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 la charge de travail en utilisant des outils d'enquête conversationnelle alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquête
La façon dont vous analysez vos données d'enquête dépend du type de données que vous avez collectées. Voici comment je le vois :
Données quantitatives : Pour des données comme "combien d'étudiants passent plus de 10 heures par semaine sur les devoirs", je les mets simplement dans Excel ou Google Sheets et laisse les graphiques et tableaux croisés dynamiques faire le gros du travail. C'est simple, rapide et efficace.
Données qualitatives : Lorsque je traite des questions ouvertes—comme pourquoi les étudiants ont du mal à gérer leur temps—la lecture manuelle ne passe pas à l'échelle. Vous avez besoin d'outils IA pour repérer les tendances et extraire des insights, car 40, 100 ou 500 réponses ne sont pas lisibles humainement ou faciles à résumer.
Il existe deux approches principales pour travailler avec des réponses d'enquête qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier et coller vos réponses exportées dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. Ensuite, vous lui demandez de résumer, de mettre en évidence des thématiques, ou d'approfondir des problèmes spécifiques. Cela fonctionne pour des ensembles de données plus petits—mais c'est peu pratique pour des projets de plus grande envergure.
Exporter et formater les données est fastidieux. Les colonnes deviennent désordonnées, le contexte se perd, et les limites de caractères ou de documents sont vite atteintes si vous avez beaucoup de réponses. C'est faisable, mais pas transparent pour le travail quotidien avec les enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Une plateforme d'enquête IA comme Specific est conçue pour ce flux de travail. Elle peut à la fois exécuter des enquêtes conversationnelles et analyser les réponses instantanément—pas de copier-coller, pas de feuilles de calcul, et pas de gestion fastidieuse des fichiers exportés.
Lors de la collecte de données, Specific pose des questions de suivi générées automatiquement par l'IA. Cela signifie que les réponses que vous obtenez sont plus riches et plus détaillées (plus d'informations sur le fonctionnement de ces suivis automatiques). Les insights obtenus sont simplement plus exploitables parce que les répondants ont eu la chance de clarifier ou d'étoffer leurs réponses.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific résume instantanément les réponses, extrait les thèmes clés et met en évidence les conclusions exploitables. Je peux discuter directement avec les résultats—comme avec ChatGPT, mais avec une structure et des contrôles supplémentaires. Les fonctionnalités vous permettent de filtrer les conversations, de gérer ce qui est envoyé à l'IA, et de collaborer avec les membres de l'équipe—tout en un seul endroit.
Découvrez comment cela fonctionne et pourquoi cela peut rendre l'analyse des réponses d'enquête sensiblement plus facile dans l'aperçu analyse des réponses d'enquête par IA.
Invitations utiles pour analyser les résultats de l'enquête sur la charge de travail des étudiants d'un cours en ligne
L'analyse par IA brille lorsque vous utilisez des invitations bien formulées. Voici quelques-unes pour obtenir les meilleurs insights de vos données d'enquête sur la charge de travail des étudiants d'un cours en ligne :
Invitation pour les idées principales : Utilisez cette invitation pour voir rapidement les principaux thèmes que vos étudiants abordent—parfait pour faire remonter les principaux problèmes ou regroupements de retours positifs. Je l'utilise tout le temps dans Specific, mais vous pouvez l'exécuter n'importe où avec GPT :
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
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utiliser des nombres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- 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
Donnez toujours du contexte ! Plus l'IA en sait sur votre enquête, plus son analyse sera intelligente et précise. Expliquez pourquoi vous réalisez l'enquête, qui sont les étudiants, quel type de plateforme ou de cours vous proposez, ou ce que vous espérez apprendre.
Voici le contexte : Ces données proviennent d'une enquête sur la charge de travail d'un cours en ligne remplie par des étudiants à temps partiel inscrits à un apprentissage à distance flexible. Mon objectif est de mieux comprendre si nos attentes de charge de travail hebdomadaire sont réalistes. Veuillez analyser en conséquence.
Plongez plus profondément : Une fois que vous identifiez un thème (comme "gestion du temps"), une simple question de suivi vous donne plus de détails : "Dites-moi en plus sur les difficultés de gestion du temps."
Invitation pour un sujet spécifique : Curieux de savoir si quelqu'un a mentionné les examens ou les délais ? Demandez simplement : "Quelqu'un a-t-il parlé du stress des examens de mi-session ?" (Bonus : ajoutez "Inclure des citations" pour intégrer les voix des étudiants dans votre rapport.)
Invitation pour les personas : Capturez différents types d'étudiants et leurs difficultés uniques.
À partir des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Invitation pour les points de douleur et les défis : Faites une liste des principaux obstacles auxquels les étudiants font face concernant la charge de travail.
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez toute tendance ou fréquence d'occurrence.
Invitation pour l'analyse sentimentale : Façon rapide de capturer l'ambiance de votre cohorte.
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour les suggestions et idées : Déterrerez les améliorations exploitables des étudiants.
Identifiez et énumérez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si nécessaire.
Si vous voulez créer votre enquête sur la charge de travail à partir de zéro ou utiliser une invitation-modèle éprouvée, le générateur d'enquêtes AI pour les enquêtes sur la charge de travail des étudiants d'un cours en ligne propose des configurations prêtes à l'emploi et de l'inspiration.
Comment Specific analyse différents types de questions et de réponses
Vous tirez le meilleur parti de vos données d'enquête qualitatives lorsque votre analyse correspond au type de question que vous avez posée. Voici à quoi cela ressemble si vous travaillez avec Specific (mais vous pouvez adapter la logique si vous utilisez quelque chose comme ChatGPT) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé des thèmes pour toutes les réponses initiales—plus, si les étudiants ont répondu à des questions de suivi générées par l'IA, celles-ci sont résumées en parallèle de l'entrée principale, groupées par sujet.
Questions à choix multiples avec suivis : Pour chaque option de réponse, il y a un résumé séparé pour toutes les réponses de suivi liées. Par exemple, si "charge de travail lourde" était une option et que 40% des étudiants l'ont choisie, vous obtenez un résumé des thèmes juste pour les commentaires de suivi liés à ce groupe.
NPS (Net Promoter Score) : Le NPS est divisé par promoteurs, passifs, et détracteurs. Les retours de suivi de chaque groupe sont résumés indépendamment afin que vous puissiez voir, par exemple, ce qui frustre les détracteurs par rapport à ce qui motive les promoteurs.
Vous pouvez appliquer les mêmes idées en utilisant des outils GPT classiques, mais cela nécessite une préparation manuelle supplémentaire des données.
Si vous concevez l'enquête et souhaitez maximiser la qualité de chaque réponse, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur la charge de travail des étudiants d'un cours en ligne.
Il est également important de noter que selon une recherche récente, 44% des étudiants ont des difficultés de gestion du temps dans l'apprentissage en ligne—une raison clé pour laquelle capturer des retours qualitatifs honnêtes est si précieux. [1]
Comment aborder les limites de taille du contexte dans l'analyse IA
Le plus gros casse-tête avec les outils d'enquête IA est la limite de contexte—les IA ne peuvent tout simplement pas lire un flux interminable de réponses à la fois. Si votre enquête sur la charge de travail d'un cours en ligne génère un grand nombre de réponses, tout ne rentre pas dans la mémoire de l'IA pour l'analyse. Voici comment je contourne cela :
Filtrage : Dans Specific, je peux filtrer les conversations avant de les envoyer à l'IA—par exemple, seulement les étudiants qui ont mentionné "équilibre travail-vie" ou seulement ceux qui ont répondu à "heures d'étude hebdomadaires". De cette façon, l'IA se concentre uniquement sur le groupe pertinent, et vous restez dans la fenêtre de contexte.
Découpage : Au lieu d'envoyer des enquêtes complètes, je sélectionne les questions spécifiques que je veux analyser. L'IA reçoit celles-ci, ce qui permet d'analyser bien plus de réponses à la fois parce que chaque conversation est allégée.
Les deux approches sont disponibles nativement dans Specific, vous pouvez donc gérer de grands ensembles de données sans transpirer. Si vous utilisez des outils GPT génériques, vous devrez faire le découpage et l'analyse vous-même—mais c'est faisable.
Il est intéressant de noter que l'apprenant en ligne moyen passe 7-10 heures par semaine pour chaque cours—ce qui signifie que les enquêtes pourraient capturer une large gamme d'expériences et d'épuisement. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des étudiants d'un cours en ligne
L'analyse d'enquête n'est pas un sport individuel. Lorsque vous avez de nombreux intervenants—concepteurs de cours, enseignants, ou personnel administratif—il est trop facile pour les résultats de se perdre dans d'interminables chaînes d'emails ou des feuilles de calcul dispersées.
Analysez les données en discutant avec l'IA ensemble. Specific vous permet d'avoir plusieurs conversations parallèles explorant différents angles de votre enquête. Les filtres de chaque conversation restent visibles, et vous pouvez voir qui a lancé quelle conversation—rendant le travail d'équipe bien plus simple.
Restez organisé et clair sur la propriété. Chaque message dans le chat IA est étiqueté avec l'avatar et le nom d'un membre de l'équipe, il est donc clair qui a posé quelle question, ou quel insight est venu de quel département. Plus facile de suivre les questions ou de revoir les découvertes clés plus tard.
Discutez et pivotez en temps réel. Vous avez une idée pour examiner les tendances du NPS parmi les étudiants passant plus de 10 heures par semaine ? Lancez une conversation distincte, appliquez des filtres pour ce segment, et partagez un lien vers la conversation avec vos collègues. Échangez des idées, ou transmettez le fil si votre focus de recherche change.
Pour un guide plus détaillé, consultez notre guide approfondi sur comment créer et analyser une enquête sur la charge de travail pour les étudiants d'un cours en ligne.
Avec 85% des étudiants en ligne jonglant entre cours et emplois [2], la collaboration est particulièrement importante pour que chaque voix soit entendue et que chaque angle mort soit adressé.
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