Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants sur l'inclusion. Je vais vous montrer des méthodes pratiques pour optimiser les données de votre enquête en utilisant les derniers outils d'IA, sans fioritures — juste des informations exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Je personnalise toujours mon approche—et les outils que j'utilise—en fonction du type de données dont je dispose à partir des enquêtes sur l'inclusion des étudiants. Voici comment je procède :
Données quantitatives : Si je reçois des chiffres simples (comme "Combien d'étudiants se sentent intégrés ?"), j'ouvre Excel ou Google Sheets. Compter les résultats, trier par réponse ou effectuer des statistiques rapides est rapide et accessible. Tout le monde peut faire ainsi.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes sont une toute autre histoire. Si une enquête demande des récits personnels ou des opinions détaillées, je sais que j'aurai besoin d'aide pour trouver des thèmes et extraire des motifs. Lire chaque commentaire à la main n'est pas pratique quand le jeu de données devient volumineux ; c'est là que l'IA intervient.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Flux de travail de copier-coller : De nombreuses personnes, moi y compris, ont simplement exporté des données d'enquêtes et les ont intégrées dans ChatGPT ou un outil GPT similaire au départ. Vous pouvez poser des questions, rechercher des sujets récurrents et résumer les réponses de manière interactive.
Inconvénients : Mais soyons honnêtes : ce n'est pas idéal pour les travaux de grande envergure. Il y a pas mal de travail manuel pour préparer les données, et les limites de contexte signifient que vous pouvez rencontrer des obstacles avec de longues listes de réponses. Avec tous ces allers-retours, il est facile de se perdre ou de négliger des commentaires clés.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil tout-en-un comme Specific a été conçu précisément pour cela. Il gère à la fois la collecte des réponses via des enquêtes IA conversationnelles, puis utilise l'IA pour les analyser pour vous.
Amélioration de la qualité : Étant donné que Specific pose des questions de suivi en temps réel, vos données sont plus riches et plus pertinentes dès le début. Cela signifie des idées plus approfondies et moins de réponses « Je ne sais pas ».
Zéro douleur de feuille de calcul : L'IA résume instantanément les réponses des étudiants, repère les principaux thèmes et distille ses conclusions en résultats concrets. Plus d'exportation, pas de tableaux croisés dynamiques — je discute directement avec l'IA, demandant tous les angles dont j'ai besoin, et même gérer quelles données d'enquête sont mises en avant lors de chaque chat d'analyse.
Les résumés et analyses sont générés instantanément (pas d'attente, pas de codage manuel)
Vous pouvez approfondir ou clarifier en discutant avec l'IA, comme vous le feriez avec ChatGPT, mais le tout dans un seul flux de travail
Particulièrement utile pour les grandes enquêtes sur l'inclusion, lorsque vous ne voulez rien laisser passer entre les mailles du filet.
En fait, les enquêtes sont une méthode principale pour recueillir de véritables informations sur l'inclusion—et les outils que nous choisissons pour l'analyse affectent profondément ce que nous découvrons. Analyser les perceptions des étudiants sur l'inclusion est crucial pour promouvoir des environnements éducatifs équitables. [1]
Si vous voulez un raccourci, il existe un générateur d'enquêtes prêt à l'emploi pour l'inclusion des étudiants, ou vous pouvez concevoir quelque chose de zéro avec le constructeur d'enquêtes IA.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser une enquête sur l'inclusion des étudiants
Si j’analyse des réponses d’enquête — peut-être dans le chat IA de Specific, peut-être dans ChatGPT — je m’appuie toujours sur des prompts éprouvés. Ils aident à extraire tout, des thèmes et défis aux sentiments et opportunités cachées.
Prompt pour les idées centrales : Parfait pour aller droit au cœur de ce que disent les étudiants, que vous soyez dans ChatGPT ou utilisant Specific. Collez simplement ce prompt et vos données :
Votre tâche est d'extraire des idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée centrale :** texte expliquant
2. **Texte d'idée centrale :** texte expliquant
3. **Texte d'idée centrale :** texte expliquant
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous lui fournissez le contexte de votre enquête étudiant, pourquoi vous demandez et le résultat que vous souhaitez. Voici comment vous pourriez faire dans un prompt :
Analyser les réponses de l'enquête des étudiants concernant leurs perceptions de l'inclusion dans la classe. Concentrez-vous sur l'identification des thèmes récurrents et des sentiments.
Vous pouvez également approfondir avec des prompts de suivi, comme « Dites-moi en plus sur XYZ (idée centrale) » pour explorer des motifs intéressants.
Prompt pour un sujet spécifique : Vous voulez savoir si les étudiants ont évoqué un défi particulier en matière d’inclusion ?
Quelqu'un a-t-il parlé de [se sentir exclu lors d'activités de groupe] ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Idéal pour regrouper les répondants en groupes partageant des perspectives communes :
Sur la base des réponses à l’enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : Vous souhaitez faire surface les obstacles les plus courants mentionnés par les étudiants ?
Analyser les réponses de l'enquête et lister les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumer chacun et noter tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Voir rapidement comment les étudiants ressentent réellement dans l'ensemble.
Évaluer le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Mettre en évidence les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Si vous voulez des idées pour élaborer vos propres questions ouvertes pour de telles enquêtes, vous y trouverez de véritables inspirations.
Comment Specific analyse différents types de questions dans les enquêtes sur l'inclusion des étudiants
Specific adapte automatiquement son approche en fonction de la structure de chaque question que vous posez. Voici comment je procède :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé pour chaque réponse et un résumé collectif de tous les suivis—idéal pour mettre en lumière les grandes tendances, ainsi que les détails qui les sous-tendent.
Questions fondées sur le choix avec suivis : Pour chaque réponse, vous verrez un résumé séparé de toutes les réponses de suivi attachées à ce choix. J'adore cela pour voir ce qui motive réellement les choix des étudiants.
NPS : Chaque catégorie — détracteurs, passifs, promoteurs — reçoit son propre résumé approfondi, y compris le raisonnement derrière les scores de chaque groupe et les réponses de suivi. C'est ainsi que vous connectez les métriques de satisfaction à de vraies histoires.
Vous pourriez faire la même chose avec ChatGPT, mais cela demanderait plus de travail—vous devriez regrouper manuellement les réponses par type, coller séparément et demander des résumés pour chaque groupe.
Si vous souhaitez voir comment les suivis automatisés par IA fonctionnent dans les enquêtes, je recommande de consulter les questions de suivi automatiques par IA—celles-ci rendent chaque enquête plus personnelle et instantanément plus précieuse.
De plus, il y a un générateur en un clic pour une enquête NPS d'inclusion des étudiants.
Comment surmonter les limites de taille de contexte avec l'analyse IA
Tout outil d'IA—que vous soyez dans ChatGPT ou en utilisant l'analyse intégrée de Specific—a une limite de taille de contexte. Si vous avez des centaines ou milliers de réponses ouvertes d'étudiants, vous risquez de rencontrer cette limite.
Voici ce que je recommande (et ce que Specific automatise) :
Filtrage : Ne pas envoyer l'ensemble complet de données à l'IA en une seule fois. Au lieu de cela, filtrez par réponse—peut-être montrez uniquement les conversations où un étudiant a répondu à certaines questions ou choisi des réponses spécifiques. De cette façon, seules les données les plus pertinentes sont analysées à la fois et vous évitez la surcharge.
Recadrage : Limitez les questions à analyser. Concentrez l'IA uniquement sur la question ou le lot spécifique qui vous concerne. Vous obtiendrez une analyse plus précise et plus rapide—et pourrez toujours répéter le processus sur une autre partie de votre enquête.
Specific offre ces options intégrées, ce qui permet de gagner du temps et réduit le risque de perdre des voix importantes d'étudiants dans le mélange. Pour une explication technique plus détaillée sur le fonctionnement de l'analyse des réponses d'enquête, consultez le guide d'analyse des réponses d'enquête IA de Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête des étudiants
Travailler sur l'analyse des enquêtes sur l'inclusion avec des collègues entraîne souvent le chaos — exportations en double, fils de commentaires interminables, et incertitude sur qui a vu quoi.
Collaboration basée sur le chat : Dans Specific, je n'ai qu'à ouvrir le chat IA, et tout le monde sur le projet peut voir ou rejoindre l'analyse, poser des questions et partager des idées en direct.
Chats parallèles multiples : Chaque fil de chat peut avoir ses propres filtres et indiquer qui l'a lancé—ainsi les équipes peuvent travailler en parallèle, ou se concentrer sur le NPS, les tendances des questions ouvertes, ou les sujets spécifiques d'inclusion séparément sans se marcher sur les pieds.
Auteurs clairs avec avatars : Chaque message dans un chat IA collaboratif est marqué avec l'avatar de l'expéditeur. Je sais toujours exactement qui a dit quoi, et je peux retracer nos étapes d'analyse à tout moment.
Si vous souhaitez itérer rapidement—modifier votre enquête pour une meilleure comparabilité, par exemple—vous pouvez même modifier votre enquête en discutant avec l'IA, rendant super facile ajuster et relancer.
Pour un guide complet, consultez cet article sur créer des enquêtes pour étudiants sur l'inclusion.
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