Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des enquêtes étudiantes sur l'expérience d'orientation en utilisant les derniers outils d'analyse d'enquêtes et d'intelligence artificielle.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes
Lorsque vous examinez les données des enquêtes sur l'expérience d'orientation des étudiants, la bonne approche—et l'outil—dépend du type de réponses que vous avez collectées. Voici comment je le décompose :
Données quantitatives : Si vous comptez des éléments tels que combien d'étudiants ont évalué l'orientation comme excellente, ou quelle session a été la plus populaire, vous pouvez gérer cela avec des outils que vous connaissez déjà—Excel ou Google Sheets. Simple, rapide et parfait pour compter les cases à cocher ou les évaluations.
Données qualitatives : Les questions ouvertes (« Qu'auriez-vous souhaité que l'orientation couvre ? ») ou les conversations de suivi alimentées par l'IA sont plus délicates. Ces réponses contiennent de l'or mais sont impossibles à scanner une par une lorsque vous avez des centaines d'étudiants. C'est ici que les outils d'intelligence artificielle entrent en jeu—ils peuvent parcourir les réponses, détecter des motifs et résumer les principales idées clés bien plus rapidement (et plus objectivement) qu'un éditeur humain.
Il existe deux approches principales que je considère pour les réponses qualitatives aux enquêtes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous avez exporté vos données d'enquête, vous pouvez les coller dans ChatGPT ou une IA similaire et discuter de ce que les étudiants ont dit. Cette méthode est flexible—vous posez toutes les questions que vous voulez et obtenez des réponses détaillées. Mais, ce n'est pas pratique pour les gros fichiers. Vous allez lutter avec la mise en forme, découper les réponses et vous assurer de ne pas perdre le fil de la conversation. De plus, vous devez élaborer de bonnes invites et les répéter à chaque fois que vous chargez de nouvelles données. Cela fonctionne, mais c'est un peu une corvée.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes comme Specific sont spécialement conçues pour simplifier la vie. Vous pouvez tout faire en un seul endroit—créer l'enquête, collecter des réponses riches (avec des questions de suivi automatiques alimentées par l'IA) et tout analyser instantanément.
Le meilleur est l'analyse alimentée par l'IA: elle résume les réponses ouvertes, met en lumière les grands thèmes, et se penche même sur « pourquoi » les étudiants ont répondu comme ils l'ont fait—pas besoin de feuilles de calcul désordonnées. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats comme avec ChatGPT, mais avec des contrôles supplémentaires pour choisir sur quelles questions ou quels groupes vous souhaitez vous concentrer. Tout se passe à l'intérieur de l'outil, vous évitez ainsi les erreurs de données et des heures de copier-coller.
Si vous voulez en savoir plus sur la façon dont ce flux de travail s'imbrique, je vous recommande de consulter notre guide détaillé sur l'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Une statistique qui souligne tout cela : Dans une étude récente, 73 % des étudiants ont évalué leur expérience d'orientation comme bonne ou excellente, mais lorsque vous examinez de plus près, vous voyez les lacunes—47 % pensaient que les ressources en santé mentale devraient être incluses, mais seulement 25 % estimaient que c'était le cas. Les outils d'enquête alimentés par l'IA vous aident à mettre en lumière des résultats comme ceux-ci en quelques secondes, ce qui prendrait autrement des heures ou des jours à découvrir manuellement. [1]
Invites utiles à utiliser pour analyser les réponses des enquêtes sur l'expérience d'orientation des étudiants
Donc, vous avez les données et un bon outil d'enquête—quelle est la prochaine étape ? Obtenir des insights, c'est poser les bonnes questions, même lorsque vous « parlez » à une IA. Je m'appuie sur une boîte à outils d'invites éprouvées :
Invite pour les idées principales :
C'est un travailleur acharné pour transformer un tas de réponses aux enquêtes en grands thèmes. Cela fonctionne que vous utilisiez le chat AI intégré de Specific ou que vous colliez des réponses dans ChatGPT. Il suffit de copier-coller ci-dessous, et vous obtiendrez une liste numérotée des thèmes clés avec des comptes et des explications en langage clair (la mise en forme reste intacte pour une utilisation en copier-coller) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de jusqu'à 2 phrases.
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 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 donnez un contexte supplémentaire. Avant l'invite, ajoutez des lignes sur l'objectif de votre enquête, qui est le public, et ce qui vous importe le plus. Par exemple :
Ces données proviennent d'une enquête auprès des étudiants de première année sur leur expérience d'orientation. Mon objectif est de comprendre à la fois ce que les étudiants ont apprécié et ce qu'ils ont estimé manquer. Veuillez garder le contexte à l'esprit lors de l'analyse.
Invite pour un suivi sur les idées principales : Demandez « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) » pour voir ce qui se cache vraiment derrière le thème.
Invite pour un sujet spécifique : Quelqu'un a-t-il parlé des ressources en santé mentale ? Vous pouvez affiner avec : « Quelqu'un a-t-il parlé des ressources en santé mentale ? Inclure des citations. »
Invite pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence. »
Invite pour les motivations et les moteurs : « À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. »
Invite pour l'analyse de sentiments : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Vous voulez voir plus d'idées d'invites ou de modèles d'enquêtes préconçus ? Jetez un œil à notre générateur d'enquêtes IA pour l'expérience d'orientation des étudiants.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Analysons comment Specific aborde les différents types de questions—car vous ne traitez pas chaque réponse de la même manière :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Specific résumera toutes les réponses, regroupera les thèmes clés et inclura des insights des questions de suivi générées par l'IA attachées à chaque réponse. Vous obtenez un récit qui va au-delà des réponses en une seule phrase.
Choix avec suivis: Chaque choix (disons, « J'ai aimé la visite du campus ») obtient son propre résumé, basé sur ce que les personnes qui ont choisi cette option ont dit plus loin dans les discussions de suivi. Cela vous aide à comprendre pourquoi les étudiants ont fait un choix, pas seulement ce qu'ils ont choisi.
NPS: Chaque groupe NPS—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient un résumé dédié ne tirant que des réponses de suivi ciblées pour chaque groupe. Vous pouvez voir ce qui a frustré vos détracteurs et ce que vos promoteurs ont adoré, dans leurs propres mots.
Vous pourriez reproduire la plupart de cette analyse dans ChatGPT, mais cela prendrait plus de copier-coller et de travail manuel comparé à un outil d'enquête conçu pour le travail. Si vous avez besoin d'aide avec des idées de questions d'enquête, consultez les meilleures questions à poser dans une enquête sur l'expérience d'orientation des étudiants.
Résoudre le problème de la limite de contexte dans l'analyse des réponses d'enquêtes AI
Recevoir un message tel que « limite de contexte dépassée » dans ChatGPT est frustrant. Les modèles de langage grande échelle (comme GPT) ont des limites de mémoire—si vous jetez trop de réponses d'enquête étudiante d'un coup, l'IA ne peut pas les traiter. Voici deux stratégies que Specific utilise pour maintenir votre analyse efficace et ciblée (et vous pouvez les imiter dans d'autres flux de travail) :
Filtrage : Réduisez le jeu de données avant l'analyse. Par exemple, concentrez-vous uniquement sur les étudiants qui ont répondu d'une certaine manière, ou uniquement sur ceux qui ont donné des retours sur une session spécifique. Analysez la bonne tranche, pas toute l'enquête à la fois.
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions ou réponses les plus pertinentes, en envoyant seulement celles-ci à l'IA pour une analyse approfondie. Cela garde votre ensemble de données serré et significatif.
Vous pouvez contrôler à la fois le filtrage et le recadrage dans Specific en quelques clics. Si vous le faites manuellement dans ChatGPT, vous aurez besoin d'être discipliné dans la préparation et la découpe de vos données pour le téléchargement.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
Il est facile que l'analyse devienne désordonnée lorsque les insights des enquêtes d'orientation des étudiants sont répartis entre des boîtes de réception et des documents—surtout pour les équipes d'intégration, les administrateurs universitaires et les groupes de réussite étudiante travaillant ensemble.
Multiples discussions pour une exploration ciblée : Dans Specific, chaque analyse ou « discussion » sur vos données d'enquête peut être son propre fil. Vous définissez des filtres pour chaque discussion, explorant des thèmes comme les retours sur les sessions, les visites du campus, ou la sensibilisation aux ressources sans que tout ne se mélange.
Visibilité de l'auteur : Voir qui commence chaque discussion, ce qui facilite l'analyse conjointe et le partage des connaissances pour les équipes. Vous ne perdrez jamais la trace de qui a signalé quel insight.
Collaboration en temps réel : Chaque bulle de discussion est étiquetée avec l'avatar de l'expéditeur, vous savez toujours qui commente ou mène la conversation—idéal pour les équipes de recherche multi-personnes et le personnel des affaires étudiantes.
Chat alimenté par l'IA pour les insights : Vous ne regardez pas juste des tableaux de bord. Avec Specific, vous discutez avec les données—posez n'importe quelle question, et l'IA puise dans les réponses réelles de l'enquête. Cela diminue la barrière à l'entrée pour chaque collègue, même ceux non formés à l'analyse d'enquête.
Curieux de voir ces fonctionnalités collaboratives en action ? Plongez dans notre guide pour créer des enquêtes sur l'expérience d'orientation des étudiants pour des astuces pratiques.
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