Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des élèves du collège concernant l'utilisation de la technologie en classe. Si vous voulez des idées exploitables des voix des élèves, je vais vous montrer comment y parvenir—sans l'effort manuel.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
Votre approche de l'analyse des données d'enquête dépend vraiment de la forme que prennent vos réponses. Simplifions cela :
Données quantitatives : Si vous avez des chiffres—comme combien d'élèves ont répondu « oui » ou « non » à une question à choix multiple—vous pouvez rapidement compter les résultats avec des outils comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les questions ouvertes (et surtout les suivis) sont un jeu totalement différent. Si vous collectez de réelles conversations ou des retours ouverts, lire chaque réponse n'est tout simplement pas réaliste lorsque vous en avez plus qu'une poignée. Pour cela, les outils d'IA sont essentiels. Ils vous aident à trouver des modèles, extraire des thèmes, et résumer les opinions à grande échelle.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez les réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos résultats d'enquête (comme de Google Forms, Typeform, etc.) et copier-coller les données dans ChatGPT ou un autre outil alimenté par GPT. Vous pouvez ensuite initier une conversation du genre : « Que pensent les élèves de l'utilisation de la technologie en classe ? » et affiner à partir de là.
Cela fonctionne—mais ce n'est pas très pratique. Exporter, assainir, et préparer les données avant de les coller dans ChatGPT prend du temps. De plus, si vous avez beaucoup de réponses, vous atteindrez rapidement les limites de contexte. Vous manquez d'options avancées—comme filtrer juste par un sous-ensemble de réponses, ou référencer facilement les réponses originales. Mais si vous ne voulez que des thèmes généraux et n'avez aucun problème avec le DIY, cela peut faire l'affaire pour un petit ensemble d'enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Si vous voulez tout en un seul endroit, une plateforme d'enquête IA conçue pour cette tâche gère à la fois la collecte des retours des élèves et l'utilisation de l'IA pour analyser les résultats dès que les réponses arrivent.
Specific vous permet :
Collecter des insights approfondis en demandant automatiquement des questions de suivi dans le chat—les élèves s'expriment beaucoup plus que par des formulaires statiques. (voir comment fonctionnent les suivis automatiques)
Analyser instantanément les réponses avec l'IA—les résumés, idées clés, thèmes principaux, et les segmentations sont intégrés, vous évitez ainsi le travail fastidieux.
Discuter directement avec l'IA des retours des élèves—explorez, interrogez, et filtrez vos résultats de manière conversationnelle, comme ChatGPT, mais spécialement conçu pour les données d'enquête. Vous pouvez même gérer quelles données sont incluses dans chaque chat IA. (voir l'analyse des réponses d'enquête alimentée par l'IA)
C'est un gain de temps énorme, surtout si vous menez plusieurs enquêtes auprès des élèves concernant l'utilisation de la technologie en classe ou si vous souhaitez passer de la collecte des données aux idées exploitables en quelques clics.
N'oubliez pas que le passage à l'apprentissage basé sur l'IA ne ralentit pas—86% des élèves intègrent maintenant l'IA dans leurs études, et plus de la moitié utilisent ces outils au moins une fois par semaine [2]. Avec autant de technologie impliquée, il n'est pas surprenant que l'analyse des enquêtes bénéficie également de l'IA de manière significative.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des élèves du collège sur la technologie en classe
Si vous utilisez ChatGPT, Specific, ou tout analyseur d'enquête alimenté par GPT, les prompts sont vos meilleurs alliés pour découvrir des découvertes significatives. Voici mes favoris éprouvés—ajustés pour les enquêtes auprès des élèves du collège sur l'utilisation de la tech.
Prompt pour les idées principales : Celui-ci est essentiel pour extraire des thèmes de haut niveau. Utilisez-le juste après avoir collé ou téléchargé vos réponses :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- 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
L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte! Par exemple, avant de lui demander les idées principales, ajoutez une note décrivant le contexte de l'enquête :
Cette enquête a été menée parmi les élèves du collège sur leur utilisation de la technologie en classe. L'objectif est de comprendre comment les outils numériques, les plateformes IA, et les dispositifs façonnent les expériences d'apprentissage et l'engagement en classe.
Vous avez un thème que vous souhaitez approfondir ? Utilisez :
Prompt pour des détails sur un sujet spécifique :
Parlez-moi de [« retour instantané des enseignants »]
Si vous souhaitez valider une intuition ou une rumeur :
Prompt pour les mentions ciblées :
A-t-on parlé de [utilisation de ChatGPT pour les devoirs]? Inclure des citations.
Quelques autres prompts qui fonctionnent bien pour ce public et ce sujet :
Prompt pour les points sensibles et les défis :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points sensibles, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'apparition.
Prompt pour les motivations & moteurs :
A partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves corroborantes provenant des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions & idées :
Identifiez et dressez la liste de toutes les suggestions, idées, ou demandes formulées par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Voulez-vous explorer plus d'options de prompts ou trouver les meilleures pratiques pour ce type d'enquête ? Consultez les meilleures questions pour votre enquête auprès des élèves du collège concernant l'utilisation de la technologie en classe et ce guide pour créer votre enquête de zéro.
Comment Specific analyse les données qualitatives de l'enquête des élèves
Adoptons une approche tactique : lorsque vous analysez les retours d'enquête des élèves du collège à propos de la technologie, Specific s'adapte instantanément à la structure de vos questions.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Elle résume chaque réponse plus tout contexte supplémentaire obtenu via les questions de suivi, vous offrant une vue d'ensemble de la façon dont les élèves s'expriment avec leurs propres mots.
Choix multiples avec suivis : Chaque option de choix obtient son propre résumé dédié, vous pouvez donc voir non seulement combien d'élèves ont fait chaque choix, mais aussi pourquoi—distillé de toutes les réponses de suivi liées à cette option.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Les promoteurs, passifs, et détracteurs obtiennent chacun un résumé séparé de « pourquoi ils ont répondu ainsi », avec l'IA regroupant motivations et préoccupations pour chaque catégorie.
Vous pouvez faire la même analyse avec ChatGPT, mais c'est beaucoup plus manuel : vous devriez décomposer vos réponses vous-même, segment par segment, et copier-coller pour chaque nouvel angle que vous voulez analyser. Une plateforme comme Specific simplifie cela pour vous permettre de passer directement aux insights.
En effet, avec tant d'élèves utilisant maintenant des chatbots alimentés par l'IA—en avril 2024, 63% des adolescents américains ont déclaré utiliser l'IA pour les travaux scolaires [3]—il est logique que les éducateurs et chercheurs utilisent également des outils intelligents.
Travailler avec les limites de contexte IA dans des ensembles de données d'enquête d'élèves importants
Voici un hic commun : les plateformes d'IA (même ChatGPT et Specific) ont des limites de taille de contexte. Si vous essayez d'analyser cinq cents réponses d'élèves ouvertes à la fois, cela ne tiendra probablement pas.
Specific gère cela avec deux solutions intelligentes :
Filtrage : Affiner le jeu de données avant de l'analyser. Exemple : inclure uniquement les élèves qui ont mentionné « devoirs » ou ceux qui ont répondu à un outil technologique particulier.
Raccourcissement des questions : Vous pouvez sélectionner uniquement certaines questions—comme juste des retours ouverts ou des évaluations—pour une analyse IA. Cela réduit l'encombrement et focalise le contexte de l'IA sur ce qui compte le plus pour votre recherche.
Avec le filtrage et le raccourcissement intégrés, vous pouvez toujours analyser la bonne tranche de feedback d'élèves, peu importe la taille de votre enquête. Vous voulez plus là-dessus ? Rendez-vous sur le fonctionnement de notre analyse des réponses d'enquête IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des élèves du collège
Obtenir une vue complète de l'utilisation de la technologie en classe nécessite souvent un effort d'équipe—et partager des insights entre collègues ou départements est là où la plupart des outils échouent.
Un chat par objectif simplifie la vie. Dans Specific, vous (ou un collègue) pouvez créer des chats IA séparés pour différents thèmes—disons, « outils de devoirs IA » ou « distractions liés aux appareils mobiles ». Chaque chat peut utiliser ses propres filtres, et vous savez toujours qui a dirigé l'analyse avec des informations claires sur le créateur.
De véritables visages humains dans chaque flux de travail. Lorsque plusieurs personnes discutent avec l'IA sur le même ensemble de données, vous pouvez voir des avatars à côté de chaque message. Il n'y a jamais de confusion quant à « qui a demandé quoi » ou sur quel résultats chaque membre de l'équipe enquête.
La conversation fluide avec l'IA est l'expérience principale. Au lieu d'envoyer des fichiers par courriel, suivre des documents, ou construire des Google Sheets partagés, tout le monde discute directement avec l'IA, partageant ou relançant les requêtes selon les besoins. C'est un grand pas en avant pour la recherche, surtout lorsque vous travaillez avec des retours ouverts des élèves sur des sujets en évolution rapide comme l'utilisation de la technologie en classe.
Créez votre enquête auprès des élèves du collège concernant l'utilisation de la technologie en classe dès maintenant
Transformez les voix des élèves en véritables insights en utilisant des outils alimentés par l'IA conçus pour l'échelle, la vitesse, et la précision—plus de surcharge de données ou de conjectures.
