Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses et les données d'une enquête étudiante sur la qualité du contenu des cours en utilisant des outils d'enquête IA et des approches d'analyse intelligentes.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche appropriée pour analyser les réponses aux enquêtes dépend du type et de la structure de vos données. Permettez-moi de simplifier :
Données quantitatives : Si vous collectez des chiffres—comme des évaluations ou des réponses à choix multiples—c'est simple. Des outils comme Excel ou Google Sheets peuvent gérer le comptage, la moyenne et la création de graphiques pour ce type d'analyse.
Données qualitatives : Lorsque vous posez des questions ouvertes ou des questions de suivi qui capturent des détails dans les propres mots des étudiants, vous entrez dans le domaine de l'analyse qualitative. Lire et étiqueter manuellement des centaines de réponses est tout simplement trop lent—et franchement, vous manquerez des thèmes clés. C'est là que les outils IA changent la donne : ils peuvent instantanément explorer les réponses longues et mettre en lumière des sujets importants, des sentiments, et même souligner des modèles que vous pourriez négliger. Le traitement du langage naturel en temps réel (NLP) permet une analyse meilleure et plus rapide [1].
Il existe deux approches pour les outils lorsque l'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Une façon est d'exporter vos données d'enquête (généralement sous forme de CSV ou de texte brut) et de les coller dans ChatGPT ou un autre outil alimenté par GPT. Vous pouvez alors poser des questions et inciter l'IA à résumer ou identifier les thèmes dans vos données.
Problèmes de commodité : Le désavantage ? Gérer de grands ensembles de données de cette manière devient rapidement fastidieux. Vous devez gérer le copier-coller, diviser le texte en atteignant les limites, et suivre manuellement le contexte. Pour une analyse ponctuelle ou de petits ensembles de données, cela fonctionne. Mais à mesure que votre volume augmente—ou que vous souhaitez analyser des suivis détaillés—cela devient rapidement fastidieux.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour la tâche : Les plateformes comme Specific sont spécifiquement conçues pour l'analyse qualitative des enquêtes par IA. Le même outil qui collecte vos données d'enquête (via des enquêtes conversationnelles) les analyse ensuite de manière transparente en utilisant l'IA basée sur GPT—vous n'avez jamais besoin d'exporter quoi que ce soit.
Suivis automatisés et données enrichies : Specific pose également des questions de suivi automatiques (en savoir plus ici), ce qui conduit à des réponses plus riches par rapport aux enquêtes statiques. De meilleures données en entrent donnent des idées plus intelligentes en sortie.
Aucun travail manuel : L'analyse instantanée par IA met en lumière les thèmes clés, résume les opinions des étudiants et vous donne des informations exploitables. Vous pouvez discuter directement avec l'IA (tout comme ChatGPT) au sujet de votre enquête, mais vous obtenez des fonctionnalités supplémentaires pour le filtrage, le contexte et la gestion des données, tout cela conçu pour l'analyse des enquêtes.
Pour la plupart des équipes éducatives, je trouve que cette approche de bout en bout permet de gagner du temps et d'obtenir de meilleurs résultats [2]. Si vous souhaitez créer ou analyser une telle enquête, voici un générateur d'enquête IA pour la qualité des cours étudiants que vous pouvez essayer.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des étudiants sur la qualité du contenu des cours
Une fois vos résultats d'enquête obtenus, utiliser les bons prompts peut aider votre outil IA (que ce soit ChatGPT, Specific ou d'autres) à faire émerger des idées profondes à partir de tas de retours ouverts. Voici des exemples de prompts que vous pouvez utiliser—n'hésitez pas à les copier directement dans votre flux de travail d'analyse. Ils sont particulièrement efficaces pour les enquêtes étudiantes sur la qualité du contenu des cours.
Prompt pour les idées centrales : C'est un prompt puissant et passe-partout pour trouver les thèmes les plus courants dans vos données d'enquête. Il cible directement l'essentiel de ce que disent les étudiants, et fonctionne à la fois dans Specific et dans d'autres outils alimentés par GPT :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + un explicateur de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails superflus
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Astuce : L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte sur votre enquête, ses objectifs et votre situation. Voici comment vous pouvez donner ce contexte :
Analysez les réponses d'une enquête auprès d'étudiants universitaires sur la qualité du contenu des cours. Notre principal objectif est de comprendre quels aspects du matériel sont les plus utiles, lesquels sont confus et où les étudiants souhaitent plus de profondeur.
Une fois que vous avez trouvé les idées centrales, creusez plus profondément en demandant : Dites-moi en plus sur XYZ (idée centrale).
Si vous voulez voir si un sujet spécifique est abordé, utilisez :
Prompt pour un sujet spécifique :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique] ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Si vous voulez comprendre les principaux segments de vos répondants étudiants (par exemple, "Le premier année débordé", "Le senior pragmatique"), essayez :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la 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 défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur les plus courants, frustrant ou défis mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et moteurs :
A partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en exergue les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes formulées par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez les citations directes lorsque c'est pertinent.
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d'amélioration tels que soulignés par les répondants.
Vous voulez un guide plus détaillé sur la conception des bonnes questions d'enquête sur la qualité des cours étudiants ? Consultez notre guide pratique sur les meilleures questions d'enquête pour la qualité du contenu des cours.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La façon dont les réponses sont résumées et analysées peut beaucoup dépendre de vos types de questions. Voici comment Specific le fait, afin que vous puissiez planifier votre workflow d'enquête et d'analyse en gardant cela à l'esprit :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Pour chaque question ouverte, Specific résume toutes les réponses ensemble, y compris celles des questions de suivi automatiques déclenchées par l'IA. Vous obtenez un résumé unique et concentré par question, vous aidant à voir instantanément les modèles.
Questions fermées avec suivis : Si vous utilisez des choix (par exemple, "Quel aspect du cours a besoin d'amélioration ?") plus des questions de suivi, Specific divise automatiquement les réponses de suivi par réponse choisie. Vous obtenez un résumé séparé pour chaque option, ce qui facilite l'identification des tendances uniques à des segments spécifiques.
Questions NPS : Pour les enquêtes sur le Net Promoter Score, l'analyse est encore plus granulaire—les réponses aux questions de suivi sont résumées séparément pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs. De cette façon, vous voyez rapidement ce qui motive les opinions fortes ou la fidélité des étudiants (ou non).
Si vous préférez utiliser ChatGPT pour tout cela, vous pouvez faire en grande partie le même travail—mais attendez-vous à beaucoup plus de copier-coller manuel, de partage des données, et de suivi de contexte méticuleux, surtout avec des enquêtes de grande envergure.
Si vous êtes intéressé par le lancement de ce type d'enquête, essayez de créer une enquête IA à partir de zéro ou utilisez une enquête NPS préparée pour la qualité du contenu des cours.
Comment relever les défis avec la limite de contexte de l'IA
Un défi avec les outils IA puissants (y compris ceux basés sur GPT) est les limites de taille de contexte—ils ne peuvent pas traiter des données illimitées dans une seule conversation. Si vous avez un grand nombre de réponses à une enquête étudiante, quelques astuces astucieuses vous aident à contourner cela :
Filtrage : Ne pas tout analyser d'un coup. Choisissez plutôt les conversations étudiant où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou donné des réponses clés. Cela réduit ce que l'IA examine et vous permet de vous concentrer sur la tranche de données pertinente.
Coupage : N'envoyez que les questions (et leurs réponses associées) qui vous intéressent pour une analyse approfondie. Le reste est ignoré—assurant que vous restez confortablement dans la fenêtre de contexte de l'IA et que les insights affluent encore rapidement.
Specific intègre ces deux méthodes dans la plateforme, vous obtenez des insights qualitatifs pertinents, contextuellement intelligents et détaillés, même sur des enquêtes volumineuses—quelque chose que la plupart des outils génériques ou des flux de travail lâches ne peuvent pas faire efficacement [3].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants
L'analyse des enquêtes est souvent bloquée lorsque les équipes essaient de partager des notes, de gérer des feuilles de calcul ou simplement de se mettre sur la même longueur d'onde. C'est d'autant plus frustrant quand ce que vous voulez est simple : comprendre rapidement comment les étudiants ressentent votre contenu de cours.
Discuter avec l'IA, de manière collaborative : Avec Specific, n'importe quel coéquipier peut intervenir, démarrer une conversation avec l'IA sur l'enquête, et sauvegarder indépendamment ses découvertes des autres. Tout le monde peut lancer autant de discussions que nécessaire, et chaque discussion peut avoir ses propres filtres et focus—peut-être que vous examinez tous les nouveaux, quelqu'un d'autre se concentre sur les étudiants ayant des difficultés avec un module particulier.
Clarté des contributions : Les discussions montrent qui a créé chacune et affichent des avatars dans la conversation. De cette façon, vous savez toujours qui a posé quelle question, qui pense quoi, et rien ne se perd ou se duplique. Cela est particulièrement utile avec de grands groupes de relecture multi-personnes—un cas courant dans les milieux universitaires.
Vous voulez des conseils étape par étape pour créer ces enquêtes ? Consultez ce guide pratique pour créer des enquêtes sur la qualité des cours étudiants ou jetez un œil à l'éditeur d'enquête alimenté par IA pour voir à quel point il est facile d'itérer et de personnaliser en collaboration.
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