Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des étudiants d'un cours en ligne concernant l'expérience de navigation, en mettant l'accent sur l'utilisation de l'IA pour une analyse des réponses plus riche et plus rapide.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses au sondage
L'approche que vous adoptez et les outils que vous utilisez dépendent de la structure des données : réponses quantitatives vs qualitatives.
Données quantitatives : Si vous cherchez à savoir combien d'étudiants ont sélectionné une fonctionnalité de navigation particulière, un comptage rapide dans Excel ou Google Sheets fera l'affaire. Ces outils sont conçus pour des calculs de chiffres simples, parfaits pour obtenir des pourcentages ou des moyennes instantanées.
Données qualitatives : Si vous avez un tas de réponses ouvertes sur ce que les étudiants des cours en ligne aiment ou détestent dans la navigation de la plateforme, il est presque impossible de tout lire manuellement. C'est là que les outils d'IA interviennent : ils analysent de grands blocs de texte, résument les opinions et font émerger des tendances qui prendraient autrement des heures à repérer.
Pour l'analyse qualitative des sondages, il existe deux principales approches en matière d'outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Exporter et discuter : Vous pouvez copier les données des réponses de votre sondage et les coller dans ChatGPT (ou tout autre outil GPT similaire) et commencer à poser des questions—par exemple, “Quels sont les principales plaintes concernant la navigation ?”
Processus manuel : Bien que cette approche soit accessible, elle n'est pas très pratique pour de grands ensembles de réponses—elle nécessite beaucoup de copies, de formatage et de requêtes répétées, surtout lorsque vous souhaitez approfondir les questions de suivi ou filtrer par segments.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des réponses aux sondages : Des plateformes comme Specific sont conçues pour collecter des sondages conversationnels et analyser les réponses automatiquement à l'aide de l'IA. Elles sont adaptées aux nuances des données de sondages, surtout avec des questions ouvertes ou des fils de suivi riches.
Suivis intelligents, perspectives plus claires : Lorsque vous utilisez Specific, vous bénéficiez de suivis propulsés par l'IA qui approfondissent l'analyse. Cela conduit à des réponses de sondage de meilleure qualité et, par conséquent, à de meilleures données à analyser. (Vous pouvez voir comment fonctionnent les suivis automatiques de l'IA ici.)
Résultats instantanés et exploitables : La plateforme résume instantanément les réponses, trouve les thèmes clés et vous permet de discuter avec l'IA à propos des données de sondage—pas de tableurs ou de travail manuel ennuyeux. Vous pouvez approfondir en posant des questions supplémentaires directement dans le tableau de bord des résultats.
Workflow intégré : Dans Specific, vous pouvez gérer activement quelles données sont envoyées à l'IA pour le contexte lorsque vous discutez, rendant le processus plus efficace et moins sujet aux erreurs par rapport à la copie et au collage des données. Si vous êtes curieux de voir comment cela fonctionne, consultez leur fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA en détail.
L'analyse des sondages est beaucoup moins pénible lorsque vos outils font le gros du travail—en particulier alors que de plus en plus d'étudiants utilisent l'IA dans leurs études : 86% des étudiants en enseignement supérieur utilisent déjà des outils d'IA, dont 24% les utilisent quotidiennement [3]. Adopter la bonne approche d'analyse par l'IA semblera naturel pour ce public et facilitera grandement votre travail.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses du sondage sur l'expérience de navigation des étudiants des cours en ligne
Prompt pour idées principales : Le prompt d'extraction des idées principales est mon préféré lorsque je veux faire surface rapidement des sujets principaux à travers un grand ensemble de réponses. Il fonctionne de manière fiable à la fois dans Specific et ChatGPT. Il suffit de déposer toutes les réponses ouvertes et lancer :
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), les plus mentionnées 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
Ajouter du contexte pour de meilleurs résultats : L'IA fournit toujours une analyse plus riche et plus nuancée si vous fournissez des détails sur votre sondage, vos objectifs ou tout contexte sur les changements de navigation de la plateforme. Voici un exemple de prompt pour cela :
J'ai réalisé un sondage auprès des étudiants des cours en ligne pour comprendre leur expérience avec notre nouveau menu de navigation. Veuillez analyser les réponses en gardant cela à l'esprit.
En vous basant sur les idées principales, vous voudrez souvent poursuivre avec :
“Dites-moi en plus sur [idée principale]” : Pour approfondir un thème spécifique (comme “utilisabilité de la barre de recherche”).
Prompt pour sujet spécifique : “Quelqu'un a-t-il parlé de [XYZ] ?” Par exemple, “Quelqu'un a-t-il mentionné des difficultés à trouver la section des devoirs ?” Astuce : Taguer “Inclure des citations” pour des analyses plus riches.
Prompt pour problèmes et défis : Met en évidence les points faibles et compte la fréquence à laquelle ils apparaissent. Pour ce sondage, essayez :
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés concernant la navigation des cours. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.
Prompt pour analyse des sentiments : Obtenez une idée de l'humeur—positive, négative ou neutre—sur les sujets de navigation. Exemple :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses du sondage sur l'expérience de navigation (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour suggestions & idées : Idéal pour faire ressortir les demandes d'amélioration des étudiants :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants au sondage concernant les fonctionnalités de navigation. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Prompt pour les personas : Utile si vous souhaitez segmenter les retours par différents types d'étudiants :
Sur la base des réponses du sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts parmi les étudiants des cours en ligne concernant leurs besoins en matière de navigation. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Plus d'idées de prompts et de walkthroughs de modèles sont couverts dans notre guide des meilleures questions pour le sondage sur la navigation des étudiants en ligne et notre démo de générateur de sondage.
Comment Specific traite les données qualitatives de différents types de questions
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific génère automatiquement un résumé concis de toutes les réponses des étudiants à une question donnée, plus un résumé couvrant toutes les questions de suivi propulsées par l'IA qui y sont attachées. Cela fait ressortir un contexte plus riche et des insights plus profonds—tout ceci dans un seul endroit.
Questions à choix multiple avec suivis : Pour des questions comme “Quelle section avez-vous trouvé la plus difficile à localiser ?”, Specific crée un résumé distinct pour les réponses de suivi liées à chaque choix. Si les étudiants qui ont sélectionné “Devoirs” mentionnent systématiquement une structure de menu confuse, vous obtiendrez une analyse ciblée juste pour eux.
Questions NPS : Chaque catégorie NPS (detractor, passive, ou promoter) reçoit son propre résumé pour les réponses aux questions de suivi—rendant facile la comparaison de ce qui déplaît aux detractors versus ce qui ravit les promoters.
Vous pouvez réussir quelque chose de similaire avec ChatGPT, mais cela signifie plus de travail manuel—diviser les réponses par type ou filtre, puis exécuter à nouveau les prompts pour chaque sous-groupe. Avec Specific, la structure est déjà intégrée.
Comment gérer le défi des limites de contexte de l'IA
La taille des contextes compte toujours : Les outils d'IA, y compris les analyseurs d'enquête basés sur GPT, ne peuvent “voir” qu'une certaine quantité de données à la fois. Si votre enquête comporte des centaines ou des milliers de réponses, toutes ne rentreront pas dans la fenêtre de contexte pour l'analyse. C'est un défi, surtout pour les plateformes de cours en ligne bien occupées.
Deux solutions rendent cela gérable—toutes deux intégrées à Specific :
Filtrage : Focalisez-vous sur les conversations les plus pertinentes. Par exemple, n'analysez que les réponses des étudiants qui ont mentionné des problèmes lors de la navigation dans “Ressources”. Cela vous permet de segmenter et d'analyser sans dépasser la limite de contexte de l'IA.
Recadrage : Limitez les questions incluses dans l'analyse. Si vous ne souhaitez voir que les insights de l'IA pour la question ouverte principale et ignorer le small talk ou les questions démographiques, cela aide à maintenir l'IA concentrée et dans ses contraintes de mémoire.
Voulez-vous en savoir plus sur ce sujet ? Notre guide d'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA explique comment Specific simplifie ces parties délicates.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants des cours en ligne
Collaborer sur l'analyse des enquêtes avec d'autres éducateurs ou gestionnaires de produits est un énorme défi—surtout lorsque le feedback sur l'expérience de navigation provient de centaines d'étudiants et que chacun a légèrement différents objectifs d'analyse.
Chats instantanés avec l'IA : Specific vous permet d'analyser les résultats des sondages simplement en discutant avec l'IA directement dans le tableau de bord des résultats. Vous n'avez pas besoin d'expliquer le contexte encore et encore—tout est là.
Fils de discussion séparés, propriété claire : Vous pouvez démarrer plusieurs fils de conversation avec l'IA, chacun avec ses filtres uniques (par exemple, “étudiants débutants seulement” ou “étudiants ayant attribué des notes négatives”). Chaque fil montre qui l'a créé, afin que vos collègues sachent toujours dont ils lisent les insights.
Travail d'équipe sans effort : Dans chaque chat, les avatars des expéditeurs indiquent clairement qui a posté chaque question ou suivi. C'est facile de passer le travail, d'approfondir ensemble et de suivre chaque angle d'analyse.
Si vous débutez ou avez besoin d'un modèle prédéfini, le générateur de sondages Specific pour l'expérience de navigation des étudiants des cours en ligne est un excellent moyen de créer des sondages ciblés avec la collaboration à l'esprit.
Créez maintenant votre sondage sur l'expérience de navigation des étudiants des cours en ligne
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