Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête de satisfaction des étudiants d'un cours en ligne concernant leur probabilité de recommandation. Si vous cherchez à transformer les données d’enquête en informations exploitables, vous êtes au bon endroit.
Choisissez le bon outil pour analyser les réponses des enquêtes
Lorsque vous examinez les réponses des enquêtes d'étudiants en ligne, l'approche et les outils adéquats dépendent de la nature des données.
Données quantitatives : Si vous examinez des éléments tels que le nombre d'étudiants ayant noté un cours de manière élevée ou ayant sélectionné une certaine réponse, vous pouvez les compter et les analyser dans des outils comme Excel ou Google Sheets. Ces plateformes sont idéales pour les comptages simples, les moyennes et les graphiques rapides.
Données qualitatives : Si vos données proviennent de questions ouvertes ou de questions de suivi - ces réponses détaillées et riches en anecdotes - il y a tout simplement trop à lire et à organiser à la main. Pour une analyse approfondie, vous obtiendrez le plus de valeur à partir d'outils d'analyse pilotés par l'IA qui détectent automatiquement les motifs et les thèmes. C'est là que les approches manuelles atteignent leur limite, et l'automatisation devient essentielle.
Il existe deux approches pour les outils de gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier et coller les réponses de l'enquête dans ChatGPT ou dans un autre grand modèle de langage. Ensuite, posez simplement des questions sur vos résultats. Cela vous permet d'analyser de manière interactive un nombre modéré de réponses qualitatives.
Le compromis : Bien que ChatGPT soit pratique pour un traitement ad hoc, gérer vos données d'enquête de cette manière peut être fastidieux : copier, coller, découper si vous avez beaucoup de réponses, et gérer manuellement vos demandes. C'est une solution rapide, mais pas idéale pour plus d'un seul cycle d'analyse ou pour la collaboration en équipe.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes conçues pour l'analyse de sondages par IA, comme Specific, vont plus loin. Non seulement vous pouvez créer et lancer des sondages conversationnels (qui semblent beaucoup plus naturels pour les étudiants de cours en ligne), mais vous bénéficiez également d'une analyse intégrée pilotée par l'IA.
Specific collecte des données plus riches en posant automatiquement des questions de suivi ciblées. Lorsque vous êtes prêt à analyser, il résume les réponses, extrait les thèmes clés et vous permet de discuter avec l'IA des résultats. Pas besoin de feuilles de calcul ou d'exportations. Vous pouvez même gérer le contexte envoyé à l'IA pour chaque fil d'analyse.
Selon les récentes analyses des outils d'enquêtes par IA pour les commentaires d'étudiants de cours en ligne, des solutions comme Qualtrics et Looppanel offrent des fonctionnalités similaires - analyses avancées, extraction automatique des thèmes, et gains d'efficacité qui rendent l'analyse qualitative évolutive et conviviale pour les éducateurs et les gestionnaires de programme [1][2].
Prompts utiles pour analyser les enquêtes sur la probabilité de recommandation des étudiants en ligne
Pour obtenir les meilleurs résultats de votre outil d'IA (que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou une autre plateforme basée sur GPT), maîtriser vos invites est un atout majeur. Cela vous aide à vraiment comprendre pourquoi les étudiants recommanderaient (ou ne recommanderaient pas) votre cours. Voici les invitations sur lesquelles je compte :
Invité pour les idées principales : Cette question pour l'extraction des thèmes est excellente pour un grand ensemble de réponses ouvertes d'étudiants. Elle est intégrée dans Specific, mais fonctionne partout :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés 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 lorsqu'elle dispose de plus de contexte. Donnez à l'IA des détails comme le but de l'enquête, la démographie des étudiants, ou quels objectifs d'amélioration vous avez. Par exemple :
J'analyse les réponses ouvertes à une enquête de probabilité de recommandation pour les étudiants de cours en ligne dans une université de taille moyenne. Le cours est asynchrone et mon objectif est de découvrir quels facteurs motivent des recommandations élevées ou faibles afin de pouvoir améliorer la conception du programme du semestre prochain.
Après avoir obtenu vos idées principales, essayez :
« Dites-m’en plus sur XYZ (idée principale) » pour explorer davantage des fils de commentaires spécifiques.
Invité pour un sujet spécifique : Lorsque vous souhaitez vérifier les faits, demandez rapidement :
« Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? »
Ajoutez « Inclure des citations » si vous souhaitez des voix d'étudiants directes.
Invité pour les points de douleur et les défis : Amenez l'IA à lister les frustrations mentionnées par les étudiants, en gardant un œil sur les motifs :
Analyser les réponses de l’enquête et lister les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invité pour l'analyse des sentiments : Repérez comment les étudiants ressentent votre cours :
Évaluez le sentiment général 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.
Invité pour des suggestions & idées : Collectez facilement des recommandations exploitables :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Invité pour les besoins non satisfaits & possibilités : Cela fera surface aux nouvelles idées d'amélioration, directement de vos étudiants :
Examinez les réponses de l’enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
En voulez-vous encore plus de suggestions d'invites ? Consultez notre guide des meilleures questions pour les sondages auprès des étudiants sur la probabilité de recommandation.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Parlons workflow. Dans Specific, l'IA décompose l'analyse des enquêtes selon la structure de vos questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtiendrez un résumé complet de toutes les réponses et un résumé séparé pour toutes les réponses de suivi. Cela signifie que chaque réponse en texte libre et clarification est capturée et regroupée.
Questions à choix avec suivi : Pour chaque choix, vous obtenez un résumé séparé de toutes les réponses de suivi qui s'y rapportent. Cela vous aide à voir pourquoi les étudiants ont choisi une certaine option et quels détails les ont influencés.
Format NPS (Net Promoter Score) : Les étudiants sont regroupés en détracteurs, passifs ou promoteurs. Les réponses de suivi de chaque groupe sont résumées individuellement, ce qui facilite l'identification des facteurs qui motivent les recommandations, l'indifférence ou la critique.
Vous pouvez appliquer ces mêmes étapes d'analyse dans ChatGPT ou un autre IA, mais vous devrez faire un peu plus de travail manuel pour organiser et segmenter les réponses. Si vous souhaitez un chemin simplifié, Specific a été conçu pour cet usage précis.
Si vous souhaitez savoir comment créer facilement une enquête pour les étudiants sur la probabilité de recommandation, consultez notre guide détaillé.
Résoudre les problèmes de limite de contexte dans l'analyse des réponses aux enquêtes par IA
Même les meilleurs modèles d'IA (y compris ceux de Specific et ChatGPT) ont des limites de taille de contexte - si vous collez trop de réponses d'enquête d'étudiants, le modèle peut en ignorer ou en tronquer certaines. Voici comment analyser de manière fiable de grands volumes de retours :
Filtrage : Dans Specific, vous pouvez filtrer des conversations - ce qui signifie que seuls les fils d'étudiants contenant des réponses à une question ou un choix particulier sont envoyés à l'IA pour analyse. Cela garde votre contexte concis et hautement ciblé.
Recadrage : Vous pouvez recadrer les données, de sorte que seules les questions sélectionnées (comme celles concernant la probabilité de recommandation) soient introduites dans l'IA. Cela vous permet de couvrir plus de terrain avec moins de risque de perdre de la nuance.
Ces deux fonctionnalités sont disponibles par défaut dans Specific, et elles sont d'un secours inestimable lorsque vous atteignez les limites même des plateformes IA les plus avancées. D'autres outils comme Looppanel et Qualtrics gèrent cela différemment, mais l'approche de Specific est spécifiquement conçue pour l'analyse des sondages [1][2].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de cours en ligne
L'analyse des résultats de l'enquête est rarement une mission solo. Lorsque plusieurs membres de l'équipe ou instructeurs veulent apprendre des étudiants de cours en ligne sur leur probabilité de recommandation, la collaboration est indispensable - mais elle peut devenir désordonnée sans la bonne configuration.
L'analyse par IA basée sur la conversation simplifie le travail d'équipe. Dans Specific, non seulement vous pouvez analyser les données d'enquête directement dans une conversation avec l'IA, mais vous pouvez également lancer plusieurs discussions à la fois. Chaque discussion peut avoir ses propres filtres et zones de focus, permettant à différents membres de l'équipe d'explorer les mêmes données sous plusieurs angles.
Suivre les contributions par membre de l'équipe. Chaque discussion affiche le nom et l'avatar du créateur, donc vous savez toujours qui a commencé chaque ligne d'analyse. Lors de la collaboration dans l'IA Chat, tous les messages affichent l'avatar de l'expéditeur, gardant les choses transparentes et organisées pour les équipes et les éducateurs travaillant ensemble sur les améliorations de cours.
Suivi sans faille et partage des insights. Les insights ne sont pas perdus - ils sont conservés pour une référence future, discussion et rapport. Que vous soyez en train d'affiner un programme ou de rendre compte à la direction, l'analyse reste structurée et collaborative.
Si votre équipe souhaite modifier des enquêtes et collaborer aux changements de conception, consultez notre éditeur de sondages IA ou commencez directement à construire un sondage adapté pour les étudiants de cours en ligne.
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