Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants sur les aides financières. Je vais vous montrer des méthodes pratiques pour transformer vos données d'enquête en véritables insights, rapidement et sans confusion.
Choisir les bons outils pour analyser vos données d'enquête
La meilleure approche pour analyser votre enquête sur les aides financières des étudiants dépend du type de données que vous avez collectées. Les outils que vous utilisez vous feront gagner du temps et des maux de tête si vous les adaptez à la structure de vos réponses.
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions à choix multiples (par exemple, «Quelle dette prévoyez-vous d'avoir à l'obtention de votre diplôme ?»), additionner les résultats est simple. Des outils comme Excel ou Google Sheets fonctionnent très bien ici : vous pouvez rapidement comptabiliser combien d'étudiants ont sélectionné chaque option, calculer des pourcentages et créer des graphiques simples.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes—comme les étudiants écrivant sur leurs principales préoccupations concernant l'aide financière—les lire toutes individuellement n'est pas réaliste. Même dix conversations deviennent accablantes, et vous risquez de manquer des thèmes importants. Vous avez besoin ici d'outils alimentés par l'IA, qui peuvent résumer et trouver des schémas.
Il existe deux approches principales pour les outils lors du traitement de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copiez et collez vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou un outil comparable, puis incitez l'IA avec vos questions. C’est un moyen rapide d’obtenir des résumés ou des listes de thèmes sans apprendre des logiciels complexes.
Cela dit, gérer les données exportées n'est pas toujours pratique. Vous atteignez souvent des limites lors de l'entrée de grands ensembles de données, vous devez diviser les réponses en lots, ou reformater manuellement le texte. Vous devrez également gérer le contexte vous-même—ChatGPT ne «se souviendra» pas des paramètres de filtre précédents, et il est facile de se perdre en collant différentes sections.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour cet usage. Du début à la fin, il collecte des réponses d'étudiants dans un déroulement naturel et conversationnel— posant des questions de suivi pour obtenir des données plus profondes et riches à chaque fois. (Lisez-en plus sur les questions de suivi automatiques et pourquoi elles sont importantes ici.)
L'analyse par IA dans Specific est instantanée—vous obtenez des résumés des réponses, une liste des thèmes clés, et une vue d'ensemble de ce que les étudiants disent, tout cela étant mis en évidence par l'IA. Pas d'exportation, pas de tableurs, pas de revue manuelle nécessaire.
Discutez directement avec l'IA au sujet de vos résultats d'enquête—tout comme vous le feriez dans ChatGPT—mais vous avez le contrôle sur les données envoyées à chaque conversation, vous pouvez appliquer des filtres et gérer facilement le contexte. Voyez cela en action à analyse des réponses d'enquête par IA.
Flexible pour d'autres types d'enquête : Vous souhaitez créer vos propres enquêtes depuis zéro ? Essayez le générateur d'enquêtes par IA pour un contrôle créatif total, ou utilisez notre préréglage pour créer une enquête sur l'aide financière pour étudiants en quelques secondes.
Encouragements utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des étudiants concernant l'aide financière
Si vous voulez des insights significatifs à partir de vos données qualitatives, de bons encouragements font toute la différence. Voici les éléments essentiels que j'utilise, aussi bien dans le chat IA de Specific qu'en général avec les outils GPT. Vous voudrez les ajuster pour le contexte étudiant et aide financière là où cela aide.
Encouragement pour les idées principales : Cela fonctionne mieux pour obtenir des thèmes de haut niveau et des points de résumé.
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication allant jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, non 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
Ajoutez plus de contexte pour de meilleurs résultats : L'IA fonctionne toujours plus intelligemment si vous expliquez votre public, vos objectifs ou vos défis à l'avance. Par exemple :
Analysez ces réponses d'enquête des étudiants sur les aides financières. Nous voulons comprendre leurs plus grandes préoccupations et inquiétudes alors qu'ils envisagent de contracter des prêts ou de postuler à des subventions. Notre objectif est d'identifier les tendances que notre université peut aborder.
Encouragement pour approfondir une idée principale : Lorsque vous obtenez une liste de résumés et que vous souhaitez aller plus loin, utilisez :
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Encouragement pour sujet spécifique ou personne : Pour voir si les étudiants ont discuté de quelque chose de spécifique :
Quelqu'un a-t-il parlé du pardon des prêts étudiants ? Inclure les citations.
Encouragement pour les points faibles et les défis : Pour faire émerger les aspects difficiles qui comptent le plus :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points faibles, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Encouragement pour les personas : Pour décrire des groupes d'étudiants uniques dans vos données :
Sur la base des réponses de 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 schéma pertinent observé dans les conversations.
Encouragement pour suggestions & idées : Pour recueillir des conseils exploitables ou de nouvelles perspectives :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou requêtes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Encouragement pour l'analyse des sentiments : Pour capturer les émotions autour de l'aide financière :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Mélangez, associez et modifiez-les selon le besoin. Pour plus d'encouragements et de modèles prêts à l'emploi pour les enquêtes sur l'aide financière aux étudiants, jetez un oeil à ce générateur avec préréglage d'aide financière ou voyez notre guide des meilleures questions d'enquête.
Comment Specific analyse les réponses par type de question
Avec Specific, l'IA résume les réponses en fonction de la structure exacte de vos questions. Voici comment cela fonctionne en pratique :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Vous obtenez un résumé couvrant tous les points principaux partagés par les étudiants, ainsi que des informations de suivi qui approfondissent les problèmes. Cela signifie que vous voyez non seulement ce qui a été dit, mais aussi le contexte derrière chaque préoccupation ou demande.
Choix multiples avec suivi : Chaque choix de réponse reçoit son propre résumé détaillé des réponses de suivi—donc, si un étudiant a coché "préoccupé par la dette", vous verrez ce qu'il a dit ensuite en un seul endroit, facile à parcourir.
Enquêtes NPS (Net Promoter Score) : L'outil sépare les réponses par groupe (opposants/passifs/promoteurs) et résume les commentaires de suivi pour chacun—montrant, en un coup d'œil, pourquoi les étudiants ressentent ce qu'ils ressentent à propos de l'aide financière dans votre école.
Vous pouvez effectuer une décomposition similaire dans ChatGPT—la différence est qu'il faut plus d'efforts manuels pour découper et organiser les réponses par question.
Vous cherchez un modèle ? Obtenez un modèle d'enquête NPS sur l'aide financière des étudiants prêt à l'emploi.
Surmonter les limites de taille de contexte de l'IA : filtrage et découpage
Si vous avez un grand nombre de réponses d'étudiants, la plupart des outils IA—including ChatGPT—peuvent atteindre leur limite de contexte. Lorsque vous atteignez ce point, toutes vos données ne rentrent pas en une seule fois, ce qui risque une analyse incomplète. Voici comment je m'y prends (et comment Specific le fait pour vous) :
Filtrage : Réduisez les conversations à analyser selon qui a répondu à quoi. Par exemple, vous pouvez ne montrer que les entretiens où les étudiants ont répondu à la question "Pourquoi êtes-vous préoccupé par le paiement des études ?".
Découpage : Sélectionnez des questions d'enquête spécifiques à envoyer à l'IA, plutôt que l'ensemble complet des réponses. Si vous voulez uniquement des retours sur les demandes de prêt, supprimez tout le reste. Cette stratégie améliore la focalisation et garde tout dans la limite de l'IA.
Ces deux méthodes font plus que résoudre les problèmes de contexte—elles rendent votre analyse sur mesure, pas générique. C'est intégré dans Specific. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête auprès des étudiants
Analyser les enquêtes sur l'aide financière pour les étudiants n'est pas (et ne devrait pas être) un travail isolé. Plusieurs équipes—admissions, aide financière, services aux étudiants—doivent explorer les données, poser leurs propres questions et s'aligner sur les résultats.
La collaboration par chat est au cœur de Specific. Vous n'échangez pas de feuilles de calcul ni ne copiez de résumés dans des e-mails. Au lieu de cela, vous ouvrez des conversations de chat IA directement dans votre ensemble de données, où chaque membre de l'équipe peut avoir ses propres sessions, filtres ou focus de questions.
Voyez qui a dit quoi. Chaque chat affiche l'avatar ou le nom du participant. Vous suivez qui travaille sur quel angle, quels encouragements ils essaient, et quels insights ils obtiennent.
Analyse parallèle—pas de confusion ni de chevauchement. Chaque conversation analytique est son propre fil, avec ses propres filtres—idéal pour partager le travail par tranche de public, préoccupation ou objectif de recherche. Les responsables des aides financières peuvent se concentrer sur les craintes de dettes, tandis que les équipes d'admissions examinent les barrières à l'application—tout à la fois.
Partage d'insights en temps réel. Citations, résultats clés ou graphiques de sentiments peuvent être collés ou discutés instantanément—pas de temps d'attente pour des téléchargements importants ou des réunions interminables.
Vous cherchez plus de fonctionnalités d'édition ou de workflow? Le éditeur d'enquêtes par IA vous permet d'améliorer continuellement la conception de votre enquête auprès des étudiants dans une interface de type chat, afin que votre prochaine série de recherches soit encore mieux informée.
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