Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur le conseil académique. Si vous souhaitez comprendre les retours d'expérience ou planifier des améliorations, plongeons-nous dans des stratégies éprouvées et des approches basées sur l'IA qui fonctionnent réellement.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Choisir le meilleur outil dépend toujours du type et de la structure de vos données. Pour des aperçus quantitatifs—comme "combien d'étudiants ont été satisfaits de leur conseiller académique"—les choix classiques comme Excel ou Google Sheets sont difficiles à battre : vous obtenez un filtrage facile, des résumés statistiques et des graphiques rapides prêts à l'emploi.
Données quantitatives : Les chiffres ou les indicateurs clairs (comme le nombre d'étudiants ayant choisi chaque score NPS ou coché une case) sont simples à compter et à visualiser. Les outils comme Google Sheets, Excel, ou tout tableau de bord statistique rendent cela facile pour la plupart des gens.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, les commentaires de suivi et les histoires nuancées sont impossibles à "parcourir et repérer les motifs" à l'œil lorsqu'on a des dizaines ou des centaines de réponses—vous voulez que l'IA fasse le gros du travail. Cela signifie qu'extraire les sujets, résumer les thèmes et dévoiler les points de douleur à grande échelle ne devient réaliste qu'avec l'aide de l'IA.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement de réponses qualitatives :
Analyse IA avec ChatGPT ou un outil GPT similaire
Copier et coller des réponses exportées dans ChatGPT est une manière simple de commencer. Demandez-lui de chercher des motifs, de résumer les sentiments principaux ou de regrouper des plaintes similaires. Vous devrez coller manuellement des données, manipuler des CSV ou des documents, et parfois diviser vos données en lots pour de longues enquêtes. Pour une analyse unique, cela fonctionne, mais ce n'est pas élégant—gérer les limites de contexte, le formatage et les suivis prend du temps. Partager avec des collaborateurs peut être maladroit.
Outil complet comme Specific
Specific combine la collecte de données d'enquête et l'analyse par l'IA dans une plateforme fluide. Contrairement aux outils génériques, il vous permet de réaliser des enquêtes conversationnelles, pose automatiquement des questions de suivi lorsque les réponses sont vagues, et génère instantanément des aperçus IA complets, s'assurant qu'aucun détail ne passe à travers les mailles du filet.
Découvrez comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par IA en pratique.
Points forts :
La collecte des enquêtes et l'analyse par IA sont connectées, donc les aperçus sont toujours contextuels.
Les résumés alimentés par l'IA extraient instantanément les principaux thèmes et aperçus exploitables—le gros du travail est déjà fait pour vous.
Dialoguez avec l'IA pour explorer de nouvelles questions ou approfondir, sans jamais exporter les données.
Gérez, segmentez et filtrez les réponses avant ou pendant l'analyse—pas de tableurs supplémentaires nécessaires.
Le conseil académique traditionnel lutte souvent avec l'accessibilité et la pertinence. Les données de l'Université King Saud montrent que tandis que 57% des étudiants étaient satisfaits de la disponibilité de leur conseiller, 32% se sentaient indifférents, et 11% n'étaient pas satisfaits, soulignant le besoin continu de solutions qui rendent le conseil plus accessible et perspicace. [1] Utiliser une approche alimentée par l'IA comme Specific peut vous aider à rapidement identifier ces points de douleur cachés et atteindre des conclusions plus exploitables.
Des incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des étudiants en conseil académique
Avec l'IA, les incitations que vous donnez comptent tout autant que les données elles-mêmes. Voici les meilleures que j'utilise pour analyser les retours des étudiants sur le conseil académique :
Incitation pour les idées principales : Utilisez ceci pour obtenir une liste classée des principaux thèmes, directement issus des données. Cela fonctionne de manière cohérente pour tous les grands jeux de données d'enquête—y compris les questions ouvertes ou les réponses de suivi.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus souvent mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte expliquant
2. **Texte de l'idée principale :** texte expliquant
3. **Texte de l'idée principale :** texte expliquant
L'IA est toujours plus forte quand vous fournissez beaucoup de contexte. Avant de lancer votre incitation principale, ajoutez un résumé de vos objectifs d'enquête, de votre public cible (dans ce cas, les étudiants discutant de leur expérience en conseil académique), et ce que vous espérez apprendre. Par exemple :
Analysez ces réponses à une enquête sur le conseil académique parmi les étudiants universitaires. J'espère découvrir les goulots d'étranglement, les points de douleur, et tout thème majeur sur la satisfaction ou les besoins non satisfaits. L'objectif principal est d'améliorer nos services de conseil pour les étudiants de première année et les autres.
“Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)”—c'est comme ça que vous approfondissez n'importe quelle idée principale découverte au premier passage.
Incitation pour sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelque chose de spécifique est apparu, posez simplement la question :
Quelqu'un a-t-il parlé de [flexibilité de la planification des rendez-vous]? Incluez des citations.
Incitation pour des personas : J'adore cela pour identifier distinctement les types d'étudiants :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Incitation pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.
Incitation pour les motivations & moteurs :
À partir des conversations d'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.
Incitation pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour suggestions & idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Incitation pour les besoins non satisfaits & opportunités :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Vous pouvez combiner et personnaliser ces incitations pour une analyse itérative rapide—particulièrement utile lors de la collaboration ou de l'exploration de nouvelles pistes ensemble. Pour plus d'idées d'incitations, consultez ce guide sur l'analyse des réponses d'enquête par IA.
Comment Specific traite l'analyse des données qualitatives par type de question
L'analyse de Specific s'adapte automatiquement à la structure de votre enquête. Voici comment cela fonctionne pour chaque type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé instantané de toutes les réponses. Si des suivis sont impliqués, ceux-ci sont regroupés avec leur réponse parent, de sorte que vous voyez à la fois la première réponse et les clarifications/explications au même endroit.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix obtient ses propres aperçus résumés pour les réponses de suivi associées. Si "Rencontré un conseiller souvent" est un choix, vous voyez instantanément les principales raisons et histoires qui y sont liées.
Questions NPS : Les résumés sont divisés par groupe (détracteurs, passifs, promoteurs). Pour chaque groupe, vous voyez ce qui a motivé les scores des étudiants, ce qu'ils aimeraient améliorer, et les principaux moteurs—encore une fois, tous distillés automatiquement à partir des retours qualitatifs.
Vous pouvez recréer ce genre d'analyse structurée dans ChatGPT—mais cela nécessite des exportations, des triages, des lots et de multiples incitations à réaliser manuellement. Avec un outil comme Specific, tout est automatiquement organisé. Découvrez plus sur ce flux de travail dans notre guide pour de grandes questions d'enquête pour le conseil étudiant.
Comment relever les défis des limites de contexte de l'IA
Si vous avez déjà collé des données d'enquête dans un outil IA pour n'obtenir qu'une erreur ou des réponses coupées, vous connaissez les limites de taille de contexte. La plupart des LLMs (y compris ChatGPT) ne peuvent traiter qu'un certain volume de données à la fois. Lorsque vous avez des dizaines ou des centaines de réponses d'étudiants, de gros morceaux sont coupés, et des aperçus peuvent être manqués.
Specific résout cela automatiquement avec deux stratégies—disponibles dès le départ :
Filtrage : Choisissez exactement quelles réponses vous souhaitez que l'IA analyse—filtrer pour les étudiants ayant mentionné des cours spécifiques, ayant eu des expériences négatives, ou seulement ceux ayant répondu à des questions de suivi. Cela garde votre jeu de données ciblé, gérable, et sous la fenêtre de contexte.
Recadrage : Limitez les questions envoyées à l'analyse IA. Par exemple, si vous souhaitez uniquement examiner les retours ouverts sur la qualité de communication, éliminez le reste. Cela rend les choses ultra-rapides et directement pertinentes.
De cette manière, vous n'avez pas à diviser les données, jongler avec des CSV, ou vous soucier de ce qui est manquant dans l'analyse. Trouvez-en plus sur la gestion de contexte pour les grands jeux de données d'enquête dans la documentation d'analyse d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
La collaboration est un véritable défi lorsque les équipes passent au crible des tonnes de réponses ouvertes. Souvent, les retours restent dans des tableurs ou des tableaux de bord statiques, invisibles pour les collègues qui pourraient repérer différents thèmes ou identifier des tendances que vous avez manquées.
Avec Specific, l'analyse collaborative est intégrée au flux de travail. Vous pouvez analyser les résultats de l'enquête simplement en discutant avec l'IA—plus besoin de changer d'outil ou de partager des fichiers sans fin.
Plusieurs discussions, chacune avec des filtres : Chaque discussion que vous créez avec l'IA peut se concentrer sur un segment différent—disons, les étudiants de première année, les promoteurs avec un NPS élevé, ou seulement ceux avec un sentiment négatif. Chaque discussion montre qui a commencé la discussion, rendant le travail d'équipe plus transparent et organisé.
Voir qui a dit quoi : Lors de la collaboration dans les discussions, chaque message inclut des avatars—ainsi, tout le monde sait qui a posé quoi, ce qui a déjà été recherché, et avec qui suivre. Plus besoin de deviner ou de marcher sur les plates-bandes de chacun.
C'est un énorme avantage par rapport à une analyse pour un utilisateur unique, surtout si vous travaillez en équipe pour améliorer les programmes de conseil académique. Vous pouvez comparer les points de vue, maintenir une piste d'audit claire et reprendre des enquêtes inachevées. Pour en savoir plus sur la création d'enquêtes avec des fonctionnalités collaboratives ou le lancement d'une pour votre équipe de conseil, consultez notre article sur comment créer une enquête étudiante sur le conseil académique.
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