Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants d'un cours en ligne sur l'utilisabilité de la plateforme. Que vous travailliez avec des réponses brutes ou que vous utilisiez les derniers outils d'IA, obtenir des informations claires est plus facile que vous ne le pensez.
Choisir les bons outils d'analyse
La façon dont vous abordez et analysez vos données d'enquête dépend de leur structure et de leur type. Voici un rapide aperçu :
Données quantitatives : Si les étudiants ont principalement répondu avec des choix (comme évaluer des fonctionnalités ou sélectionner « oui/non »), vous pouvez facilement totaliser les résultats ou les pourcentages en utilisant Excel ou Google Sheets. C'est simple, rapide et fonctionne pour des statistiques basiques.
Données qualitatives : Lorsque vous obtenez des réponses ouvertes — des étudiants écrivant sur ce qui a fonctionné, ce qui n'a pas fonctionné ou partageant des commentaires détaillés — la révision manuelle devient rapidement accablante. Les outils d'IA peuvent vous aider ici, vous permettant de faire ressortir des idées et tendances clés sans lire chaque réponse vous-même.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Exportation et copie : Il est possible d'exporter les réponses d'enquête et de les copier dans ChatGPT ou d'autres modèles de langage. Vous pouvez ensuite « discuter » avec l'IA sur les thèmes, les points de douleur ou les idées.
Compromis en termes de commodité : Bien que cela fonctionne, ce n'est pas le plus pratique. Vous devez gérer les exportations, vous soucier du formatage et atteindre des limites sur la quantité de texte que vous pouvez coller à la fois. Vous pouvez également perdre de vue quelle réponse vient de quel étudiant. Cependant, cela peut être un bon point de départ — surtout pour des enquêtes courtes ou ponctuelles.
Outil tout-en-un comme Specific
Analyse conçue pour le but : Les outils comme Specific sont conçus pour ce travail. Ils n'analysent pas seulement les réponses ; ils collectent les données d'enquête de manière conversationnelle et alimentent leur analyse par l'IA. Cela signifie un meilleur contexte, des réponses de meilleure qualité (grâce aux suivis en temps réel) et des insights plus précis.
Logique de suivi : Specific se distingue en posant automatiquement des questions de suivi ciblées lors de la collecte, ce qui rend facile de regrouper et résumer les retours par sujet, choix, ou thème par la suite. Cela rend les enquêtes plus riches qu'un formulaire statique traditionnel. Voici comment fonctionnent en pratique les questions de suivi par IA.
Résumés instantanés et chat IA facile : Au lieu de feuilles de calcul, Specific vous fournit des résumés instantanés alimentés par l'IA, révèle les idées clés, et rend l'analyse des réponses de l'enquête interactive—vous pouvez discuter directement avec l'IA sur vos résultats, tout comme utiliser ChatGPT, mais avec toutes les bonnes données à portée de main. Vous pouvez affiner quelles données sont analysées et relancer instantanément votre analyse. En savoir plus sur l'analyse des réponses de l'enquête par IA dans Specific.
Valeur principale : Si vous êtes sérieux à propos de l'analyse d'enquête, surtout pour des données qualitatives, les outils spécialement conçus pour ce workflow vous permettent de sauter complètement le travail manuel. Différentes études montrent que l'utilisation de l'analyse automatisée des retours des utilisateurs peut aider à stimuler des améliorations continues sur les plateformes d'e-learning et augmenter la satisfaction des étudiants [1].
Invites utiles pour analyser les réponses des étudiants d'un cours en ligne sur l'utilisabilité de la plateforme
Les invites peuvent faire ou défaire votre analyse, surtout lorsque vous travaillez avec l'IA. Voici des invites éprouvées que j'utilise (et beaucoup d'entre elles sont intégrées dans Specific). Utilisez-les que vous utilisiez ChatGPT, une autre IA, ou un outil d'analyse d'enquête spécialisé.
Invite pour les idées clés : Le meilleur point de départ—découvrir rapidement les principaux thèmes. Collez vos données et utilisez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée clé spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
Astuce pro : L'IA effectue un meilleur travail si vous partagez le contexte de votre enquête, la situation, le type d'étudiants, et vos objectifs. Exemple—ajoutez ceci avant votre invite :
Ce qui suit est des réponses à une enquête d'étudiants d'un cours en ligne sur l'utilisabilité d'une plateforme e-learning spécifique. Notre objectif est de comprendre les principaux points de douleur, motivations, et améliorations possibles. Résumer dans le format requis ci-dessous :
Invite pour approfondir : Une fois que vous avez trouvé une idée clé importante (disons « problèmes de navigation mobile »), demandez : « Parlez-moi davantage des problèmes de navigation mobile ». L'IA développera des exemples, des citations, ou des données de soutien.
Invite pour les sujets spécifiques : Pour valider si quelqu'un a mentionné une idée spécifique, utilisez : « Quelqu'un a-t-il parlé du support de chat en direct ? Incluez des citations. » Cela est extrêmement utile lorsque les parties prenantes veulent des preuves pour leurs hypothèses.
Invite pour les personas : Identifier des types d'utilisateurs et leurs motivations avec : « Sur la base des réponses de l'enquête, identifier et décrire une liste de personas distincts—similaires aux personas de gestion de produit. Pour chacun, résumer leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation pertinente. »
Invite pour les points de douleur et challenges : Dévoiler ce que les étudiants ont trouvé le plus difficile : « Analyser les réponses de l'enquête et lister les points de douleur, frustrations ou challenges les plus souvent mentionnés. Résumer chaque point, et noter les modèles ou fréquences. »
Invite pour les motivations et moteurs : Si vous voulez comprendre pourquoi les étudiants agissent d'une certaine manière, utilisez : « Des conversations de l'enquête, extraire les motivations, désirs, ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regrouper des motivations similaires ensemble et fournir des preuves de soutien à partir des données. »
Invite pour l'analyse des sentiments : Pour prendre le pouls de l'humeur : « Évaluer le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Surligner les phrases clés ou feedbacks qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Détecter ce qui manque : « Examiner les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration mises en lumière par les répondants. »
Vous pouvez combiner plusieurs invites pour des résultats plus riches—et si vous voulez des modèles de questions prémâchés et basés sur des recherches pour ce public et ce sujet exacts, essayez les meilleures questions pour les enquêtes étudiantes sur l'utilisabilité de la plateforme en ligne.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Avec les données qualitatives, la façon dont les réponses sont structurées par type de question fait une grande différence. Voici ce qui se passe dans Specific (et comment vous pouvez aborder cela manuellement) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific résume les réponses et tous les suivis ensemble, synthétisant le message clé de toutes les réponses des étudiants pour chaque question. Vous obtenez une vue d'ensemble instantanée, organisée par la question d'origine et toutes les réponses de clarification.
Choix multiples avec suivi : Pour chaque choix de réponse spécifique, Specific génère un résumé séparé des réponses de suivi. Ainsi, si les étudiants qui ont mal noté "Navigation" reçoivent une invite supplémentaire (« Qu'avez-vous trouvé déroutant? »), vous verrez toutes ces réponses regroupées et résumées par choix.
NPS : Les réponses des étudiants à « Pourquoi avez-vous donné ce score ? » sont regroupées par catégorie NPS — détracteurs, passifs, promoteurs. Specific crée un résumé distinct et clair pour les retours de chaque groupe, rendant simple de voir ce qui rend les champions heureux (ou ce qui agace les détracteurs).
Si vous analysez cela vous-même dans ChatGPT, attendez-vous à un peu plus de travail : vous aurez besoin de filtrer et de structurer les exportations pour chaque groupe à l'avance avant d'utiliser les bonnes invites pour chaque sous-ensemble.
Contourner le défi de la limite de contexte de l'IA
Les modèles d'IA, y compris ChatGPT et même les plateformes d'enquête avancées, ont des limites de longueur de contexte. Si votre enquête attire des centaines ou milliers de réponses, toutes ne peuvent pas être analysées en une seule fois. Voici comment gérer cela (Specific inclut ces deux options par défaut) :
Filtrage des réponses : Avant d'envoyer les données à l'IA, filtrez les conversations afin que seules celles où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques ou partagé des commentaires sur une fonctionnalité particulière soient incluses. Cela permet de se concentrer sur les réponses pertinentes et de conserver la qualité.
Suppression des questions : Sélectionnez uniquement les questions (et suivis) qui vous intéressent le plus pour que l'IA analyse. Cela contourne les limites de contexte et permet des approches plus profondes sur des sujets ou fonctionnalités sélectionnés. Vous pouvez faire plus d'analyse, avec plus de détails, en se concentrant sur moins de données à la fois.
En utilisant ces deux approches, vous vous assurez de ne pas perdre de vue les commentaires significatifs — même dans de grands groupes ou enquêtes en plusieurs étapes. Le résultat : des insights plus précis et moins de temps perdu.
Fonctions collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes en ligne sur l'utilisabilité de plateforme
Analyser les retours sur l'utilisabilité de la plateforme n'est rarement une tâche solitaire. Quand les équipes doivent s'aligner sur les prochaines étapes, débattre des découvertes ou décomposer les opinions par département, la collaboration devient un défi.
Chat IA pour l'analyse en équipe : Dans Specific, vous pouvez discuter avec l'IA sur les données d'enquête—pas besoin d'importer les résultats dans Slack ou Google Docs. Tout le monde peut créer un nouveau chat, filtrer les données par segment (par exemple, uniquement les étudiants ayant suivi un certain cours), et explorer les données importantes pour leur équipe.
Plusieurs discussions, fils individuels : Chaque chat peut avoir ses propres filtres et affiche qui a lancé la conversation, simplifiant la passation entre les chefs de produit, chercheurs UX, ou responsables support.
Voir les contributeurs : Les avatars à côté de chaque message de chat montrent qui parle, rendant le travail d'équipe visible et gardant la collaboration organisée—particulièrement pratique lorsque vous élaborez des hypothèses ou revoyez des retours avec un groupe plus large.
Meilleur contexte, moins de confusions : En discutant directement avec l'IA, tous les membres de l'équipe ont accès à la même synthèse à jour tirée des données d'enquête réelles. Plus de contexte perdu ou de chaînes d'e-mails. Voici un guide pour créer des enquêtes étudiantes en ligne sur l'utilisabilité de la plateforme si vous avez besoin d'un point de départ.
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