Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'une enquête étudiante de cours en ligne à propos de la clarté de communication. Si vous souhaitez vraiment comprendre à quel point vous favorisez une communication claire et interactive dans vos cours, analyser correctement les réponses de l'enquête est essentiel.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
La façon dont vous abordez l'analyse des enquêtes—et les outils que vous utilisez—dépend de si vous examinez des réponses quantitatives (faciles à compter) ou qualitatives (plus nuancées, ouvertes).
Données quantitatives : Ce sont des choses comme "Combien d'étudiants ont sélectionné cette option ?" Elles sont simples à analyser avec des outils classiques comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez additionner les scores, calculer des pourcentages et repérer rapidement les tendances.
Données qualitatives : Ce sont des réponses à des questions ouvertes ou de suivi. Elles sont pleines de contexte, d'histoires et de détails qui façonnent votre compréhension—mais lire des centaines d'entre elles à la main n'est tout simplement pas évolutif. C'est ici que vous avez besoin d'une approche basée sur l'IA pour donner un sens à tout le feedback qualitatif riche, et pas seulement pour le parcourir.
Il existe deux approches principales lors du traitement des réponses qualitatives des enquêtes :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier, coller, et poser des questions. Vous pouvez exporter vos données d'enquête ouvertes, les copier dans ChatGPT, et demander à l'IA de résumer les résultats ou de souligner les modèles. C'est accessible, mais en pratique, manipuler de gros blocs de réponses d'enquête non structurées est désordonné et fastidieux.
Non construit pour le contexte de l'enquête. ChatGPT n'est pas conscient de la structure de votre enquête ou des relations de suivi par défaut. Vous devez tout expliquer à chaque fois, et vous risquez de manquer des données ou de perdre le contrôle du détail de l'analyse.
Limitations de contexte. Il y a une limite à la quantité de données que vous pouvez nourrir dans ChatGPT à la fois—donc analyser de plus grandes enquêtes devient rapidement fastidieux.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécifiquement pour les données d'enquête. Specific est conçu pour collecter et analyser les réponses d'enquêtes—en particulier les données qualitatives. Il exécute des enquêtes conversationnelles similaires à des humains, avec des questions de suivi impulsées par l'IA qui creusent plus profondément avec chaque répondant. Voir comment ça fonctionne ici : analyse des réponses d'enquête IA avec Specific.
Pas de travail acharné, des perspectives instantanées. Lorsque vous lancez une enquête avec des suivis, l'IA de Specific résume chaque réponse ouverte et trouve les grands thèmes pour vous. Vous n'avez pas à copier-coller quoi que ce soit, et vous pouvez immédiatement discuter avec l'IA de vos résultats d'enquête dans leur contexte—comme utiliser ChatGPT, mais conçu pour les données d'enquête.
Contrôle avancé et données de suivi. À mesure que les réponses arrivent, vous obtenez des résumés impulsés par l'IA, voyez quels sujets sont tendance, et examinez des citations pertinentes—sans toucher à une feuille de calcul. Vous pouvez également utiliser des filtres, gérer ce qui est envoyé à l'IA et collaborer avec votre équipe directement dans l'application.
Améliorer la qualité des réponses. En posant automatiquement des questions intelligentes de suivi pour chaque répondeur, vous augmentez considérablement la richesse et l'utilité de chaque réponse. Cela signifie des perspectives meilleures, pas seulement des données plus volumineuses. En savoir plus sur les suivis automatiques ici : questions de suivi automatiques IA.
Sujets utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses dans une enquête sur la clarté de communication des étudiants de cours en ligne
Une fois que vous avez vos données, la vraie puissance de l'IA provient de lui donner les bonnes instructions—ou "sujets". Voici mes sujets éprouvés préférés pour analyser les réponses des étudiants de cours en ligne relatives à la clarté de communication. Ceux-ci sont efficaces tant dans Specific qu'avec des outils génériques comme ChatGPT :
Thème pour idées principales (résumé thématique) : Utilisez ceci pour obtenir des thèmes concis et exploitables à partir de grands ensembles de données. C'est au cœur de ce que Specific utilise pour décomposer les réponses qualitatives :
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), 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
L'IA devient sensiblement meilleure lorsque vous lui fournissez plus de contexte sur le but de votre enquête, son public, et ce que vous voulez en retirer. Par exemple :
Voici un lot de réponses ouvertes provenant d'étudiants de cours en ligne collectées après l'enquête Clarté de communication. Mon objectif est de trouver des thèmes exploitables que je peux utiliser pour améliorer la communication des instructeurs et stimuler l'engagement dans les cours. Veuillez extraire des idées à haut niveau comme une liste priorisée, et mettre en évidence les citations de soutien pour chacune.
Après avoir vu les principaux thèmes, demandez à l'IA des détails sur une idée spécifique :
Sujet pour approfondir un thème : Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Sujet pour vérifier un sujet : Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? (Ajoutez : "Inclure des citations.")
Sujet pour points de douleur et défis : Essayez ceci pour découvrir les frictions dans l'expérience des étudiants :
Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Sujet pour motivations & amp; moteurs : Utilisez ceci pour apprendre ce qui motive l'engagement et les retours positifs :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Sujet pour analyse de sentiments : Obtenez la température émotionnelle de vos réponses :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou le feedback qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Sujet pour personas : Identifiez les schémas dans la façon dont différents groupes d'étudiants s'engagent ou rencontrent des difficultés :
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 en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Pour plus d'idées sur le design de questions et les sujets spécifiques aux enquêtes sur la clarté de communication des étudiants de cours en ligne, consultez cet approfondissement : meilleures questions pour les enquêtes sur la clarté de communication des étudiants de cours en ligne.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction des types de questions
Dans Specific, chaque analyse d'enquête est profondément consciente du type de question et de la logique sous-jacente de l'enquête. Cela vous permet de décomposer le retour d'informations de manière ultra-utilitaire :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : L'IA donne un résumé de toutes les réponses, ainsi que des informations secondaires issues des questions de suivi connexes. Vous voyez la vue d'ensemble et les détails—côte à côte.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix multiples, chaque option de réponse reçoit son propre résumé de toutes les réponses de suivi lié à ce choix. Vous comprenez donc ce que les étudiants qui ont choisi "Communication peu claire" voulaient réellement dire, par opposition à ceux qui ont choisi "Communication très claire".
NPS : Les questions Net Promoter Score sont traitées avec nuance : chaque groupe (detractors, passifs, promoteurs) a sa propre répartition des principales suivis et insights. Vous pouvez instantanément voir ce qui motive le plaidoyer—ou la frustration—au sein de votre cours.
Si vous utilisez ChatGPT, vous pouvez faire cela aussi, mais vous devrez faire plus de manipulation manuelle et de copier-coller. Specific organise simplement cela pour vous, accélérant considérablement la véritable analyse des réponses d'enquête IA.
Gérer la taille du contexte IA lors de l'analyse de grands ensembles de données d'enquête
Les modèles d'IA comme ChatGPT et Specific ont tous deux des limites de taille de contexte—il n'y a qu'une certaine quantité de texte qu'ils peuvent analyser à la fois. Avec une enquête majeure, si vous essayez d'envoyer des milliers de réponses, cela ne rentrera pas.
Voici deux stratégies que Specific implémente dès le départ, et que tout le monde peut utiliser :
Filtrage : Au lieu d'analyser l'ensemble du jeu de données, filtrez vos conversations pour n'inclure que celles où les répondants ont répondu à des questions spécifiques ou choisi certaines options. Cela vous permet de concentrer sur des sous-groupes et rend les données plus gérables.
Recadrage : Recadrez les données envoyées pour l'analyse en ne sélectionnant que les questions importantes. Cela permet à l'IA de focaliser son attention et d'adapter plus de conversations distinctes dans sa fenêtre de contexte.
Ces deux éléments vous aident à obtenir des perspectives précises et de grande valeur, même à partir d'enquêtes massives—pas de résumés hallucinés, pas de détails perdus.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête des étudiants de cours en ligne
La collaboration devient compliquée lorsque des équipes essaient d'analyser ensemble des feedbacks d'enquête qualitative—surtout des sujets complexes comme la clarté de communication parmi les étudiants de cours en ligne. Les gens veulent partager des discussions, bâtir sur le travail des autres et suivre ce qui a été demandé et découvert.
Une analyse impulsée par l'IA facile pour tout le monde. Dans Specific, je peux analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA—pas besoin de dépendre d'un analyste de recherche technique. Chaque personne a son propre espace de travail et peut créer plusieurs fils de discussion avec des filtres indépendants, adaptés aux questions qui leur tiennent le plus à cœur.
Multiples discussions, transparence claire. Chaque discussion montre son créateur, il est donc facile de voir qui dirige quel fil—et d'intervenir si vous voulez construire sur l'exploration d'un collègue.
Attribution collaborative. Chaque message de discussion IA porte maintenant l'avatar de l'expéditeur, donc la collaboration se sent personnelle, et les fils de discussion de valeur ne se perdent pas dans une mer de requêtes IA anonymes.
Découvrez-en plus sur l'édition collaborative et impulsée par l'IA des questionnaires et l'analyse des réponses avec Specific. Et si vous voulez voir toutes les meilleures questions pour votre enquête, consultez ce guide : meilleures questions pour l'enquête sur la clarté de communication des étudiants de cours en ligne.
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