Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des enquêtes étudiantes sur la sécurité en laboratoire en utilisant des outils alimentés par l'IA et des indications pratiques pour obtenir les meilleurs résultats.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent de la structure de votre enquête étudiante sur les réponses concernant la sécurité en laboratoire, et bien les choisir est important tant pour la rapidité que pour les résultats obtenus.
Données quantitatives : Si vous analysez des données comme "Quel pourcentage d'étudiants connaît la bonne procédure de sortie de laboratoire ?", un tableau classique dans Excel ou Google Sheets fait l'affaire. Ces outils vous permettent de compter les réponses, de faire des calculs rapides et de visualiser les résultats sans complication.
Données qualitatives : Les réponses aux questions ouvertes comme "Qu'est-ce qui vous fait vous sentir en insécurité dans le laboratoire ?" sont plus riches, mais elles sont aussi impossibles à parcourir d'un seul coup d'œil si vous avez plus de quelques réponses. Le codage manuel des thèmes prenait beaucoup de temps—maintenant, les outils d'IA peuvent faire la plupart du travail difficile pour vous.
Il existe deux approches pour les outils lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller dans ChatGPT (ou un chatbot GPT similaire) pour la discussion et une analyse rapide. Cela permet d'approfondir les sujets ou les sentiments clés, mais
Les grands ensembles de données deviennent ingérables—Les conversations peuvent devenir désordonnées, et coller d'immenses listes de réponses ouvertes peut être frustrant.
Manque d'automatisation—Vous devrez gérer manuellement les exportations de fichiers, donner des instructions à l'IA et suivre les informations par vous-même. Cela devient vite fastidieux à mesure que le nombre de réponses augmente.
Cependant, si vous n'avez que quelques réponses qualitatives à l'enquête, cela peut être un point d'entrée raisonnable.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes construites pour ce cas d'utilisation vont encore plus loin. Specific ne se contente pas d'analyser les réponses — elle mène également des enquêtes étudiantes utilisant l'IA sur la sécurité en laboratoire, personnalisant les questions de suivi en temps réel pour une meilleure qualité des données. Si vous souhaitez que l'IA travaille dur pour vous, c'est une approche solide :
Réponses plus riches: L'IA ignore les clarifications et pose des questions de suivi personnalisées, pour éviter les réponses d'un mot ou les contextes cruciaux manqués. (Voir comment fonctionnent les questions de suivi automatiques.)
Analyse sans intervention: Vos données ouvertes sont instantanément résumées, regroupées en thèmes et transformées en points d'action par l'IA. Vous n'avez pas besoin de toucher à un tableau.
Analyse conversationnelle: Elle vous permet de discuter avec l'IA de vos résultats, de filtrer par sous-groupes et de gérer les données envoyées à l'IA.
Pour des analyses d'enquêtes de haute qualité—surtout si vous recherchez une profondeur qualitative riche—une solution tout-en-un conçue pour l'analyse conversationnelle des enquêtes est un gain de temps. Pour en savoir plus sur la collecte, la personnalisation et l'analyse des retours sur la sécurité en laboratoire étudiant, consultez notre article sur comment créer une enquête étudiante sur la sécurité en laboratoire. Les plateformes d'analyse d'enquêtes alimentées par IA comme Specific vous permettent maintenant de passer des enquêtes aux idées en quelques minutes, même avec des réponses ouvertes complexes.
Indications utiles pour analyser les réponses aux enquêtes sur la sécurité en laboratoire étudiant
Les indications guident vos outils d'IA—que vous soyez sur ChatGPT ou une plateforme comme Specific—afin que vous puissiez extraire des idées de vos données d'enquête au lieu de tâtonner à travers les réponses ligne par ligne. Voici mes stratégies d'indication préférées pour les enquêtes sur la sécurité en laboratoire étudiant :
Indication pour les idées principales. Utilisez ceci pour obtenir une liste concise des thèmes principaux de tout ensemble de réponses libres d'enquête (Specific utilise cela par défaut) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
Donnez du contexte à l'IA ! Plus vous donnez de détails à l'IA sur le sujet de l'enquête, le public, vos objectifs et ce que vous espérez trouver, plus vos informations seront précises. Par exemple :
Voici un ensemble de réponses à une enquête sur la sécurité en laboratoire étudiant. Mon objectif : identifier les préoccupations de sécurité les plus citées, comparer les perceptions entre les étudiants de première année et les plus avancés, et mettre en avant les suggestions pour des améliorations pratiques. Résumez les conclusions clés et notez les anomalies fréquentes.
Indication pour les explorations approfondies. Lorsque vous remarquez un thème, creusez plus profondément : dites simplement,
Parlez-moi plus de XYZ (idée principale)
Indication pour les mentions de sujets spécifiques. Voulez-vous vérifier si "l'étiquetage chimique" est spécifiquement mentionné, ou si la "préparation aux incendies" est abordée ?
Quelqu'un a-t-il parlé de l'étiquetage chimique ? Inclure des citations.
Indication pour les personas. Particulièrement utile pour cartographier les états d'esprit entre les étudiants nouveaux/expérimentés:
Sur la base des réponses à 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 tendance pertinente observée dans les conversations.
Indication pour les points faibles et défis. Pour faire émerger les frustrations récurrentes avec les procédures de sécurité en laboratoire :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points faibles, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque point, et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Indication pour les motivations et moteurs. Voyez ce qui motive les étudiants à suivre (ou ignorer) les règles de sécurité en laboratoire :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Indication pour l'analyse des sentiments. Utilisez cela pour vous faire une idée de l'ambiance globale :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou les retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Indication pour les suggestions et idées. Rassemblez toutes les idées d'amélioration en un seul endroit :
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 lorsque cela est pertinent.
Indication pour les besoins non satisfaits et opportunités. Trouvez des opportunités pour une meilleure éducation à la sécurité en laboratoire ou des lacunes en ressources :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration, telles que mises en lumière par les répondants.
Si vous souhaitez repartir de zéro ou ajuster votre ensemble de questions à la volée, essayez l'éditeur d'enquête IA de Specific—il vous permet de modifier les questions juste en discutant avec l'IA. Ou, si vous voulez des modèles prêts à l'emploi et des idées de questions, consultez notre liste des meilleures questions pour les enquêtes sur la sécurité en laboratoire étudiant.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Le type de question compte beaucoup—car les questions ouvertes des étudiants et les questions structurées produisent des données très différentes, et l'approche pour les résumer aussi est différente. Voici comment Specific les traite par défaut :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous donne un résumé de toutes les réponses principales et des réponses aux suivis (par exemple, si vous avez demandé, "Pourquoi ressentez-vous cela concernant la sécurité en laboratoire ?" après la question principale). Cela garantit que vous voyez réellement le "pourquoi", pas seulement la surface.
Choix simple/multiple avec suivis : Chaque choix de réponse—par exemple, “je connais la route d'évacuation,” “je ne la connais pas”—a un résumé séparé de toutes les réponses de suivi liées, vous donnant clarté sur le contexte et la profondeur pour chaque groupe d'étudiants.
Questions de style NPS : Chaque segment (“détracteurs”, “passifs”, “promoteurs”) est résumé indépendamment. Vous pouvez voir ce qui rend certains étudiants négatifs à propos de la sécurité en laboratoire, tandis que d'autres sont constamment positifs, et rapidement identifier les contrastes exploitables.
Vous pouvez faire les mêmes analyses dans ChatGPT ou des chatbots GPT similaires. Cela demande juste plus de configuration et de clics, car un tri manuel et une itération d'indication sont nécessaires pour chaque sous-groupe ou suivi.
S'attaquer aux défis des limites de contexte de l'IA
Les limites de taille de contexte peuvent vous compliquer la tâche—les outils IA, surtout les modèles GPT, ont une taille maximale de document qu'ils peuvent analyser en une seule fois. Si votre enquête sur la sécurité en laboratoire étudiant a des centaines de réponses ouvertes, vous pourriez atteindre ces barrières. Specific les résout automatiquement avec deux méthodes principales :
Filtrage: Analyser uniquement les conversations où les étudiants ont répondu à des questions clés ou choisi des réponses spécifiques. Par exemple : analyser uniquement les étudiants en sciences avancées, ou seulement ceux rapportant des expériences négatives en laboratoire. L'IA reçoit alors uniquement le sous-ensemble pertinent.
Recadrage: Limiter l'analyse aux questions les plus critiques—peut-être seulement celles ouvertes—pour que plus de fils d'enquête entrent dans la fenêtre d'entrée de l'IA.
Ces garde-fous signifient que vous n'avez jamais à diviser vos réponses manuellement ou risquer de manquer des informations précieuses en raison de barrières techniques.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
La collaboration sur l'analyse des enquêtes est souvent chaotique—feuilles Google désordonnées, idées concurrentes, confusion “qui a dit quoi ?”. Pour les retours sur la sécurité en laboratoire étudiant, notamment, la clarté et la responsabilité partagée comptent beaucoup.
Specific permet aux équipes d'analyser ensemble les données d'enquête en discutant avec l'IA. Chaque chat peut avoir ses propres filtres (peut-être axés sur les premières années ou les assistants de laboratoire) et il est toujours clair qui a démarré quelle analyse. C'est idéal pour les coordinateurs de cours, les enseignants en sciences ou les agents de sécurité travaillant aux côtés des chercheurs ou des administrateurs.
Des chats IA multiples signifient des analyses parallèles. Vous pouvez générer des conversations séparées sur différents sous-groupes ou sujets. Dans chaque chat, les filtres sont visibles et il est facile de voir ce qui est analysé. Cela rend le partage des tâches sans effort et empêche le chevauchement accidentel ou les résultats manqués.
La mention des messages renforce la confiance. En collaborant dans le Chat IA, les avatars des expéditeurs et les étiquettes claires montrent qui fait chaque point. Ainsi, vous ne perdez pas de vue les commentaires d'experts par rapport aux observations générales, et il est plus facile pour les équipes de construire une compréhension commune lorsqu'il s'agit de sujets complexes comme les risques de sécurité en laboratoire ou les modèles d'incidents.
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