Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les processus de griefs. Si vous gérez l'analyse d'enquêtes, vous trouverez ici des étapes pratiques, des incitations et des suggestions d'outils d'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
L'approche que vous adoptez et les outils que vous utilisez dépendent du type de données que vous recevez des étudiants concernant leurs expériences avec les processus de griefs.
Données quantitatives : Si votre enquête recueille des éléments comme des choix multiples ou des échelles de notation, ils sont simples à quantifier. Des outils comme Google Sheets ou Excel fonctionnent bien pour comptabiliser les réponses, calculer les pourcentages et visualiser les tendances basiques.
Données qualitatives : Les réponses à questions ouvertes, les retours détaillés ou les explications peuvent être beaucoup plus difficiles à traiter. Lire des centaines de narrations n'est pas pratique. C'est là que les outils d'IA interviennent—ils peuvent résumer de grandes quantités de texte, faire ressortir des tendances et vous aider à identifier des problèmes ou des opportunités que vous pourriez autrement manquer.
Il existe deux approches d'outillage lors du traitement des réponses qualitatives des enquêtes étudiantes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier et discuter : Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes de votre enquête étudiant et les coller directement dans ChatGPT. Cela vous permet d'avoir une conversation interactive sur les données. Cela aide si vous recherchez des aperçus ou souhaitez approfondir certains sujets.
Inconvénients : Pour les enquêtes longues ou lorsque vous souhaitez segmenter par certains groupes d'étudiants ou problèmes spécifiques de griefs, cela devient rapidement ingérable. Gérer le contexte, suivre les incitations, et filtrer les données demandera du travail manuel, et maintenir suffisamment de contexte pour une analyse nuancée peut s'avérer délicat si vous avez beaucoup de données.
Outil tout-en-un comme Specific
Flux de travail conçu pour cela : Des outils comme Specific sont conçus spécifiquement pour ce type d'analyse d'enquête. Vous pouvez créer, distribuer et analyser des enquêtes conversationnelles—en un seul endroit. Specific est particulièrement pratique car il vous permet de configurer des questions de suivi alimentées par l'IA automatiquement, améliorant la qualité de vos retours étudiants (voir comment fonctionnent les suivis AI).
Aperçus rapides avec moins d'effort : Au lieu de passer au crible les données ou de gérer les flux de travail de copier-coller, l'IA de Specific vous donne des résumés instantanés, fait ressortir des thèmes récurrents, et facilite l'identification de ce qui est le plus important pour les étudiants—pas besoin de feuilles de calcul. Vous parlez à l'IA de vos résultats d'enquête comme ChatGPT, mais avec des contrôles supplémentaires pour gérer le contexte, suivre les discussions, et filtrer par sous-groupes.
Analyse avancée et partage facile : Ces fonctionnalités aident les équipes à travailler ensemble, mener des recherches et clarifier des thèmes de manière collaborative. Beaucoup d'institutions se dirigent dans cette direction—en utilisant des outils d'analyse de réponse aux enquêtes pilotés par l'IA pour gagner du temps et faciliter l'action. Selon un aperçu récent de l'industrie, les outils d'enquête pilotés par l'IA ont considérablement simplifié à la fois la collecte et l'analyse des données en éducation, améliorant la réactivité et l'équité dans les processus institutionnels. [1]
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête des étudiants sur les processus de griefs
Savoir comment inciter l'IA est la moitié de la bataille en ce qui concerne l'analyse des réponses aux enquêtes. Voici quelques incitations—testées pour les retours d'étudiants à propos des processus de griefs—qui vous aideront à obtenir les aperçus que vous souhaitez.
Incitation pour les idées principales : Utilisez ça pour obtenir les principaux sujets que vos étudiants mentionnent. C'est idéal pour de longues listes de réponses détaillées :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + expliquant jusqu'à 2 phrases.
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
Améliorer la performance de l'IA : L'IA donnera toujours de meilleurs résultats plus précis si vous fournissez plus de contexte—comme de quoi porte votre enquête, votre institution, et vos objectifs. Par exemple, vous pouvez commencer votre session d'analyse avec un message tel que :
"J'ai réalisé une enquête auprès des étudiants universitaires à propos de notre processus de griefs. Notre principal souci est d'identifier les étapes du processus que les étudiants trouvent confuses ou injustes, et de faire émerger les points douloureux communs avec les échéanciers de résolution. Veuillez mettre l'accent sur les découvertes qui concernent l'expérience des étudiants avec les appels ou le signalement de fautes."
Incitation pour explorations de suivi : Après avoir trouvé une idée principale, demandez simplement "Dites-m'en plus à propos de [idée principale]" et l'IA pourra élaborer ou tirer des citations provenant de l'ensemble.
Incitation pour sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si les étudiants ont parlé d'un problème particulier—comme des peurs de représailles ou des services de soutien—utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique]? Incluez des citations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Utilisez ça pour dégager les thèmes autour des problèmes que les étudiants rencontrent avec le processus de grief actuel.
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les motifs ou fréquences d'occurrence.
Incitation pour les personas : Si vous voulez comprendre quels types d'étudiants ont des expériences similaires, essayez ceci :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à comment des "personas" sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou pattern pertinent observé dans les conversations.
Incitation pour l'analyse de sentiment : Vérifiez rapidement si les retours sont principalement négatifs, neutres, ou positifs—très utile pour signaler rapidement les tendances.
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Insistez sur les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Si vous souhaitez obtenir plus d'idées pour des questions d'enquête de grande qualité pour ce public et sujet, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants sur les processus de griefs.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Avec Specific, la façon dont les données qualitatives sont analysées dépend du type de question :
Questions ouvertes : Vous obtenez un résumé riche en aperçus de toutes les réponses pour chaque question ouverte et tout suivi automatique, afin que vous puissiez voir la gamme des points de vue des étudiants.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix, il y a un résumé séparé pour les réponses de suivi, vous aidant à comprendre les raisons des sélections des étudiants.
Questions NPS : Chaque segment—promoteurs, passifs, détracteurs—reçoit son propre résumé approfondi. Cela aide à voir ce qui motive une satisfaction forte ou faible avec votre processus de grief. Vous pouvez essayer une enquête NPS prédéfinie pour les étudiants ici.
Si vous souhaitez reproduire ce processus manuellement dans ChatGPT ou un autre outil GPT, c'est faisable—mais cela signifie un travail manuel supplémentaire pour copier, filtrer et résumer de grandes quantités de dialogue (sans oublier de suivre le contexte ou qui a répondu à quels choix).
Relever les défis de la limite de contexte de l'IA
Les modèles d'IA ont des limites de taille de contexte. Si votre enquête étudiante génère un déluge de retours détaillés, vous ne pourrez peut-être pas intégrer toutes ces conversations dans une seule incitation IA. Cela représente un réel obstacle pour les grandes classes ou les analyses inter-départements.
Pour contourner cela, vous pouvez :
Filtrer en fonction des réponses : Incluez uniquement les conversations où les étudiants ont répondu à des questions spécifiques ou sélectionné certaines options. Cela réduit le jeu de données que l'IA analysera.
Réduire les questions pour l'IA : Limiter les questions (et les réponses correspondantes) que vous envoyez à l'IA. Cela réduit le risque de "débordement de contexte" et permet à une tranche plus large des résultats de l'enquête d'être incluse dans les sessions d'analyse.
Specific intègre ces options dans le flux de travail. D'autres outils nécessiteront un tri manuel plus poussé et parfois une intervention en code, surtout pour le traitement de données en masse. Pour une plongée approfondie sur comment fonctionne la gestion automatisée du contexte d'enquête, consultez ce guide détaillé sur l'analyse de réponse d'enquête AI. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
Analyser les données d'enquête sur les griefs étudiants est rarement un projet solitaire—souvent, des équipes à travers l'administration, les affaires étudiantes, et le corps enseignant ont tous des questions, théories, ou points d'action.
Chat collaboratif : Dans Specific, chaque session d'analyse est un "chat" avec l'IA. Vous pouvez configurer plusieurs chats, chacun centré sur un thème différent, une théorie ou un objectif de département. Chaque chat montre qui l'a initié et quels filtres ou contextes ont été choisis.
Transparence de l'équipe : À mesure que les membres de l'équipe rejoignent l'analyse, les avatars et les noms sont affichés sur chaque message ou incitation. Vous savez toujours qui propose des suivis ou demande à l'IA de clarifier les détails, facilitant et accélérant les discussions de groupe et la recherche d'un consensus.
Contexte flexible & partage : Chaque chat conserve son propre contexte, filtres, et focus. Si vous souhaitez discuter des délais de résolution dans un chat et des thèmes d'équité dans un autre, vous ne perdez pas le fil. Ceci est particulièrement utile si vous présentez vos découvertes à différents publics du campus ou générez des rapports pour le gouvernement étudiant versus le leadership académique.
En savoir plus sur comment créer une enquête étudiante sur les processus de griefs et maximiser vos aperçus avec le générateur d'enquête AI Specific.
Créez votre enquête étudiante sur les processus de griefs maintenant
Passer de l'analyse manuelle à des aperçus instantanés pilotés par l'IA. Débloquez une meilleure compréhension, des décisions plus rapides, et des étudiants plus heureux en transformant la façon dont vous capturez et interprétez les retours étudiants sur les processus de griefs.