Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses des enquêtes étudiantes sur l'efficacité des enseignants à l'aide d'outils modernes alimentés par l'IA, afin de ne pas perdre de temps et d'obtenir réellement les informations dont vous avez besoin.
Comment choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes
Lorsque vous analysez les résultats des enquêtes étudiantes sur l'efficacité des enseignants, votre approche dépend fortement de la structure et du type de données d'enquête que vous avez collectées. Les bons outils peuvent faire toute la différence.
Données quantitatives : Des éléments comme « Combien d'élèves ont noté l'enseignant avec un 5 ? » ou « Quel est le score moyen d'engagement ? » sont simples à gérer. Je reste fidèle aux outils classiques—Excel, Google Sheets ou similaires—car calculer des moyennes, des comptes et créer des graphiques rapides est exactement ce pour quoi ils sont faits.
Données qualitatives : C'est là que les choses deviennent délicates. Les réponses aux questions ouvertes (comme « Qu'avez-vous apprécié dans l'enseignement de l'enseignant ? ») et les questions de suivi ne peuvent pas être examinées en faisant défiler un énorme bloc de texte. Lire des centaines de commentaires individuels n’est tout simplement pas pratique. C’est le terrain de jeu des outils d’IA qui peuvent résumer, catégoriser et mettre en lumière les thèmes clés sans que vous ne perdiez des heures.
Il existe deux approches pour l’utilisation d'outils lors de l'analyse des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Convivialité du Copier-Coller : Vous pouvez exporter vos réponses qualitatives d'enquête étudiante (CSV, feuille de calcul, etc.) et coller directement ces réponses dans ChatGPT ou votre chatbot préféré propulsé par GPT.
Analyse de base, mais fastidieuse : ChatGPT peut vous aider à identifier les thèmes, à résumer de larges blocs de texte et à répondre à des questions spécifiques—même « Quelles sont les principales plaintes ? ». Cependant, il a ses inconvénients—vous atteindrez des limites quant à la quantité de texte que vous pouvez coller à la fois, perdrez la mise en forme, et devrez peut-être diviser de grands ensembles de données en plusieurs morceaux. C’est utile pour une analyse rapide et informelle, mais si vous faites cela régulièrement ou si votre enquête est volumineuse, cela devient vite ingérable.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour la collecte et l'analyse de données : Specific a été conçu pour l'ensemble de ce processus : réaliser l’enquête réelle avec des questions ouvertes et conversationnelles alimentées par l'IA, puis analyser tous vos résultats—pas d'exportation de feuille de calcul, pas de manipulation manuelle. Il posera même des questions de suivi à la volée, automatiquement, vous donnant plus de données à analyser. Lisez-en plus sur les questions de suivi automatiques de l'IA si vous voulez savoir pourquoi c'est une avancée pour obtenir des retours exploitables.
Résumé automatisé par l'IA et extraction des thèmes : L'IA à l'intérieur de Specific identifie instantanément les schémas, résume les réponses ouvertes et met en avant les idées les plus mentionnées ou les points récurrents—vous obtenez ainsi rapidement des résultats exploitables. Vous pouvez également discuter directement avec l'IA sur les résultats, explorer n'importe quelle zone (tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais l'outil connaît déjà la structure et le contexte de votre enquête). Si cela vous intéresse de savoir comment cela fonctionne en pratique, consultez la fonctionnalité analyse des réponses d'enquête par IA pour plus d'informations.
Flux de travail flexible et collaboratif : Cette approche est plus rapide, plus extensible et vous offre un contrôle plus granulaire sur le filtrage, le segmentage et l'analyse des groupes de répondants ou des types de questions spécifiques par rapport aux méthodes de copier-coller.
Invites utiles que vous pouvez utiliser sur les réponses des enquêtes étudiantes concernant l'efficacité des enseignants
Obtenir une véritable valeur de l'analyse de l’IA—que ce soit dans Specific, ChatGPT ou toute autre plateforme similaire—dépend beaucoup de la façon dont vous incitez l’IA. Voici quelques-unes des meilleures propositions que j'utilise (et que je recommande aux autres) pour analyser les enquêtes d'efficacité des enseignants :
Proposition pour les idées principales : Si vous avez besoin d’un résumé rapide de ce que les étudiants disent vraiment, cela va droit au but :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails superflus
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser les nombres, pas les mots), les plus mentionnées en premier
- 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
L’IA fonctionne toujours mieux lorsque vous lui donnez un contexte supplémentaire. Par exemple, si votre enquête visait des étudiants d'un département particulier ou se concentrait sur l'enseignement à distance, indiquez-le dans votre proposition :
Analysez ces réponses d'une enquête menée auprès de 150 étudiants de premier cycle sur leurs perceptions de l'efficacité des enseignants dans les environnements d'apprentissage hybrides. Je veux comprendre les thèmes les plus communs, y compris les éloges et les suggestions d'amélioration.
Suivez avec :
Approfondir les sujets : « Dites-m'en plus sur [idée principale] » pour zoomer sur un domaine spécifique, par exemple l'engagement des étudiants ou la qualité des retours.
Requête pour des mentions spécifiques : Demandez « Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet] ? »—par exemple, « Quelqu'un a-t-il mentionné la gestion du temps ? » ou « Quelqu'un a-t-il parlé de la clarté dans le classement ? » Si vous souhaitez des citations directes dans votre réponse, ajoutez « Inclure des citations. »
Requête pour les personas : Parfois, vous voulez identifier des archétypes de répondants, comme des « hauts-performants », des « contributeurs silencieux », ou des « étudiants qui ont du mal avec l'engagement. » Demandez :
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 motif pertinent observés dans les conversations.
Requête pour les points de douleur et les défis : Si vous voulez mettre en évidence ce qui ne fonctionne pas pour les étudiants dans un rapport concis, demandez :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Requête pour l'analyse des sentiments : Pour comprendre « l'humeur », lancez :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les expressions ou les retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Ces types de propositions vous aident à extraire des informations basées sur les données plus efficacement—un fait souligné par le fait que dans une étude récente, l'efficacité de l'engagement a été très bien notée par les étudiants (score moyen : 4,81 sur 5), mais des éléments comme le soutien des étudiants et la clarté ont également fait une différence dans l’efficacité perçue des enseignants [1]. Si vous souhaitez en savoir plus sur la création de questions parfaites, consultez quelles sont les meilleures questions pour les enquêtes étudiant-enseignant.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Specific excelle lorsqu'il s'agit de travailler avec un mélange de types de questions. Voici comment elle gère chaque scénario sans que vous ayez à lever le petit doigt :
Questions ouvertes, avec ou sans suivis : Vous obtenez un résumé couvrant les points principaux de chaque participant, plus une répartition des réponses aux questions de suivi. L'IA sépare les réponses répétitives des retours uniques, vous pouvez donc faire confiance à cet aperçu.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix de réponse—par exemple, « Excellent », « Moyen », « Besoin d'amélioration »—obtient son propre résumé des réponses de suivi correspondantes. Cela permet de voir facilement ce qui motive chaque segment, comme ce que demandent spécifiquement les étudiants qui ont choisi « Besoin d'amélioration ».
NPS (Net Promoter Score) : Pour les questions NPS, vous voyez trois résumés : un pour les détracteurs, un pour les passifs, un pour les promoteurs. Vous repérez instantanément ce qui fait vibrer{