Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur le climat du campus en utilisant l'IA et les outils modernes d'analyse d'enquête.
Choisissez les bons outils pour analyser les données des enquêtes sur le climat du campus
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent de la structure de vos réponses d'enquête. Si vous travaillez avec des données quantitatives—comme par exemple combien d'étudiants ont choisi une option spécifique—il est simple de compter et de représenter ces chiffres dans des graphiques en utilisant des outils comme Excel ou Google Sheets. Ils sont conçus pour traiter des chiffres rapidement.
Les données qualitatives, telles que les réponses ouvertes ou les suivis détaillés, sont plus complexes—et c'est là que l'IA intervient. Lire des centaines de réponses écrites par les étudiants est impossible à faire de manière approfondie seul. Les outils d'IA peuvent lire, résumer et organiser ces informations afin que vous puissiez réellement les utiliser. Par exemple, l'enquête sur le climat du campus de l'Université du Wisconsin–Madison a révélé que bien que 74 % des étudiants se sentent très ou extrêmement bienvenus, les étudiants issus des groupes marginalisés ont signalé des expériences moins favorables, une nuance qui émerge clairement uniquement grâce à l'analyse des données qualitatives. [1]
Il existe deux principales approches d'outillage pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par l'IA
Vous pouvez exporter vos réponses et les coller directement dans ChatGPT ou un autre outil GPT. Ensuite, discutez des tendances ou demandez des résumés. Cette méthode fonctionne pour des ensembles de données petits à moyens.
Ce n'est pas très pratique lorsque vous avez beaucoup de réponses ou si vous devez faire des filtrages avancés ou partager votre travail avec une équipe. De plus, la préparation des données et le copier-coller deviennent vite fastidieux et introduisent le risque de partager des données sensibles en dehors de votre organisation.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécifiquement pour l'analyse d'enquêtes qualitatives. Non seulement vous pouvez collecter les retours des étudiants avec des enquêtes conversationnelles type chat, mais vous pouvez également analyser les réponses avec une IA intégrée. Cela signifie zéro tableur ou copier-coller—juste des résumés instantanés, des thèmes principaux, des graphiques et des insights exploitables.
Au fur et à mesure que vous collectez les données de l'enquête, Specific posera des questions de suivi alimentées par l'IA en temps réel, ce qui améliore la qualité et la profondeur des réponses de l'enquête. Les suivis automatiques de l'outil s’attaquent à ce qui est le plus important pour chaque étudiant. (en savoir plus sur les questions de suivi automatiques par l'IA)
Côté analyse, Specific vous permet de discuter avec l'IA de vos résultats, de poser des questions personnalisées, et d'explorer des thèmes par segment—de la même manière que vous utiliseriez ChatGPT, mais avec des fonctionnalités bonus comme la gestion et le filtrage sélectifs des données. (plus sur l'analyse des réponses d'enquête par l'IA dans Specific)
Cette approche est la plus rapide si vous voulez que l'IA analyse et décompose toutes vos réponses de l'enquête sur le climat du campus étudiant—surtout à mesure que votre enquête s'agrandit.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses à l'enquête étudiante sur le climat du campus
Les invitations sont au cœur de l'analyse d'enquête menée par l'IA. La bonne invitation transforme un ensemble désordonné de texte en insights organisés et exploitables. Voici mes préférées pour les enquêtes sur le climat du campus :
Invitations pour les idées principales : Utilisez-la lorsque vous voulez un résumé des principaux sujets mentionnés par les étudiants, classés par fréquence. C'est l'invitation d'analyse par défaut de Specific, mais elle fonctionne partout. Collez ceci en bloc à votre outil d'IA :
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 superflus
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné d'abord
- 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
Donnez plus de contexte à l'IA—cela aide toujours. Parlez-lui de votre public étudiant, des objectifs de votre enquête sur le climat du campus et de ce que vous espérez réaliser. Par exemple :
Analysez les réponses suivantes d'une enquête auprès d'étudiants de premier cycle sur le climat du campus dans une grande université publique. Notre objectif est d'identifier les expériences influençant le sentiment de sécurité et d'appartenance, en particulier parmi les groupes historiquement sous-représentés. Concentrez-vous sur la synthèse de ce qui compte le plus pour les étudiants.
Invitation pour approfondir un thème : Une fois que vous connaissez les grands thèmes, demandez « Dites-moi plus sur XYZ (idée principale) ». Vous obtiendrez des détails, des exemples, et souvent des citations directes des étudiants.
Invitation pour des commentaires spécifiques : Utilisez « Quelqu'un a-t-il parlé de [mentorat, discrimination, installations, etc.] ? Inclure des citations. » C'est un raccourci puissant pour faire émerger des retours pertinents ou vérifier si un problème a été soulevé.
Invitation pour des personas : Si votre enquête sur le climat du campus comprend des réflexions ouvertes, vous pourriez vouloir des profils de perspectives typiques d'étudiants :
Sur la base des réponses, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la manière dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invitation pour les points de douleur et les défis : Vous voulez savoir ce qui frustre le plus les étudiants ?
Analysez les réponses et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout pattern ou fréquence d'occurrence.
Invitation pour l'analyse des sentiments : Lorsque vous voulez vérifier l'état émotionnel de vos données d'enquête :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses (ex. positif, négatif, neutre). Mettez en lumière les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour des suggestions ou des demandes : Vous voulez récolter des idées d'amélioration ?
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.
Ces invitations à l'IA rendent votre analyse focalisée, répétable et facile à communiquer avec les collègues.
Pour plus de stratégie et de conseils pratiques, voir notre guide sur la création d'enquêtes sur le climat du campus étudiant et choisir les bonnes questions.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Comprendre comment les outils d'IA traitent votre enquête dépend beaucoup des formats de questions que vous utilisez. Voici comment Specific aborde chaque type pour les enquêtes étudiantes sur le climat du campus :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific fournit un résumé pour toutes les réponses initiales et de suivi. Vous obtenez un résumé concis des principaux sujets soulevés par les étudiants, ainsi que des tendances dans les explications plus approfondies.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix (comme « Je me sens en sécurité » contre « Je me sens parfois en danger »), vous obtenez un résumé distinct juste pour les réponses rattachées à ce choix. C'est parfait pour identifier les problèmes uniques parmi différents groupes—disons, par sexe ou origine. Dans une récente enquête de l'Université du Nebraska, par exemple, 84 % des étudiants se sentaient très ou extrêmement en sécurité, mais les femmes et les étudiants sous-représentés se sentaient moins en sécurité, un schéma que l'analyse par l'IA aide à mettre en lumière. [3]
NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont divisées par catégories promoteur, passif, et détracteur, avec des résumés distincts par l'IA pour chaque groupe, donc vous savez exactement ce qui obtient les meilleures notes (et ce qui ne fonctionne pas pour les détracteurs).
Vous pouvez utiliser la même approche large avec ChatGPT, mais cela prend plus de temps, d'effort manuel, et d'énergie mentale.
Si vous souhaitez voir ce flux de travail en action, essayez de générer votre propre enquête NPS sur le climat du campus en un clic.
Comment aborder les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes réponses d'enquête
Les modèles d'IA ne peuvent traiter qu'un certain nombre de textes à la fois—le « taille du contexte ». Lorsque vous obtenez des centaines de réponses à l'enquête sur le climat du campus, vous pouvez atteindre ces limites. Voici comment vous pouvez maintenir votre analyse ciblée et efficace :
Filtrage : Découpez l'ensemble de données en filtrant pour des sujets spécifiques, des groupes d'étudiants, ou des réponses à certaines questions. Seules les conversations où les étudiants ont répondu à des invitations pertinentes seront envoyées à l'IA, aidant à la fois avec le ciblage et la taille du contexte.
Réduction des questions : Envoyez simplement les questions les plus critiques et leurs réponses à l'IA pour analyse. Ignorez tout le reste pour économiser de l'espace dans la fenêtre de contexte du modèle.
Ces fonctionnalités sont intégrées à Specific, de sorte que vous n'avez pas besoin de surmonter des obstacles ou risquer de négliger les retours clés des populations étudiantes sous-représentées.
Pour un approfondissement de cette approche, voir analyse des réponses à l'enquête par l'IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête étudiante
La collaboration peut être difficile lorsque votre équipe tente de comprendre de grands ensembles de données d'enquête qualitatives. Tout le monde veut regarder les mêmes données, mais chaque personne apporte un angle différent—diversité, sécurité, appartenance, etc.—et parfois, les choses se perdent dans des tableaux interminables ou des threads d'e-mails.
Avec Specific, les réponses sont analysées en temps réel dans des chats avec l'IA. Chaque membre de l'équipe peut lancer sa propre fenêtre de chat, où il applique des filtres personnels, demande des résumés ou se plonge dans un seul segment.
Vous voyez exactement qui a créé chaque chat et qui a fait chaque commentaire, grâce aux avatars émetteurs à côté de chaque message. Cela rend le travail d'équipe réel possible—vous pouvez collaborer, diviser l'analyse, et ne jamais perdre de vue qui a contribué à quoi. Cela garde tout le monde sur la même longueur d'onde, particulièrement précieux lorsqu'on discute des problèmes de climat de campus complexes.
Les fonctionnalités collaboratives d'analyse par l'IA de Specific signifient que chaque partie prenante—des chefs DEI aux conseillers académiques—peut se concentrer sur ce qui importe pour eux, tout en partageant instantanément les résultats et les insights clés.
Créez votre enquête étudiante sur le climat du campus dès maintenant
Débloquez des retours étudiants plus intelligents et obtenez des insights exploitables sur le climat du campus en quelques minutes—l'analyse d'enquête par l'IA facilite l'identification des tendances, l'approfondissement de la compréhension et la conduite de réelles améliorations.