Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête auprès des étudiants d'un cours en ligne sur l'efficacité des enseignants en utilisant des outils et méthodes d'analyse d'enquête basés sur l'IA qui fonctionnent réellement.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche la plus adéquate pour analyser votre enquête dépend du type de données que vous collectez et de leur format. Examinons les options :
Données quantitatives : Les réponses numériques simples — telles que les évaluations ou les choix multiples — sont faciles à comptabiliser. Des outils comme Excel ou Google Sheets permettent de compter les réponses, visualiser les tendances, et effectuer des statistiques de base. Par exemple, mesurer combien d'étudiants ont convenu que l'instructeur « répond rapidement » vous donne un aperçu rapide des niveaux de support, comme suggéré dans l'« Instructor Support scale » du Distance Education Learning Environments Survey (DELES) [1].
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les réponses de suivi — celles qui contiennent les bonnes histoires partagées par les étudiants — sont impossibles à « lire en diagonale » si vous avez plus de quelques réponses. Vous avez besoin d'outils basés sur l'IA, car passer manuellement en revue des centaines de réponses en texte libre est lent, subjectif, et vous manquerez des schémas.
Il existe deux approches principales pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour une analyse par IA
Copiez vos données exportées dans ChatGPT ou tout autre grand modèle de langage et posez-lui des questions sur les réponses. C'est la méthode DIY ; elle offre de la flexibilité mais n’est pas très pratique si vous avez besoin de nettoyer des données ou d'analyser différents segments d'enquête.
Avantage : Flexible et accessible pour des analyses ponctuelles.
Inconvénient : Vous devez organiser et filtrer manuellement vos réponses, et copier de grands ensembles de données n’est pas durable si votre enquête reçoit beaucoup de réponses.
Outil tout-en-un comme Specific
Ces outils sont conçus exactement pour cela. Avec Specific, vous pouvez à la fois collecter les réponses (avec des enquêtes conversatoires par IA) et analyser les données qualitatives grâce à l'IA intégrée.
De meilleures données dès le départ : Lorsque vous collectez des réponses d'enquête avec Specific, l'IA pose des questions de suivi contextuelles automatiquement. Cela améliore la qualité et la profondeur des réponses — les étudiants en disent plus, et vous obtenez plus de contexte riche. Curieux de cette fonctionnalité ? Vous trouverez plus d'informations sur les suivis automatiques pilotés par l'IA.
Analyse pilotée par l'IA : Vous n'avez pas besoin d'exporter ou de manipuler des tableurs. Specific dispose d'une fonction d'analyse instantanée qui résume toutes les réponses ouvertes et de suivi, révèle les thèmes clés, et transforme les réponses désordonnées en idées exploitables pour vous. Vous pouvez même discuter avec l'IA des résultats (comme avec ChatGPT), mais avec des fonctionnalités spécialisées pour filtrer et organiser les données.
Autres avantages : Vues de conversation structurée, filtrage facile, et fonctionnalités dédiées pour segmenter les résultats par question, réponse, ou même version de l'enquête. Cela signifie moins de temps à gérer les données et plus de temps pour comprendre ce que vos étudiants pensent vraiment de l'efficacité des enseignants.
Vous voulez essayer cela sans installation ? Utilisez le générateur d’enquête pour étudiants de cours en ligne sur l'efficacité des enseignants et constatez la différence par vous-même.
Indications utiles pour analyser les retours des étudiants sur l'efficacité des enseignants
Si vous analysez des données qualitatives — en particulier celles des étudiants parlant des enseignants — disposer de bonnes indications aide les outils d'IA (comme ChatGPT ou Specific) à extraire de véritables idées.
Indication pour les idées principales : Vous souhaitez extraire les principaux thèmes ou enseignements de tous vos commentaires ? Cette indication est ma préférée. Elle fonctionne très bien dans ChatGPT et est l'indication par défaut qui alimente l'IA de résumé de Specific :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de deux 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), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte de l'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte de l'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte de l'explication
L’IA fonctionne mieux lorsque vous lui donnez le contexte complet de votre enquête, de votre situation, et de vos objectifs. Par exemple :
Voici le contexte : Ce sont des réponses ouvertes d'étudiants de cours en ligne sur l'efficacité de leur enseignant. Notre objectif est d'identifier les thèmes récurrents liés à l'engagement de l'enseignant, sa réceptivité, et son style d'enseignement. Utilisez ce contexte comme arrière-plan lors de l'analyse des réponses.
Plus vous ajoutez de contexte, plus vos résumés seront intelligents.
Explorez davantage : Après avoir vu les idées principales, poussez l'IA : « Dites-moi en plus sur [XYZ idée principale] » — vous obtiendrez des résumés approfondis ou même des citations d'étudiants.
Indication pour un sujet spécifique :
Un élément surprenant est apparu et vous voulez vérifier s'il s'agit d'une tendance ? Utilisez :
« Est-ce que quelqu'un a parlé de [retour d'information rapide, politique de notation, etc.] ? » (Conseil : Ajoutez "Inclure les citations" pour obtenir la voix directe des étudiants.)
Indication pour les points de friction et les défis : Révélez les points de friction que vos étudiants rencontrent :
« Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de friction, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou la fréquence d'apparition. »
Indication pour l'analyse des sentiments : Évaluez l'humeur et le ton des données de votre enquête :
« 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 sentiment. »
Indication pour les suggestions et idées : Si vous voulez faire émerger des améliorations concrètes :
« Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par thème ou fréquence, et incluez des citations directes là où c’est pertinent. »
Pour plus d'idées sur la création de questions efficaces, consultez notre guide : meilleures questions pour l'enquête auprès des étudiants de cours en ligne sur l'efficacité des enseignants.
Comment Specific analyse les données qualitatives pour chaque type de question
Specific traite chaque question différemment pour faire émerger les idées les plus utiles des résultats de votre enquête auprès des étudiants :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Il fournit un résumé riche pour toutes les réponses — y compris celles des questions de suivi — liées à chaque indication. De cette façon, vous voyez rapidement les grands thèmes et les détails de soutien en un seul endroit.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix obtient un résumé dédié, couvrant uniquement les réponses de suivi pertinentes aux étudiants qui ont sélectionné cette option. Par exemple, vous saurez ce que les étudiants qui ont évalué « bon » ont apprécié, et ce que les évaluateurs « médiocre » ont voulu voir amélioré.
Enquêtes NPS : Chaque groupe de Net Promoter Score (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit son propre résumé, agrégeant tous les retours de suivi et rendant facile l'identification des tendances au sein de chaque segment.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT, mais c’est plus manuel. Vous devrez découper, filtrer et coller chaque groupe de réponses vous-même, ce qui devient assez fastidieux pour de grands ensembles de données.
Si vous commencez à concevoir votre propre enquête, ce guide pratique peut aider : comment créer une enquête pour les étudiants de cours en ligne sur l'efficacité des enseignants
Contournement des limites de contexte de l'IA
Les modèles d'IA comme ChatGPT et ceux à l'intérieur de Specific ne peuvent « voir » qu'une quantité limitée de données à la fois — cela s'appelle la limite de contexte. Les grandes enquêtes peuvent ne pas tenir, ou vous pourriez trouver qu'une seule partie est analysée.
Pour y remédier, Specific intègre deux approches (que vous pouvez également faire manuellement) :
Filtrage : Analyser uniquement les réponses où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques, ou sélectionné certains choix. Cela réduit votre ensemble de données avant que l'IA ne l'analyse, en respectant la taille du contexte.
Recadrage : Limitez les données envoyées pour l’analyse uniquement à des questions ou sections sélectionnées. Moins de données entrantes signifie des résultats plus ciblés et gérables — même pour des centaines ou des milliers d'étudiants.
Si vous utilisez des outils GPT généraux, vous devez diviser vos données vous-même en blocs. Avec Specific, vous pourrez le faire facilement.
Si vous débutez dans la conception de votre propre enquête, ce guide pratique peut vous aider : comment créer une enquête pour étudiants de cours en ligne sur l'efficacité des enseignants
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes sur les étudiants de cours en ligne
Réunir tout le monde pour analyser les données de l'enquête, simplement en discutant avec l'IA—sans exportation de données, sans tableaux de bord.
Analyses basées sur le dialogue : Dans Specific, vous pouvez analyser les données de l'enquête simplement en dialoguant avec l'IA — sans exportation de données, sans tableaux de bord.
Multiples fils de discussion : Vous n'êtes pas limité à une seule « session d'analyse » — chacun peut ouvrir une discussion avec des filtres appliqués (ex. : ne regarder que les promoteurs)
Clarté sur les responsabilités : Chaque discussion montre qui a démarré la conversation, donc les équipes ne perdent jamais la trace de qui fait quelle analyse et ce qui a été couvert. Les avatars marquent les responsables et les découvertes clés peuvent être copiées-collées ou exportées rapidement dans des présentations ou des rapports. Ainsi, personne ne doit demander : “Où en est-on ?”
Pour plus d'idées sur la création de questions efficaces, consultez notre guide : meilleures questions pour les enquêtes d’étudiants de cours en ligne sur l'efficacité des enseignants.
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