Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des parents sur la culture scolaire, en utilisant les méthodes et outils d'analyse d'enquête propulsés par l'intelligence artificielle appropriés.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
L'approche et les outils dont vous avez besoin dépendent entièrement du format et de la structure de vos données. Choisir la bonne méthode fait la différence entre un travail manuel sans fin et des insights exploitables.
Données quantitatives : Si vous traitez des données structurées—réponses oui/non, choix unique ou multiple—il est facile de simplement compter les réponses dans Excel ou Google Sheets. Ces outils peuvent vous fournir des pourcentages et des graphiques de base sans trop d'effort.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, les réponses de suivi et les histoires personnelles sont une mine d'or pour des insights profonds, mais impossibles à gérer manuellement à grande échelle. Lire chaque réponse une par une n'est pas réaliste quand vous avez plus d'une douzaine d'entrées—à la place, vous avez besoin d'outils d'intelligence artificielle pour traiter et résumer ces réponses en texte libre.
Il existe deux approches pour les outils lorsque l'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse AI
Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les copier dans ChatGPT ou un outil AI similaire. De là, vous pouvez "dialoguer" à propos de vos réponses, demandant à l'intelligence artificielle d'extraire des insights, de résumer des idées ou de trouver des schémas.
L'inconvénient : Traiter les données d'enquête de cette façon n'est pas pratique. Le copier-coller de gros fichiers texte dans ChatGPT peut rapidement atteindre des limites de contexte (voir plus bas), et garder une trace de votre analyse est un processus manuel et fragmenté—surtout si vous souhaitez revenir, modifier des invites ou comparer des coupes des données.
Collaboration : Partager le contexte, les invites et les résultats avec les membres de l'équipe est fastidieux. Il n'y a ni historique ni moyen clair de voir qui a fait quoi lorsque plusieurs personnes contribuent à l'analyse.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour ce défi exact. Il recueille des retours conversationnels via des enquêtes pilotées par AI et analyse immédiatement les réponses avec un AI de type GPT.
Collecte de données plus intelligente : Au fur et à mesure que les parents répondent, l'AI pose des questions de suivi intelligentes (voir : fonction questions de suivi automatiques). Cela signifie que vous capturez non seulement des réponses superficielles mais aussi des motivations et des préoccupations plus profondes, vous offrant des données de bien meilleure qualité que les enquêtes traditionnelles.
Analyse instantanée : Une fois les réponses reçues, Specific résume, regroupe et fait immédiatement remonter les thèmes. Vous obtenez des résumés exploitables—plus besoin de filtrer d'innombrables lignes de texte.
Exploration de données conversationnelle : Vous pouvez discuter avec l'AI des résultats—comme vous le feriez avec ChatGPT—seulement celui-ci est conçu à cet effet. De plus, Specific vous permet de filtrer, segmenter et même gérer quelles données sont disponibles dans chaque discussion pilotée par AI, réduisant le bruit et se concentrant précisément sur ce qui compte.
Tout en un seul endroit : Toutes les phases—de la construction de l'enquête (jetez un œil au générateur d'enquêtes AI pour les enquêtes parentales sur la culture scolaire) à la conclusion de l'analyse—restent organisées, accessibles et facilement partageables.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les meilleures pratiques pour les questions, voici un article sur les meilleures questions d'enquête pour les parents sur la culture scolaire.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'année parentale sur la culture scolaire
Lorsque vous analysez des réponses ouvertes des parents sur la culture scolaire, les incitations que vous utilisez pour les outils AI peuvent faire ou défaire vos insights. Voici quelques-unes de mes incitations préférées (testées à la fois dans Specific et d'autres outils GPT) :
Incitation pour idées clés : Utilisez cette incitation pour extraire les thèmes clés d'un grand ensemble de données. C'est intégré dans le moteur d'analyse de Specific, mais ça fonctionne aussi si vous copiez des réponses dans ChatGPT ou tout autre AI de type GPT.
Votre tâche est d'extraire des idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée clé spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- 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
Donnez toujours du contexte à votre AI. L'AI fonctionne mieux si vous précisez de quoi traite votre enquête, votre objectif ou la situation. Par exemple :
Vous aidez à analyser les réponses d'une enquête parentale axée sur leur expérience avec la culture scolaire. Mon principal objectif est d'identifier ce qui fonctionne bien et les points à améliorer en se basant sur le retour réel des parents à propos de notre école. Utilisez des exemples concrets et des données des conversations.
Approfondissez : Après avoir identifié une idée clé, posez des questions de suivi comme :
Dites-moi en plus sur [idée clé]
Validation du sujet : Si vous cherchez des retours sur un aspect spécifique (par exemple, le harcèlement, les événements scolaires), utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique] ? Incluez des citations.
Découverte de personas : Si vous souhaitez comprendre différents types de parents en fonction de leurs réponses :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctifs—similaire à l'usage des "personas » en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis : Pour obtenir une liste des difficultés ou frustrations les plus courantes :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Analyse des sentiments : Pour prendre le pouls des sentiments des parents (positif, négatif, neutre) :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour bien d'autres idées, voyez ce tutoriel pratique sur comment créer et analyser une enquête parentale sur la culture scolaire.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Specific traite chaque question—et ses réponses—différemment, selon la structure et le type d'entrée :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Vous obtenez un résumé qui distille toutes les réponses, plus une ventilation des réponses de suivi liées à la question initiale. Vous voyez non seulement des déclarations de surface, mais aussi des raisons plus profondes et le contexte derrière les opinions des parents—extrêmement précieux pour des sujets complexes comme la culture scolaire.
Choix avec suivi : Chaque choix sélectionné est accompagné de son propre résumé généré par AI de toutes les réponses de suivi, ce qui facilite la comparaison des attitudes (par exemple, pourquoi les parents qui ont choisi "environnement sûr" y attachent plus d'importance que d'autres).
Questions NPS : Les segments du Net Promoter Score—détracteurs, neutres et promoteurs—reçoivent chacun leur propre analyse thématique des retours de soutien, révélant ce que chaque groupe pense des forces et faiblesses de l'école.
Vous pouvez reproduire cette méthode dans ChatGPT ou des outils similaires, mais vous devrez copier, organiser et inciter séparément pour chaque section—c'est plus laborieux et bien moins organisé.
Pour plus d'informations sur la manière d'éditer et de personnaliser votre enquête pour des données plus riches, consultez l' éditeur d'enquête AI.
Comment gérer les limites de contexte AI dans les grandes enquêtes
Même les modèles AI sophistiqués ont des limites strictes de taille de contexte—une limite stricte sur la quantité de données que vous pouvez traiter à la fois. Cela survient rapidement avec les enquêtes parentales si vous avez de nombreuses réponses significatives.
Dans Specific, il y a deux moyens de rester dans la limite de contexte des AI, à la fois intégrés dans le flux de travail de l'analyse :
Filtrage : Filtrer les conversations par réponses des utilisateurs. Analysez uniquement les réponses où les parents ont répondu à une question spécifique (comme "Décrivez votre plus grand défi") ou ont fait un choix particulier ("Je veux plus d'opportunités d'implication"). L'AI digère moins de données à la fois, mais avec un point de vue plus riche.
Rognage : Rogner les questions avant l'analyse—n'envoyez que des questions sélectionnées (disons, uniquement celles sur les événements scolaires, pas tout l'enquête) à l'AI. Cela garde les données gérables et affine votre analyse.
Ces stratégies signifie que vous n'avez pas à écarter des voix importantes, tout en vous assurant que l'AI reste concentré sur la tâche.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes parentales
La collaboration peut ralentir considérablement lorsque les équipes doivent partager manuellement des fichiers, transférer des emails récapitulatifs, ou tenter de fusionner des insights provenant de 5 feuilles de calcul différentes. Pour les enquêtes sur la culture scolaire, vous souhaitez souvent réunir enseignants, personnel administratif, et parfois même des représentants des parents pour donner du sens aux données.
Analyser ensemble, en temps réel : Dans Specific, les réponses aux enquêtes peuvent être explorées conversationnellement—simplement en discutant avec l'AI de n'importe quel sujet ou thème qui se présente.
Plusieurs fils pour plusieurs perspectives : Vous pouvez avoir plusieurs discussions ouvertes à la fois, chacune avec ses propres filtres, invites, et domaines d'intérêt. Par exemple, une discussion peut creuser les réponses concernant la communication, tandis qu'une autre s'intéresse à la sécurité de l'école ou aux programmes spéciaux.
Propriété claire et transparence : Chaque fil de discussion AI montre qui l'a créé et leur avatar, afin que vous puissiez suivre quel membre de l'équipe a exploré quoi. Cela rend la collaboration, la division du travail et la présentation des résultats à la direction de l'école beaucoup plus simples.
Fini le “qui a dit quoi?” : Chaque message à l'intérieur d'une discussion AI montre l'avatar de l'expéditeur, facilitant ainsi le travail en équipe et le suivi.
Vous voulez encore plus de contrôle sur la façon dont vous collectez et structurez les retours? Essayez un générateur d'enquête AI pour n'importe quel sujet, ou si vous souhaitez spécifiquement utiliser le NPS pour les enquêtes parentales, consultez le constructeur d'enquête NPS pour parents.
Créez votre enquête parentale sur la culture scolaire maintenant
Rendez votre prochaine enquête parentale plus facile à analyser dès le premier jour—collectez des insights plus approfondis, travaillez ensemble, et transformez les retours en actions grâce à des outils propulsés par l'AI conçus pour la façon dont fonctionnent les communautés scolaires.