Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants concernant les services de conseil en utilisant l'IA et les outils modernes d'analyse des enquêtes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données d'enquête
La meilleure approche pour analyser les données d'enquête dépend du type de réponses que vous avez collectées. Voici une répartition claire des outils et méthodes les plus efficaces pour chaque format :
Données quantitatives : Si votre enquête comporte des questions structurées—comme combien d'étudiants ont utilisé un centre de conseil sur le campus ou ont sélectionné « très satisfait »—ces chiffres sont faciles à compter et à visualiser avec des outils de base tels qu'Excel ou Google Sheets. Vous pouvez rapidement tracer des fréquences et repérer des tendances d'un coup d'œil.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les réponses de suivi (par exemple, lorsque les étudiants expliquent pourquoi le conseil a aidé ou non) peuvent contenir de l'or—mais vous ne tirerez pas de connaissances juste en les lisant une par une. Ici, l'analyse pilotée par l'IA devient essentielle ; seules les modèles de langage modernes peuvent transformer des centaines de réponses nuancées en résultats exploitables.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Les outils IA de type chat comme ChatGPT vous permettent de coller les données d'enquête exportées et d'en discuter. C'est une approche flexible—vous pouvez inciter l'IA avec vos questions et demandes de résumés, thèmes centraux ou aperçus.
Cependant, ce n'est pas sans faille. Vous aurez souvent des difficultés avec la copie et le formatage d'exports désordonnés. Des enquêtes volumineuses peuvent dépasser la fenêtre de contexte de l'IA, nécessitant un découpage et une sélection supplémentaires. La recherche dans de longues discussions ou la gestion de plusieurs analyses peut devenir rapidement fastidieuse.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse moderne des enquêtes (apprenez comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par IA).
Non seulement Specific vous guide pour collecter les retours des étudiants—posant des questions de suivi en temps réel pour approfondir—mais il analyse automatiquement toutes vos données qualitatives en utilisant l'IA.
Dans Specific, l'IA résume les principaux thèmes, fait ressortir les problèmes récurrents ou les suggestions, et distille les réponses en résultats clairs et digestes dès le départ—including des résumés structurés et une interface de discussion pour discuter des aperçus (comme ChatGPT, mais adaptée aux données d'enquête).
La gestion et la segmentation des réponses sont beaucoup plus simples, et parce que Specific regroupe la création d'enquêtes et l'analyse par IA en un seul outil, vous ne jonglez jamais avec les exports ou ne perdez de contexte clé. Tout—de la collecte des retours à l'extraction des aperçus—se fait au même endroit.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes de services de conseil pour étudiants
Même avec les meilleurs outils, vous tirerez toujours le meilleur de vos données en donnant à l'IA des directives claires—les soi-disant prompts. Voici plusieurs prompts très efficaces que j'utilise lors de l'analyse des données d'enquête sur les services de conseil pour étudiants :
Prompt pour idées de base : pour résumer instantanément de larges ensembles de réponses ouvertes et mettre en lumière les thèmes communs, utilisez ce prompt. (C'est la même approche que Specific utilise par défaut.)
Votre tâche est d'extraire des idées de base en gras (4 à 5 mots par idée de base) + un explicateur d'une à deux phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée de base spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée de base:** texte explicateur
2. **Texte d'idée de base:** texte explicateur
3. **Texte d'idée de base:** texte explicateur
L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte concernant votre enquête, les objectifs et vos participants. Par exemple, si vous spécifiez, « C'est une enquête d'étudiants de premier cycle sur leur expérience des services de conseil universitaire au printemps 2024. Je veux comprendre les principaux obstacles, les moteurs et les besoins non satisfaits, » vous obtiendrez des aperçus beaucoup plus utiles.
Analysez ces réponses d'étudiants de premier cycle sur leurs expériences des services de conseil sur le campus au printemps 2024. Concentrez-vous sur les principaux moteurs de l'utilisation du service, les obstacles courants signalés, et les besoins non satisfaits spécifiques. Résumez les idées clés, par ordre de fréquence, et citez le nombre de répondants.
Pour approfondir un point particulier, demandez : « Dites-m'en plus sur [XYZ idée de base] »
Prompt pour sujet spécifique : pour vérifier rapidement les mentions d'une préoccupation spécifique (par exemple, les temps d'attente ou la sensibilisation), demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de longs temps d'attente pour le conseil? Incluez des citations.
Prompt pour points de douleur et défis : cela fait ressortir ce qui frustre le plus les étudiants :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés par les étudiants concernant les services de conseil. Résumez chacun et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour analyse de sentiment : pour comprendre l'humeur et les attitudes et repérer des signaux d'amélioration :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête sur les services de conseil universitaires (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en valeur les phrases clé ou les retours qui aident à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour suggestions & idées : cela consolide les retours exploitables et les propositions pour de meilleurs services :
Identifiez et listez toutes les suggestions ou idées fournies par les étudiants sur la façon dont les services de conseil pourraient être améliorés. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Prompt pour besoins non satisfaits & opportunités : cela révèle les lacunes qui ne sont pas abordées :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités pour améliorer les services de conseil pour étudiants tels que mis en évidence par les répondants.
Vous voulez plus d'idées de questions prêtes à inclure dans votre enquête ? Consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès étudiants sur les services de conseil, ou si vous partez de zéro, ce générateur d'enquêtes pour les services de conseil étudiants peut vous mettre en mouvement en moins d'une minute.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Specific facilite l'exploration des données d'enquête qualitatives—peu importe comment vous structurez vos questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous recevez un résumé clair généré par l'IA qui distille toutes les réponses—including celles des questions de suivi liées au même sujet.
Choix multiple avec suivis : Chaque choix est accompagné de son propre résumé ciblé des suivis pertinents, vous permettant de comprendre non seulement quelle option les étudiants ont choisie, mais pourquoi derrière leur choix.
Questions NPS (promoteurs, passifs, détracteurs) : Pour chaque groupe, Specific fournit un résumé personnalisé d'insights et d'expériences, étant donné que les motivations et défis peuvent grandement différer par segment.
Vous pouvez atteindre le même niveau de granularité en utilisant ChatGPT ou des outils similaires—mais cela nécessite plus de tri, formatage et incitation manuels. Avec Specific, toutes ces distinctions sont gérées automatiquement, gardant votre flux de travail sans effort.
Pour une logique d'enquête avancée et des idées sur la personnalisation de ces flux de suivi, consultez comment fonctionnent les suivis par IA dans Specific.
Travailler avec les limites de contexte de l'IA : que faire si vous avez trop de réponses à l'enquête ?
Les IA modernes comme GPT ont une limitation de taille de contexte—ce qui signifie que si votre enquête étudiante collecte des centaines ou des milliers de réponses, toutes ne tiennent pas en une seule exécution d'IA. Specific résout ce défi en intégrant deux techniques :
Filtrage : Filtrez les conversations en fonction des réponses des étudiants (comme les commentaires d'étudiants ayant vécu de longs temps d'attente ou seulement ceux qui ont assisté à plus de deux sessions). De cette manière, vous analysez juste la tranche de données pertinente, gardant les choses concises pour vous et l'IA.
Recadrage : Concentrez l'attention de l'IA en recadrant pour un sous-ensemble de questions. Par exemple, vous pouvez demander à l'IA d'analyser seulement les réponses à la question « Quel a été votre plus grand défi pour accéder au conseil ? » Cela vous permet d'approfondir n'importe quel angle, même avec d'énormes jeux de données, tout en ne perdant jamais de vue la vue d'ensemble.
Cette approche signifie que vous ne faites jamais de compromis sur la profondeur, même avec un groupe important et diversifié de voix étudiantes.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
La collaboration est un véritable défi lorsqu'il s'agit d'analyser les données des enquêtes sur les services de conseil—surtout lorsque les retours et aperçus doivent être partagés entre les équipes des affaires étudiantes, de la santé et du bien-être, et du conseil académique.
Anaylser les données simplement en discutant avec l'IA. Dans Specific, chaque membre d'équipe peut ouvrir sa propre discussion à partir du même ensemble de données d'enquête, créer de nouveaux fils avec différents filtres (par exemple, se concentrer uniquement sur les étudiants diplômés ou les réponses mentionnant l'anxiété), et instantanément voir quel collègue est responsable de chaque ligne de recherche.
Suivre les contributions avec avatars et noms. Chaque message montre qui a dit quoi. Alors que vous et votre équipe discutez des thèmes clés, suivez avec l'IA ou annotez les conclusions, les avatars et informations sur l'expéditeur gardent les choses organisées et facilitent le passage entre collaborateurs.
Ce flux de travail améliore considérablement la transparence, accélère la compréhension, et assure qu'aucun retour important d'étudiant n'est perdu ou dupliqué.
Voulez-vous en savoir plus sur la structure des enquêtes et les meilleures pratiques collaboratives? Voici des guides pratiques pour créer une enquête sur les services de conseil pour étudiants et l'éditeur d'enquête assisté par IA pour effectuer des modifications en équipe.
Créez dès maintenant votre enquête sur les services de conseil pour étudiants
Lancez votre propre enquête sur les services de conseil pour étudiants optimisée par l'IA aujourd'hui et transformez des piles de retours en aperçus clairs et exploitables—sans effort. Débloquez une compréhension plus profonde, rationalisez la collaboration et laissez l'IA faire le gros du travail pour l'analyse.