Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur la qualité des exercices pratiques d'un cours en ligne, en mettant l'accent sur l'utilisation de l'IA pour l'analyse des réponses à l'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser votre enquête étudiante en ligne
Votre approche pour analyser les données des enquêtes dépend de la structure de vos réponses. Choisir le bon outil dépend du type de données que vous avez collectées auprès des étudiants en ligne à propos de la qualité des exercices pratiques :
Données quantitatives : Si vous traitez des comptages simples, comme le nombre d'étudiants ayant évalué les exercices pratiques comme "excellent" ou "à améliorer", des outils de base comme Excel ou Google Sheets feront l'affaire. Compter les réponses et repérer les tendances est rapide et simple.
Données qualitatives : Pour des retours plus nuancés (réponses à des questions ouvertes ou à des suivis), les choses deviennent beaucoup plus difficiles. Vous ne pouvez pas lire manuellement des pages de feedback, surtout lorsque les étudiants racontent des histoires ou partagent des frustrations détaillées. C'est là qu'interviennent les outils d'IA : ils peuvent résumer et faire ressortir des motifs à partir de centaines ou de milliers de réponses, vous évitant de vous noyer dans le texte.
Il existe deux approches pour sélectionner des outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier, coller, et discuter avec vos données : Vous pouvez exporter les données de l'enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre outil d'IA similaire. Cela vous permet de demander à l'IA de résumer des thèmes ou de répondre à des questions spécifiques.
Pas si fluide : Gérer les données d'enquête de cette manière peut souvent sembler fastidieux. Les ensembles de réponses étudiantes importants peuvent atteindre des limites de caractères, donc vous pourriez devoir segmenter vos données. De plus, gérer différents ensembles de requêtes, de contextes et d'exportation des résultats est un travail manuel qui peut consommer votre temps.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus pour cette charge de travail. Ils ne font pas qu'analyser les données—ils peuvent vous aider à créer des enquêtes, poser des questions de suivi intelligentes générées par l'IA, et analyser instantanément les résultats dans un environnement unique.
Les suivis en temps réel améliorent la qualité des données : Lorsqu'un étudiant répond, l'IA peut approfondir automatiquement, ce qui conduit à des retours plus riches et exploitables. Cette fonctionnalité se traduit par des données de haute qualité auxquelles vous pouvez faire confiance. En savoir plus sur comment les questions de suivi automatisées peuvent faire la différence.
Analyse instantanée par IA et chat : Dès que les réponses arrivent, Specific résume les retours qualitatifs, met en évidence les principaux sujets, et vous permet de discuter des résultats avec l'IA—comme ChatGPT, mais optimisé pour l'analyse des enquêtes. En plus de cela, vous pouvez contrôler quelles données sont envoyées à l'IA, filtrer par segment et gérer le contexte de votre analyse.
Pour des besoins plus avancés—comme créer des enquêtes personnalisées, éditer des enquêtes en langage naturel, ou cibler des enquêtes dans l'application—consultez l'éditeur d'enquête IA ou construisez à partir de zéro avec le générateur d'enquête IA.
Instructions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses sur la qualité des exercices pratiques des étudiants de cours en ligne
Les instructions sont essentielles pour couper à travers le bruit lors de l'utilisation de l'IA pour analyser les résultats des enquêtes auprès des étudiants de cours en ligne. Voici une boîte à outils d'instructions éprouvées qui fonctionnent particulièrement bien pour disséquer les retours sur la qualité des exercices pratiques :
Instruction de base : Cette instruction classique, développée pour Specific, fonctionne dans ChatGPT et d'autres outils basés sur GPT. Elle brille lorsque vous devez extraire des thèmes majeurs de grands ensembles de données.
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 :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, non des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de résultat :
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
L'IA offre toujours des résultats plus intelligents avec mais de contexte sur votre enquête, la structure de votre cours, et votre objectif. Voici comment ajouter ce contexte :
Considérez ce contexte : il s'agit d'une enquête réalisée par des étudiants d'un cours d'introduction à la programmation. L'objectif est de comprendre comment ils perçoivent les exercices pratiques—difficulté, clarté, et impact sur l'apprentissage. Je suis intéressé à améliorer la qualité des exercices et l'engagement des étudiants.
Vous pouvez demander à l'IA d'approfondir un thème particulier :
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)—prenez simplement une idée principale de votre résumé et demandez à l'IA de l'explorer plus en profondeur.
Voici d'autres instructions adaptées à la qualité des exercices pratiques pour les étudiants de cours en ligne :
Quelqu'un a-t-il parlé de...? (« Quelqu'un a-t-il parlé du temps passé sur les exercices pratiques ? ») Parfait pour valider des hypothèses—ajoutez « Inclure des citations » pour de vrais exemples d'étudiants.
Instruction de persona : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations. »
Points de douleur et défis : « Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence. »
Motivations & moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. »
Analyse de sentiment : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Suggestions & idées : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes formulées par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou par fréquence, et incluez des citations directes si pertinent. »
Besoins non satisfaits & opportunités : « Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration mise en avant par les répondants. »
Si vous cherchez de l'inspiration pour de bonnes questions d'enquête, consultez les meilleures idées de questions pour la qualité des exercices pratiques.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La structure de votre enquête orientera la manière dont l'IA analyse les retours des étudiants de cours en ligne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous fournit un résumé qui regroupe toutes les réponses à une question—incluant toutes les réponses de suivi déclenchées par cette question. Il distille des feedbacks riches, non structurés en une liste de thèmes principaux, vous montrant instantanément ce qui compte le plus pour les étudiants.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix disponible, vous obtenez un résumé ciblé de toutes les réponses de suivi liées à ce choix. Cela aide à révéler les différences dans la manière dont les groupes d'étudiants satisfaits ou insatisfaits expliquent leur raisonnement.
Enquêtes NPS : Les réponses sont séparées par promoteurs, passifs et détracteurs, avec l'IA résumant ce que chaque groupe dit dans leurs suivis. Vous pouvez donc vous concentrer sur pourquoi certains étudiants adorent vos exercices pratiques, tandis que d'autres ont des difficultés ou abandonnent.
Vous pouvez reproduire cette approche dans ChatGPT, mais cela demandera un effort supplémentaire : vous devrez organiser vos données, mener l'IA avec des segments appropriés, et garder une trace de ce que vous avez demandé et reçu. C'est une grande raison pour laquelle les plateformes spécialement conçues pour l'analyse des enquêtes rendent le flux de travail plus fluide pour la recherche de feedbacks étudiants.
Si vous êtes curieux à propos du NPS dans les contextes de cours en ligne, essayez le constructeur d'enquête NPS pour les étudiants de cours en ligne à propos de la qualité des exercices pratiques.
Gérer les limites de contexte avec l'IA : Filtrage et concentration
Même avec une IA à la pointe, il y a une limite à la quantité de données que vous pouvez intégrer en une seule fois dans l'analyse (fenêtre de contexte). Pour de grands groupes d'étudiants, vous atteindrez ce cap.
Il existe deux façons éprouvées de vous assurer que vos meilleures données sont analysées—un modèle que Specific utilise par défaut :
Filtrage : Vous pouvez actionner un interrupteur pour filtrer les conversations par réponse utilisateur—ainsi seuls les étudiants ayant répondu à des questions particulières ou choisi des réponses spécifiques sont inclus dans l'analyse. Cela maintient les insights sur le sujet et vous aide à ventiler les retours par segment.
Recadrage : N'envoyez que certaines questions d'enquête à l'IA. Concentrez l'analyse sur ce qui compte uniquement—comme les réponses sur les exercices pratiques—permettant de rester dans les limites de l'IA tout en exploitant pleinement vos données.
Associées ensemble, ces approches signifient que vous n'avez jamais à ignorer de précieux retours lors d'analyses d'enquêtes approfondies, même dans de grands cours en ligne.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes de cours en ligne
Lorsque les équipes analysent les retours étudiants sur la qualité des exercices pratiques, la collaboration devient généralement chaotique : des feuilles de calcul sont échangées par e-mails, le contexte est perdu, et il est difficile de savoir qui a contribué à quelle insight lors de l'analyse.
Dans Specific, c'est différent : Vous pouvez analyser les résultats des enquêtes en discutant directement avec l'IA—sans exportation, manipulation ou saut entre onglets.
Plusieurs discussions, plusieurs angles : Chaque discussion peut avoir un filtre différent appliqué. Par exemple, une discussion peut se concentrer sur les étudiants ayant eu des difficultés avec les exercices, tandis qu'une autre s'attarde sur ceux qui ont excellé. Chaque chat indique qui l'a initié, permettant de suivre les différentes perspectives d'équipe sans chevauchement ni confusion.
Collaboration en temps réel : Lorsque des collègues se joignent à la discussion, chaque message est étiqueté avec l'avatar de l'expéditeur. Vous pouvez voir d'un coup d'œil qui a fait quel commentaire, rendant l'analyse de groupe sur la qualité des exercices pratiques rapide, contextuelle et plus facile à référencer ultérieurement.
Apprenez-en davantage sur les options collaboratives avancées et la création de sondages sur mesure avec ces conseils pour lancer des sondages étudiants sur la qualité des exercices.
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