Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès d'étudiants d'un cours en ligne sur l'utilité des heures de bureau, en utilisant des méthodes pilotées par l'IA pour l'analyse moderne des enquêtes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
La meilleure approche - et le bon outillage - dépend toujours de la façon dont vos réponses à l'enquête sont structurées et du type de données que vous avez collectées.
Données quantitatives : Lorsque vous avez des chiffres à compter - comme « Combien d'étudiants ont jugé les heures de bureau très utiles ? » - des outils de tableur classiques comme Excel ou Google Sheets font l'affaire. Comptabiliser les sélections est simple de cette façon.
Données qualitatives : Mais si votre enquête contient des réponses ouvertes, c'est une autre histoire. Il est presque impossible (et très fastidieux) de lire des dizaines ou des centaines de commentaires longs, de dégager des thèmes et de résumer les résultats à la main. C'est là que l'IA intervient : les outils modernes peuvent rapidement détecter des schémas et des insights clés dans les commentaires des étudiants, même lorsqu'il y a une montagne de texte à trier.
Il existe deux approches de l'outillage lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez toujours copier et coller vos données d'enquête exportées directement dans ChatGPT ou un outil similaire, puis discuter avec l'IA de ce que vos étudiants de cours en ligne ont véritablement dit.
Cette méthode fonctionne en cas de besoin, mais elle n'est généralement pas pratique. Vous jonglerez avec des problèmes de formatage, ferez face à des limites de contexte, et vous devrez souvent recoller de plus petits morceaux ou poser les mêmes questions à plusieurs reprises pour approfondir des parties spécifiques de vos données.
En résumé : Si vous êtes juste curieux de quelques réponses, ce type d'approche IA « manuelle » convient. Mais elle ne s'adapte pas bien au-delà de quelques réponses, surtout si l'enquête devient plus grande ou plus nuancée.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes comme Specific sont spécialement conçues pour ce cas d'utilisation exact : créer des enquêtes, collecter des réponses et analyser instantanément les données qualitatives à l'aide de l'IA.
Lors de la collecte, Specific obtient de meilleures données. Il pose automatiquement des questions de suivi intelligentes (voir fonctionnement des suivis assistés par l'IA), de sorte que vous n'obtenez pas seulement une réponse superficielle - vous accédez au cœur de l'expérience de chaque étudiant.
Lors de l'analyse, Specific est efficace et minutieux : L'IA identifie les thèmes majeurs, résume le sentiment des étudiants et produit des insights clairs et exploitables pour vous - pas besoin d'exporter, coller ou trier des feuilles de calcul.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA sur les résultats, tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais vous avez également des fonctionnalités pour concentrer la conversation sur des sujets ou réponses spécifiques pour une analyse plus approfondie. C'est un énorme gain de temps, surtout pour de grands cohortes de cours ou des sujets de retour complexes. [1]
Vous voulez essayer cela vous-même ? Découvrez la fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête par IA ou voyez comment créer des enquêtes pour les étudiants de cours en ligne en quelques minutes.
Prompts utiles pour analyser les retours des étudiants de cours en ligne sur les heures de bureau
Si vous souhaitez que l'IA découvre les meilleurs insights de vos données, le prompt que vous utilisez importe beaucoup. Voici comment vous pouvez tirer de la valeur de vos enquêtes en ligne - même avec des centaines de commentaires ou suggestions d'étudiants.
Prompt pour idées principales - le point de départ universel :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en tête
- 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
Ce prompt précis fonctionne très bien dans Specific, et vous pouvez l'essayer dans ChatGPT ou tout autre outil basé sur GPT.
Astuce : Donnez à l'IA plus de contexte pour de meilleurs résultats. Plus vous expliquez clairement la nature de votre enquête, votre public ou ce que vous espérez apprendre, mieux (et plus digne de confiance) sera l'insight. Par exemple :
Nous avons mené une enquête après six semaines de cours en ligne pour demander aux étudiants à quel point les heures de bureau en direct ont été utiles et pourquoi. Veuillez extraire les principales raisons que les étudiants ont données pour les trouver utiles ou inutiles, et mettre en évidence les différences entre les réponses des étudiants de premier cycle et des diplômés.
Approfondissez pour en savoir plus : Une fois que vous avez une liste de thèmes principaux, il suffit de demander : « Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale) » et l'IA résumera ce qui a été dit sur ce thème, souvent avec des citations à l'appui.
Prompt pour un sujet spécifique : Si vous souhaitez valider rapidement si un certain thème ou problème a été mentionné, vous pouvez demander :
Quelqu'un a-t-il parlé de difficultés techniques pour accéder aux heures de bureau ? Incluez des citations.
Prompt pour points de douleur et défis : Ceci est particulièrement révélateur pour comprendre les frustrations courantes avec les heures de bureau ou le format de livraison :
Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Pour voir si le ton général était positif ou négatif concernant les heures de bureau - essayez :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Curieux de poser de meilleures questions dans votre enquête ? Voir ce guide sur les meilleures questions d'enquête pour les étudiants de cours en ligne.
Comment l'analyse fonctionne pour chaque type de question d'enquête
Parlons de la façon dont des plateformes comme Specific (ou l'IA en général) traitent vos différentes questions d'enquête auprès des étudiants :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous verrez un résumé exécutif pour toutes les réponses à cette question principale, ainsi que des résumés pour chaque suivi - idéal pour des prompts comme « Pourquoi avez-vous dit cela ? » ou « Quelle a été la partie la plus utile ? ».
Choix avec suivis : Pour chaque réponse choisie par un étudiant (« Définitivement utile », « Quelque peu utile », etc.), vous obtiendrez un résumé distinct pour toutes les réponses de suivi qui se rapportent à ce choix.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe (détracteurs, passifs, promoteurs) obtient son propre résumé des raisons en texte libre des étudiants. Vous pouvez instantanément repérer ce qui fonctionne ou non pour chaque segment. Essayez de créer une enquête NPS pour les heures de bureau.
Vous pouvez effectuer ce type d'analyse ciblée en utilisant ChatGPT, mais vous devrez diviser les données et répéter le processus pour chaque groupe - c'est plus laborieux mais faisable.
Comment surmonter les défis liés à la limite de contexte de l'IA
Les modèles d'IA comme GPT ont une limite de taille de contexte - ce qui signifie que vous ne pouvez pas insérer chaque commentaire d'une grande classe en une seule fois. C'est une vraie préoccupation si vous avez un retour de cours riche et continu ou si vous réalisez des enquêtes chaque semestre.
Filtrage : La solution la plus rapide consiste à filtrer vos données uniquement pour les étudiants ou les questions qui vous intéressent (« Montrez-moi seulement ceux qui ont assisté à au moins deux heures de bureau », ou « Analysez uniquement les réponses à la question des défis techniques »). L'IA ne fonctionne que sur ce que vous lui donnez - ainsi réduire la portée est payant.
Recadrage : Vous pouvez également limiter les questions qui doivent être analysées. Donnez seulement la question des « plus grands apprentissages » à l'IA, ou réduisez aux étudiants qui ont laissé des remarques en texte libre. Dans Specific, vous pouvez le faire avec des filtres et des outils de sélection simples.
Cette combinaison maintient l'analyse dans la fenêtre de contexte de l'IA, tout en vous permettant d'extraire des insights utiles et ciblés d'un grand ensemble de données.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de cours en ligne
**La collaboration sur l'analyse des enquêtes est souvent un casse-tête** pour les instructeurs de cours et les assistants d'enseignement, surtout avec des commentaires dispersés, le chaos des tableurs et la confusion des versions. Vous n'êtes rarement le seul à avoir besoin de voir ce que les étudiants disent sur l'utilité des heures de bureau - et garder tout le monde aligné peut devenir compliqué rapidement.
Dans Specific, vous analysez les données d'enquête en discutant avec l'IA - sans tableaux de bord compliqués. Ce qui est unique : vous (et vos collègues) pouvez garder plusieurs « chats » en cours en parallèle, chacun avec ses propres filtres (par exemple, seulement les undergrads, seulement les retours critiques, etc.), et chaque chat indique clairement qui l'a créé.
La visibilité est intégrée : Chaque fois que vous ou quelqu'un d'autre ajoute des questions ou des insights dans le chat IA, la plateforme montre l'avatar de chaque expéditeur, de sorte que toute votre équipe puisse suivre la discussion et éviter les erreurs d'attribution. Si un assistant laisse une note ou si un professeur aborde un certain point de douleur, vous voyez tous qui pose des questions et ce qui a été appris - simplifiant l'examen du retour des étudiants.
Ceci est un énorme gain de temps pour les équipes collaborant sur l'analyse des enquêtes, permettant de travailler ensemble, de répartir les questions, de comparer les insights, et de garder le retour centralisé et compréhensible. Vous voulez en faire votre propre expérience ? Essayez le générateur d'enquête pour étudiants de cours en ligne adapté à ce thème.
Créez dès maintenant votre enquête étudiant de cours en ligne sur l'utilité des heures de bureau
Obtenez instantanément des insights exploitables sur l'expérience réelle de vos étudiants avec les heures de bureau - l'analyse alimentée par l'IA de Specific transforme les retours bruts en améliorations réelles, sans traitement manuel de données. Ne manquez pas l'occasion de prendre aujourd'hui des décisions de cours plus intelligentes.