Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur l'engagement en classe à l'aide de l'IA. Si vous voulez comprendre rapidement vos données d'enquête, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
La meilleure façon d'analyser votre enquête sur l'engagement en classe dépend des données que vous avez—certains outils font des merveilles avec les chiffres, tandis que d'autres excellent avec des réponses ouvertes et riches en texte.
Données quantitatives—Pensez à des réponses comme "notez votre engagement de 1 à 10" ou choix multiples. Ces réponses sont faciles à compter et à visualiser à l'aide d'outils classiques tels que Microsoft Excel ou Google Sheets. Google Forms, par exemple, est un incontournable pour la création rapide d'enquêtes et l'analyse de base pour de nombreux éducateurs. Il rend la collecte des commentaires des étudiants efficace, jetant les bases de l'amélioration de l'engagement en classe. [4]
Données qualitatives—Les réponses ouvertes ou les fils de conversation de suivi ne peuvent pas être examinés si vous en avez plus qu'une poignée. Ces réponses riches et nuancées nécessitent des outils alimentés par l'IA pour résumer les thèmes clés et les points d'action. Sinon, vous seriez en train de patauger à travers un mur de texte interminable—ce qui n'est ni amusant (ni perspicace).
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Méthode Copier & Coller : Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre modèle de langage large. Ensuite, posez simplement vos questions—comme "quels sont les plus gros points douloureux d'engagement en classe mentionnés par les étudiants ?"
Mais c'est une contrainte. Cette méthode implique de jongler avec des feuilles de calcul, d'atteindre rapidement les limites de contexte, et de perdre de vue quelle question est liée à quelle réponse. Cependant, si vous avez une petite enquête ou souhaitez essayer l'analyse IA de manière simple, cette voie fonctionne.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour cela : Des outils comme Specific sont conçus pour gérer tout le flux de travail—collecter les données d'enquête et les analyser en un seul endroit, à l'aide de l'IA. Pas de va-et-vient entre les plateformes.
Suivi intelligent : Lors de la collecte, les enquêtes de Specific utilisent l'IA pour poser automatiquement des questions de suivi réfléchies. Cela rend vos données bien plus riches—vous vous rapprochez du « pourquoi » les étudiants ressentent une certaine façon, pas seulement du « quoi ». (Voici plus d'informations sur les suivis IA.)
Analyse IA instantanée : Après que les étudiants aient répondu, Specific résume instantanément les données qualitatives, trouve les idées clés et les motifs, et vous permet de discuter avec l'IA des résultats—comme dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires pour le contexte et le filtrage. Vous n'avez pas besoin d'exporter ou de nettoyer les données. Voir le flux de travail d'analyse des réponses d'enquête IA.
Fonctionnalités bonus : Discutez directement avec vos résultats, créez des filtres personnalisés pour des groupes de réponses, et enregistrez différents « chats » pour collaborer avec des collègues. Vous contrôlez ce qui est envoyé à l'IA, en gardant le contexte sensible sous contrôle.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur l'engagement en classe des étudiants
L'IA est seulement aussi intelligente que l'invite que vous lui donnez. Voici quelques-unes des manières les plus efficaces d'analyser votre enquête étudiante sur l'engagement en classe—que vous utilisiez ChatGPT ou un outil comme Specific.
Invite pour les idées principales : C'est celle que je préfère. Elle va directement au "qu'est-ce qui est important ici ?" à partir d'une masse importante de réponses étudiantes :
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
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés 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 encore mieux lorsque vous ajoutez un contexte : « Les réponses suivantes proviennent d'une enquête sur l'engagement des étudiants dans les cours de statistiques au niveau universitaire. Mon objectif est d'identifier les principaux facteurs influençant la participation active et la motivation »
Les réponses suivantes proviennent d'une enquête sur l'engagement des étudiants dans les cours de statistiques au niveau universitaire. Mon objectif est d'identifier les principaux facteurs influençant la participation active et la motivation.
Approfondissez avec : « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) » après avoir obtenu la première analyse. Cela permet à l'IA de se concentrer sur les plus grands thèmes et d'explorer les détails.
Invite pour un sujet spécifique : Utilisez « Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? » pour valider si les étudiants ont mentionné un certain sujet ou une méthode d'enseignement. Bonus : ajoutez « Inclure des citations » pour un contexte plus riche.
Invite pour les points sensibles et les défis : Parfait pour mettre en évidence les frustrations courantes ou les obstacles en classe dans vos réponses. Essayez : « Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points sensibles, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence. »
Invite pour les personas des étudiants : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations. »
Invite pour les motivations et moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les étudiants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données. »
Invite pour une analyse de sentiments : « Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (p. ex., positif, négatif, neutre). Indiquez les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. » Vous remarquerez rapidement des motifs—en fait, une étude a montré que les méthodes d'apprentissage mixte ont entraîné des scores d'évaluation significativement plus élevés pour les étudiants engagés par rapport aux classes conventionnelles. [1]
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses à l'enquête pour dénicher tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les étudiants. »
Si vous créez votre enquête à partir de zéro, consultez les meilleures questions pour une enquête sur l'engagement en classe des étudiants et comment créer facilement une enquête sur l'engagement étudiant utilisant un créateur d'enquête IA.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Lorsque les étudiants répondent à une question ouverte, l'IA de Specific crée un résumé de toutes les réponses données à cette question—et des suivis qui y sont attachés. Vous voyez à la fois la vue d'ensemble et les détails clés.
Questions de choix avec suivi : Pour les questions où les étudiants choisissent parmi plusieurs options (présence, activités préférées, etc.), puis répondent à un suivi, Specific génère un résumé adapté pour chaque choix. Ainsi, vous pouvez voir immédiatement comment les étudiants qui préfèrent le travail de groupe sont engagés, et ce qu'ils ont dit en suivi.
Questions NPS : Pour le Net Promoter Score (NPS), les réponses sont regroupées par détracteurs, passifs ou promoteurs. Chaque catégorie reçoit son propre résumé IA, reflétant les perspectives uniques partagées par les étudiants.
Vous pouvez recréer cela dans ChatGPT en séparant vos données par type et en copiant-collant chaque segment. Mais cela est beaucoup plus manuel et fastidieux, surtout si votre enquête est complexe.
Comment surmonter les limites de taille de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes enquêtes
La plupart des IA modernes (y compris ChatGPT et les outils construits sur GPT-4) ne peuvent pas « voir » une quantité illimitée de données d'un coup. Si vous avez trop de réponses d'enquête étudiante, vous atteindrez rapidement la limite de la fenêtre de contexte du modèle. Il existe deux moyens intelligents de contourner cela (et Specific vous donne les deux, dès la sortie de la boîte) :
Filtrage : Découpez votre enquête pour n'analyser qu'un sous-ensemble—par exemple, les réponses uniquement des étudiants qui ont répondu à une question d'engagement particulière, ou uniquement ceux qui ont sélectionné une option spécifique. Cela réduit les données transmises à l'IA d'un coup, afin que vous ne manquiez jamais de motifs clés.
Recadrage : Choisissez uniquement les questions (et les réponses correspondantes) que vous souhaitez inclure dans l'analyse IA. Avec moins de données à examiner, l'IA fonctionne plus rapidement et fournit des perspectives plus ciblées.
Ces tactiques vous permettent toujours d'extraire tout l'or de vos réponses, tout en veillant à ne pas surcharger l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes étudiantes
Point sensible de la collaboration : Analyser les données d'enquête sur l'engagement étudiant n'est pas très amusant si vous envoyez des feuilles de calcul par e-mail ou collez des résultats dans Slack. Vous voulez creuser avec votre équipe, rassembler différents points de vue et garder tout le monde sur la même longueur d'onde.
Configuration multi-chat : Avec Specific, vous pouvez créer autant de chats d'analyse IA que vous le souhaitez. Chaque chat peut être filtré différemment—ainsi, un membre de l'équipe se concentre sur les étudiants engagés, un autre sur les étudiants exprimant des frustrations, etc. Chaque chat montre qui l'a commencé, ce qui facilite le suivi de la propriété et de l'avancement.
Contexte clair dans chaque fil : Lorsque vous discutez avec l'IA au sujet de votre enquête, vous voyez des avatars et des noms à chaque message. Cela signifie que tout le monde impliqué sait toujours qui a fait quelle requête, qui a obtenu l'information, et où faire un suivi. Si vous collaborez à travers plusieurs équipes—enseignants, administration, chercheurs—cela simplifie l'alignement.
Aucune exportation requise : Toutes les données, l'historique de chat et les résumés sont stockés dans le système. Aucune copie-collage dans des e-mails, Google Docs, ou feuilles de calcul. Tout est en direct, toujours à jour, et géré de manière sécurisée.
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