. Par exemple, vous pourriez demander à l'IA de ne regarder que les entrées où les élèves ont partagé des expériences négatives, ou choisi une certaine option concernant le stress.
Recadrage des questions : Au lieu d'envoyer des conversations complètes, vous pouvez sélectionner uniquement les réponses à certaines questions pour rester dans la taille de contexte et concentrer votre analyse.
Ces techniques vous font gagner un temps précieux dans la gestion des limites de collage de l'IA—et aident à garantir que vous ne perdez rien d'important de votre enquête.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes de collège
Analyser les réponses des enquêtes sur la santé mentale et le bien-être est souvent un effort d'équipe, surtout si vous avez besoin de perspectives différentes—peut-être que les conseillers, les enseignants et les parents veulent tous donner leur avis. Les allers-retours dans les fils de discussion par email deviennent vite chaotiques.
Analysez ensemble les données des enquêtes directement dans l'espace d'analyse par chat de Specific. Vous et vos collègues pouvez discuter avec l'IA du même ensemble de données, poser des questions uniques et sauvegarder vos conversations. Chaque conversation d'analyse peut avoir ses propres filtres et centre d'intérêt—une personne explore le stress, une autre la curiosité ou le soutien par les pairs. Vous voyez exactement qui a créé chacune, facilitant le partage des tâches ou l'attribution des fils de recherche.
La collaboration en temps réel signifie que chaque message dans le chat de l'IA montre qui l'a écrit—avec des avatars des expéditeurs. Vous évitez toute confusion et pouvez parcourir l'historique de vos fils, retraçant les pensées et les conclusions pour une meilleure prise de décision. Lorsque des problèmes comme l'anxiété, le harcèlement, ou les réseaux sociaux se manifestent (comme le montre la recherche, jusqu'à 68,3 % des élèves du primaire et du secondaire font face au harcèlement, fortement corrélé à l'anxiété et à la dépression [3]), travailler en équipe permet de détecter plus rapidement les motifs nuancés.
L'analyse collaborative est parfaite pour les environnements de collège, aidant tous à soutenir plus efficacement les besoins en santé mentale des élèves. Envie d'essayer aussi la création collaborative d'enquêtes ? Voyez combien il est facile de modifier les enquêtes avec l'IA dans Specific.
Créez dès maintenant votre enquête pour les élèves de collège sur la santé mentale et le bien-être
Commencez à recueillir de véritables insights avec une enquête conversationnelle, enrichie de suivis, et découvrez les véritables thèmes dans le bien-être de vos élèves—l'analyse exploitable et la collaboration en équipe sont intégrées.