Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants sur l'intégrité académique, couvrant les outils d'IA et les stratégies exploitables pour une analyse des réponses plus riche et plus rapide.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes étudiantes
La façon dont vous abordez l'analyse des données des enquêtes dépend du type et de la structure des réponses que vous avez collectées. Bien faire les choses—surtout pour des sujets comme l'intégrité académique—est essentiel pour transformer les retours des étudiants en aperçus qui comptent vraiment pour votre organisation ou institution.
Données quantitatives : Les chiffres rendent la vie facile. Par exemple, vous pouvez utiliser Excel ou Google Sheets pour rapidement faire le total du nombre d'étudiants qui ont convenu que « l'honnêteté académique est importante ». Lorsque 91,8% des participants étudiants sont d'accord sur ce sujet, comme le montre une étude canadienne, les tendances deviennent rapidement évidentes. [1]
Données qualitatives : C'est là que les choses se compliquent. Les réponses ouvertes et les questions de suivi sont une mine d'or pour comprendre les véritables opinions et motivations, mais lire à travers une centaine de commentaires personnels ? Impossible sans aide. Ici, vous voudrez utiliser des outils d'IA capables de lire, traiter et résumer de nombreux textes—allant bien au-delà de ce qu'un humain pourrait faire manuellement, et rendant l'analyse profonde beaucoup plus accessible.
Il existe deux approches pour choisir des outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données qualitatives et les coller dans ChatGPT (ou un autre grand modèle linguistique) pour analyse. Cette méthode est accessible et flexible, vous permettant d'interagir avec vos données en utilisant des invites, des questions de suivi, et des résumés à la volée.
Mais : Ce n'est rarement aussi pratique que vous l'espérez. Le formatage des données pour ChatGPT est désordonné, surtout pour les enquêtes avec de nombreuses réponses ou une logique ramifiée. Suivre le contexte, référencer des étudiants individuels, ou faire un suivi sur des sous-ensembles (comme « uniquement les étudiants qui connaissaient le code d'honneur avant de s'inscrire ») mettra rapidement votre patience à l'épreuve.
Si vous souhaitez seulement un résumé rapide ou un brainstorming, cela fonctionne. Si vous avez besoin de flux de travail d'information réplicables et partageables, ou avez des besoins de confidentialité/sécurité, c'est limité.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil d'enquête AI tout-en-un comme Specific est conçu spécialement pour ce scénario. Ces plateformes n'analysent pas seulement les réponses—elles gèrent souvent l'enquête, récoltent les réponses en posant des questions de suivi intelligentes, à base d'IA, et organisent instantanément et résument les informations pour vous.
Analyse instantanée propulsée par l'IA : La plateforme de Specific résume chaque réponse ouverte, trouve des thèmes clés et fait émerger des informations exploitables sans aucun effort manuel. L'IA peut même discuter avec vous (exactement comme ChatGPT) sur les résultats de votre enquête—mais vous obtenez aussi des filtres, une gestion du contexte, et un contrôle précis.
Suivis contextuels pour des données plus riches : Par défaut, le flux d'enquête de Specific pose des questions de suivi intelligentes pour approfondir les raisons, motivations et contextes, augmentant la qualité des données.
Organisation intégrée : Les aperçus qualitatifs sont directement liés aux résultats quantitatifs, vous pouvez donc voir, par exemple, comment les étudiants qui étaient conscients du code d'honneur avant de s'inscrire ont répondu à des questions spécifiques—sans avoir à manipuler des données.
Invitations utiles pour analyser les réponses des enquêtes étudiant l'intégrité académique
Si vous utilisez l'IA, les instructions sont importantes—et le bon libellé permet de tirer beaucoup plus de vos retours étudiants. Voici quelques-unes des meilleures :
Invitation de résumé principal : Si vous voulez une lecture rapide des principales idées exprimées par les étudiants, commencez ici. Cela fonctionne pour n'importe quel système d'enquête, y compris Specific et ChatGPT.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en haut
- aucune suggestion
- aucune indication
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
Donner du contexte à l'IA : Ajouter des détails comme « Cette enquête a été menée dans une université canadienne avec principalement des étudiants de première année, cherchant à comprendre les attitudes envers le plagiat et le code d'honneur » peut vraiment aider l'IA à fournir une analyse plus précise.
Voici plus de contexte : Cette enquête a recueilli des retours des étudiants de premier cycle sur leur compréhension de l'intégrité académique, leurs expériences de plagiat et leurs opinions sur les politiques universitaires.
Approfondir avec des invitations de suivi : Une fois que vous avez identifié un thème récurrent, utilisez des suivis tels que :
Dites-moi en plus sur « conscience du code d'honneur ».
Valider des sujets/prétentions spécifiques : Pour enquêter sur des prétentions (par ex. « Quelqu'un a-t-il parlé de mauvaise communication de la part des instructeurs ? ») :
Quelqu'un a-t-il parlé de la communication des instructeurs ? Inclure des citations.
Invitations pour les personas : Lorsque vous souhaitez segmenter les réponses en types de personas probables (comme les étudiants en soins de santé versus les non-soins de santé, comme le souligne une statistique [2]), demandez :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—similaire à la façon dont les « personas » sont utilisées en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques principales, motivations, objectifs, et toute citation ou pattern pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis : Cela est inestimable quand une grande partie des étudiants soulève les mêmes difficultés ou incompréhensions (par exemple, les étudiants ne sont pas clairs sur ce qui compte comme plagiat, même si 83% disent avoir « été suffisamment informés » [1]).
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout pattern ou fréquence de l'occurrence.
Motivations et moteurs : Particulièrement utile pour identifier pourquoi les étudiants valorisent (ou non) l'intégrité académique—critique lorsque tant prétendent valoriser l'honnêteté mais adoptent des comportements douteux. [1] [3]
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Suggestions et idées : Pour faire émerger des recommandations étudiantes pour améliorer l'éducation ou l'application de l'intégrité académique :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes faites par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Besoins non satisfaits : Identifier les écarts entre ce que les étudiants veulent et ce qu'ils reçoivent (certains lycéens trichent mais se considèrent toujours comme éthiques [3]) :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes, ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Pour plus d'inspiration d'invitation, consultez les meilleures questions à poser dans votre enquête sur l'intégrité académique.
Comment Specific traite l'analyse qualitative des enquêtes par type de question
Questions ouvertes : Chaque réponse ouverte—including chaque commentaire de suivi—est automatiquement résumée. Vous obtenez à la fois un résumé global de toutes les réponses et une ventilation pour chaque question de suivi.
Questions basées sur des choix avec suivis : Chaque option (par exemple, « Oui, je comprends le code d'honneur » vs. « Non, je ne comprends pas ») obtient un résumé séparé de toutes les réponses de suivi associées. Cela vous permet de voir comment et pourquoi des groupes spécifiques ont répondu de cette manière.
Questions de type NPS : Les détracteurs, passifs, et promoteurs ont chacun leur propre résumé des commentaires de suivi. Cela facilite la compréhension de ce qui pousse les scores pour chaque groupe—une approche qui fonctionne également bien pour les enquêtes NPS sur l'intégrité académique des étudiants.
Vous pouvez recréer la plupart de cela dans ChatGPT, mais c'est beaucoup plus laborieux—vous devrez segmenter et ré-inviter l'IA vous-même pour chaque question/branche.
Gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des données de réponse d'enquête
L'une des grandes difficultés avec l'analyse d'enquête propulsée par l'IA est la taille du contexte. Si vous avez une enquête étudiante à haute réponse, vous atteindrez rapidement la taille maximale de données que votre modèle IA peut traiter en une seule fois.
Il y a deux façons de relever ce défi (et Specific propose les deux en standard) :
Filtration : Limitez les conversations analysées par l'IA—concentrez-vous sur les étudiants qui ont répondu aux questions cruciales ou ceux qui ont choisi certaines options. Cela maintient l'analyse précise et gérable, sans surcharger le modèle.
Découpage : Sélectionnez seulement quelques questions à envoyer à l'IA à la fois, afin que votre analyse reste focalisée et ne dépasse jamais la fenêtre de contexte du modèle.
Les deux options gardent vos aperçus précis et exploitables—peu importe la taille de votre ensemble de réponses. Si vous souhaitez en savoir plus, le guide d'analyse des réponses d'enquête AI propose des tutoriels pratiques pour la gestion du contexte.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des enquêtes étudiantes
Lors de l'analyse d'enquêtes étudiantes sur l'intégrité académique, la collaboration est souvent une douleur—surtout lorsque plusieurs parties prenantes doivent explorer les données, partager des résultats, ou se mettre d'accord au niveau des départements.
Chat IA pour le partage d'aperçus : Dans Specific, vous pouvez inviter des collègues à analyser et interpréter les réponses de l'enquête simplement en discutant avec l'IA ensemble. Cela accélère la prise de décision et réduit les échanges d'e-mails.
Multiples chats collaboratifs : Besoin que différents équipes ou départements analysent le même jeu de données ? Lancer autant de chats que nécessaires. Chacun peut avoir ses propres filtres ou sujets de focus, et vous voyez toujours qui a initié chaque conversation.
Suivi clair des conversations : Lors de la collaboration dans le chat AI, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur. Cela signifie qu'il est toujours clair qui a dit quoi, donc vous ne perdez jamais la trace de la propriété ou du contexte.
Collaboration spécifique au contexte : La filtration et le découpage des conversations pour l'analyse s'appliquent au niveau du chat—ainsi les membres d'équipe peuvent se concentrer uniquement sur les parties des données étudiantes les plus pertinentes pour eux.
Pour plus d'idées sur la création, l'édition et la collaboration sur les enquêtes étudiantes pilotées par l'IA, consultez notre aperçu de l'éditeur d'enquête AI ou le guide sur comment créer une enquête étudiante sur l'intégrité académique.
Créez votre enquête étudiante sur l'intégrité académique maintenant
Transformez les retours détaillés des étudiants en informations exploitables avec l'analyse d'enquête propulsée par l'IA—créez des enquêtes conversationnelles qui explorent en profondeur, résument instantanément les réponses et aident votre équipe à collaborer de manière plus intelligente sur les résultats.