Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les services d'accessibilité en utilisant l'IA et d'autres approches efficaces.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquête
En ce qui concerne l'analyse des enquêtes étudiantes, les outils que vous choisissez doivent correspondre à la forme et à la structure de vos données :
Données quantitatives : Si votre enquête a principalement recueilli des données structurées (comme "Quelle est votre satisfaction vis-à-vis des services d'accessibilité ?" sur une échelle de 1 à 10, ou des cases à cocher), l'analyse est simple : importez vos résultats dans Excel ou Google Sheets. Ces outils rendent le calcul des décomptes, des moyennes ou des tendances très simple.
Données qualitatives : La véritable richesse provient des commentaires ouverts - les étudiants partageant leurs réflexions sur les obstacles, les suggestions ou des situations uniques. Avec des dizaines ou des centaines de réponses longues, les lire manuellement devient une tâche écrasante. C'est là que l'IA brille : elle s'occupe de l'extraction du sens à partir du texte non structuré et fait ressortir des thèmes communs que vous manqueriez autrement.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copiez-collez vos réponses ouvertes exportées dans ChatGPT et discutez de vos résultats de manière interactive. C'est un moyen direct d'obtenir des retours instantanés, d'explorer des thèmes ou même de tester des hypothèses. Mais comme quiconque l'a fait le sait, cela devient rapidement encombrant : les fenêtres de chat atteignent des limites de contexte, la mise en forme du texte peut être perdue, et la gestion de dizaines de réponses devient fastidieuse. Vous passerez du temps supplémentaire à fragmenter les données et à recoller les éléments pertinents pour chaque nouvel angle que vous souhaitez explorer.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse de bout en bout des enquêtes. Vous pouvez à la fois créer des enquêtes conversationnelles et analyser instantanément les résultats, sans avoir besoin de copier-coller manuellement. Pendant la collecte des données, les questions de suivi intelligentes de Specific (voir notre explication des suivis automatiques par intelligence artificielle) creusent plus profondément pour le contexte, ce qui améliore considérablement la qualité de ce que vous récupérez.
Quand vient le moment d'analyser : La fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête par IA intégrée de Specific résume les réponses, identifie les thèmes principaux et fournit des pistes exploitables — le tout en quelques secondes, au lieu d'heures. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats tout comme dans ChatGPT, mais avec plus de contrôle sur les données qui entrent dans la conversation et la manière dont vous les découpez/filtrez. Cette approche fait gagner des heures de travail fastidieux aux équipes et aide à découvrir des résultats plus nuancés qui peuvent orienter efficacement votre stratégie de services d'accessibilité. [1]
Si vous souhaitez créer une enquête pour étudiants sur les services d'accessibilité adaptée à vos besoins, consultez notre générateur d'enquêtes par IA avec préréglage pour services d'accessibilité — ou parcourez le générateur général si vous voulez partir de zéro.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur les services d'accessibilité des étudiants
Les excellents prompts alimentent une analyse de qualité. Que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou n'importe quelle autre IA, obtenir des informations pertinentes dépend de la bonne formulation des questions. Voici quelques prompts puissants — adaptez-les à vos besoins pour tirer le meilleur parti de votre enquête étudiante sur les services d'accessibilité.
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire et organiser les thèmes clés des réponses. Cela fonctionne particulièrement bien avec de grands ensembles de données :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
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
L'IA fonctionne mieux avec plus de contexte. Essayez toujours d'informer l'IA de vos objectifs d'enquête, du public, et pourquoi vous la réalisez. Exemple d'ajout de prompt :
Voici le contexte : Nous réalisons une enquête sur les services d'accessibilité pour les étudiants dans une université de taille moyenne. Notre objectif est de découvrir les barrières rencontrées par les étudiants lorsqu'ils demandent ou utilisent des services d'accessibilité, et quels changements auraient le plus grand impact positif. Analysez les réponses en tenant compte de ce contexte.
Prompt pour approfondir une idée spécifique : Une fois que vous avez repéré un sujet qui vous intéresse — disons, "barrières à la demande d'aménagements" — obtenez des détails :
Dites-moi en plus sur "les barrières à la demande d'aménagements" (idée principale)
Prompt pour un sujet spécifique : Lorsque vous souhaitez simplement savoir si — et comment — les étudiants ont discuté d'un sujet donné :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'accessibilité physique ? Incluez-des citations.
Prompt pour les personas : Si vous voulez cartographier les différents types d'étudiants répondant, utilisez :
Sur la base des réponses de 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 toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Obtenez une liste de ce qui est le plus frustrant pour vos étudiants :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les suggestions et idées : Extrayez les idées exploitables des retours :
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 là où c'est pertinent.
Vous voulez en savoir plus sur la rédaction des meilleures questions d'enquête pour ce sujet ? Nous le détaillons dans ce guide sur la conception de grandes questions d'enquête et des conseils étape par étape dans cet article pratique.
Comment Specific analyse les réponses aux enquêtes sur l'accessibilité par type de question
Specific vous fournit des résumés ciblés en fonction de la structure de votre enquête sur les services d'accessibilité pour étudiants :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé clair pour toutes les principales réponses, ainsi qu'un récapitulatif séparé de toute clarification de suivi que l'IA a recueillie.
Choix avec suivis : Pour chaque choix (par exemple, "Quel type de service avez-vous utilisé ?"), Specific fournit un résumé portant sur les réponses aux suivis associés à chaque choix sélectionné. Cela vous aide à voir ce que, disons, les étudiants utilisant "des services de prise de notes" trouvent le plus utile ou problématique.
NPS : Pour les enquêtes Net Promoter Score (comme ce modèle NPS pour l'accessibilité étudiante), chaque groupe — détracteurs, passifs, promoteurs — obtient son propre résumé, basé sur leurs commentaires aux suivis. Cela vous donne une idée de ce que les supporters enthousiastes apprécient, et de ce qui rebutent les étudiants.
Vous pouvez faire une analyse similaire dans ChatGPT, mais cela nécessite plus de configuration — séparer les réponses, indiquer à l'IA quelle catégorie se concentrer, et souvent marquer les données manuellement. Le processus est beaucoup plus rationalisé dans Specific, en particulier pour les configurations multi-questions complexes.
Approches pour travailler avec les limites de taille de contexte de l'IA
Chaque outil IA a des limites sur la quantité de données qu'il peut traiter à la fois (la soi-disant "limite de contexte"). Pour les grandes enquêtes sur l'accessibilité, où vous pourriez avoir des centaines d'étudiants répondant, rester dans ces limites est un défi. Specific propose deux moyens pour aider :
Filtrage : Vous pouvez demander à l'IA de ne regarder que les conversations où les étudiants ont répondu à certaines questions ("Inclure seulement les répondants qui ont commenté sur la technologie d'assistance" ou "Seulement les aspects positifs de l'accès physique au campus"). Cela permet non seulement de gagner de la place, mais aussi de se concentrer sur ce qui compte immédiatement.
Recadrage : Si vous êtes intéressé par un aspect spécifique (comme "expériences avec la communication du personnel"), vous pouvez réduire les questions ou réponses que l'IA voit — vous permettant d'intégrer plus de conversations dans l'analyse et de rester dans la taille de contexte.
Ces deux approches aident les équipes à éviter la surcharge, à faire émerger les thèmes les plus pertinents, et à garantir qu'aucun retour utile ne soit laissé de côté, même avec des ensembles de données volumineux ou complexes.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
Collaborer sur les enquêtes d'accessibilité des étudiants est difficile — il y a beaucoup de nuances, et les chercheurs, administrateurs et défenseurs voient souvent les résultats dans des perspectives différentes.
Analysez les données en équipe via le chat IA. Avec Specific, plusieurs chercheurs peuvent avoir leurs propres discussions avec l'IA à propos des données — chaque discussion peut se concentrer sur un segment de public différent, un point faible, ou une opportunité. Plus besoin de marcher sur les plates-bandes des autres, ou de fouiller dans des fils d'email sans fin pour voir qui a demandé quoi.
Chats multiples, chacun avec des filtres. Chaque membre de l'équipe peut lancer un nouveau chat — en filtrant par type ou segment de répondant, en appliquant des prompts uniques, et en suivant les thèmes qu'ils jugent importants. Le propriétaire de chaque chat est clairement affiché, vous savez donc qui dirige quelle analyse.
Attribution avec avatars. Dans ces chats IA, vous voyez non seulement l'historique des prompts mais aussi qui a soumis quel message — rendant l'analyse conjointe plus claire, suivant la responsabilité, et aidant les équipes à s'aligner plus rapidement à travers les silos.
Ce flux de travail collaboratif est particulièrement utile pour unir les bureaux des services aux personnes handicapées, les affaires étudiantes, et les conseillers académiques avec une source unique de vérité — débloquant des recommandations plus exploitables et empathiques à partir des résultats de l'enquête.
Créez votre enquête étudiante sur les services d'accessibilité maintenant
Commencez à analyser les retours en toute confiance — des enquêtes basées sur l'IA conçues pour l'inclusivité vous permettent d'atteindre plus d'étudiants, de poser des questions plus approfondies et de découvrir instantanément ce qui compte réellement dans les services d'accessibilité.