Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants sur le soutien à l'emploi à temps partiel en utilisant les dernières techniques et outils assistés par l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes
L'approche et les outils dont vous avez besoin dépendent fortement du type et de la structure des données de votre enquête. Voici comment je les décompose :
Données quantitatives : Si vous traitez des questions à choix multiples ou des échelles numériques (comme "Combien d'heures par semaine travaillez-vous ?"), des outils de base comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement. Vous pouvez rapidement calculer des pourcentages, des moyennes et des distributions—idéal pour suivre des éléments tels que le nombre croissant d'étudiants britanniques travaillant pendant le temps scolaire, qui est passé de 34 % en 2021 à 56 % en 2024, avec une moyenne de 14,5 heures par semaine[1].
Données qualitatives : Si votre enquête comprend des questions ouvertes ou des réponses de suivi, les choses se compliquent beaucoup. Lire chaque commentaire ou conversation manuellement prend du temps et n'est pas évolutif—surtout avec les grands ensembles de données typiques des retours étudiants. C'est là que les outils alimentés par l'IA brillent.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses d'enquêtes qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Utiliser ChatGPT ou un autre outil GPT est l'approche DIY. Vous pouvez copier et coller vos réponses d'enquête exportées dans la fenêtre de chat et inviter l'IA à résumer ou analyser les thèmes. Bien que cela fonctionne pour les petits ensembles de données, ce n'est pas très pratique pour de plus grands ensembles. Vous rencontrerez des limitations—copiage, nettoyage et segmentation des données, suivi de la question à laquelle appartient chaque réponse, et gestion des suivis nécessite beaucoup de manipulation pratique.
Si vous souhaitez avoir un contrôle précis sur chaque conversation ou si vous avez besoin d'expérimenter des invites créatives, cela est réalisable. Mais pour une analyse continue et robuste des enquêtes, c'est trop encombrant à mon goût.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour ce problème exact : collecter, segmenter et analyser à la fois les réponses quantitatives et qualitatives aux enquêtes avec l'IA. Dès le départ, il structure les données de la bonne manière. Lorsqu'un étudiant répond à une question ouverte, l'IA de Specific posera souvent des questions de suivi intelligentes pour approfondir, augmentant la qualité et la profondeur des insights—plus à ce sujet dans notre vue d'ensemble des questions de suivi automatique IA.
L'analyse des réponses alimentée par l'IA vous permet de :
Voir instantanément les résumés générés par l'IA pour toute question ou suivi
Identifier des tendances, des motivations clés et des points de douleur communs à de nombreux étudiants
Explorer des idées clés, comparer des cohortes, ou même discuter avec l'IA de vos données—comme utiliser ChatGPT, mais spécialement conçu pour l'analyse des enquêtes
Gérer, filtrer et exporter facilement les insights pour votre équipe, sans tableurs ni regroupements manuels nécessaires
Envie d'en savoir plus ? Consultez les détails sur la fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête des étudiants sur le soutien à l'emploi à temps partiel
Une fois que vous avez en main les réponses de votre enquête, les invites sont votre arme secrète pour obtenir des insights réellement exploitables. Voici certaines de celles que j'utilise le plus souvent :
Invite pour les idées clés : C'est mon outil préféré pour résumer les grands thèmes dans un océan de réponses ouvertes. Vous pouvez copier cela directement dans Specific, ChatGPT ou un autre outil GPT, et cela fonctionne brillamment lorsque vous avez un grand ensemble de données avec des centaines d'étudiants partageant leurs points de vue :
Votre tâche est d'extraire les idées clés en gras (4 à 5 mots par idée clé) + une explication de 1 ou 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée clé spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée clé :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée clé :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée clé :** texte d'explication
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous lui donnez plus de contexte sur votre enquête, la situation ou votre objectif. Ajoutez juste une ou deux phrases au début :
Cette enquête a été répondue par 400 étudiants universitaires au Royaume-Uni. Nous avons demandé comment ils équilibrent travail et études, s'ils se sentent soutenus, et quels sont les principaux défis dans leurs emplois à temps partiel. Mon objectif est de comprendre ce qui aide ou entrave les étudiants à combiner études et travail.
Invite pour des insights plus profonds : Une fois que vous identifiez un thème clé (« soutien financier insuffisant » par exemple), essayez : « Dites-moi en plus sur ce que les étudiants ont dit concernant le soutien financier ou les prêts étudiants. »
Invite pour un sujet spécifique : Lorsque vous voulez valider ou infirmer une hypothèse (par exemple, « Les étudiants souhaitent-ils des options de travail plus flexibles ? »), utilisez : « Quelqu'un a-t-il parlé des options de travail flexibles ? Inclure des citations. »
Invite pour les personas : J'aime cette option pour développer l'empathie. Demandez : « Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas étudiant distincts—résumez les caractéristiques clés, motivations, et citations pertinentes. »
Invite pour les points de douleur et les défis : Obtenez une liste générée par l'IA des plus grands obstacles : « Analysez les réponses et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Notez les schémas et leur fréquence. »
Invite pour les motivations et les moteurs : Découvrez ce qui pousse les étudiants à travailler à temps partiel avec : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les étudiants donnent pour travailler en parallèle de leurs études. Incluez les preuves. »
Invite pour l'analyse de sentiment : Pour mesurer le ton émotionnel : « Évaluez le sentiment global dans l'enquête—positif, négatif, neutre. Identifiez les citations qui capturent le mieux chaque sentiment. »
Avec une poignée d'invites comme celles-ci (et un ensemble de données structuré), vous pouvez disséquer les couches et voir ce qui compte réellement pour les étudiants. Vous trouverez plus d'inspiration pour rédiger de meilleures questions d'enquête dans ce guide sur les meilleures questions pour une enquête étudiante sur le soutien à l'emploi à temps partiel.
Comment Specific gère l'analyse par type de question
En fonction de la manière dont vous avez structuré votre enquête, Specific adapte le workflow d'analyse pour vous :
Questions ouvertes, avec ou sans suivis : La plateforme crée un résumé couvrant toutes les réponses à chaque question, et inclut tous les insights des questions de suivi automatiques ou manuelles. C'est là que les retours nuancés des étudiants—comme la frustration face aux inadéquations des prêts gouvernementaux, que près de 60 % ont signalé comme ne couvrant pas les coûts de base de la vie [2]—sont vraiment mis en évidence.
Choix avec suivis : Lorsqu'un étudiant choisit une réponse spécifique et fournit une explication, leur retour est résumé séparément par choix. Donc, si vous voulez savoir ce que les étudiants qui travaillent plus de 15 heures par semaine disent à propos de leurs défis, c'est à portée de clic.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque segment (detractor, passive, promoter) reçoit son propre résumé de tous les retours respectifs, avec les réponses de suivi rassemblées et synthétisées par l'IA pour une insight maximale.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT (copier-coller, organiser, inviter), mais honnêtement, c'est un travail manuel plus intense. Pour ceux qui valorisent la rapidité et la structure, Specific vous donne un avantage immédiat. Si vous cherchez à créer une enquête sur mesure, essayez le générateur d'enquête étudiante pour le soutien à l'emploi à temps partiel.
Résoudre le défi des limites contextuelles de l'IA dans l'analyse d'enquête
Même la meilleure IA a des limites de taille contextuelle—elle ne peut traiter qu'une certaine quantité de données en une seule fois. Si votre enquête obtient des centaines ou des milliers de réponses étudiantes, tout peut ne pas tenir en une seule analyse. Voici comment je contourne cela dans Specific (et vous pouvez adapter ces astuces à vos projets DIY également) :
Filtrage : Avant de lancer l'analyse, filtrez l'ensemble de données pour n'inclure que les conversations où les étudiants ont répondu à une question particulière, ou ont choisi une certaine réponse (« Seulement les étudiants qui ont dit que leur prêt ne couvre pas les coûts de vie »). Cela maintient l'ensemble de données précis et ciblé.
Recadrage : Sélectionnez seulement l'ensemble de questions que vous souhaitez analyser—sauter les questions démographiques ou de remplissage, et concentrez l'IA sur les zones de retours critiques. Cela non seulement vous garde dans les limites contextuelles, mais dévoile souvent des insights plus concrets.
Ces deux stratégies sont immédiatement disponibles dans l'outil d'analyse des réponses IA de Specific—juste quelques clics contre beaucoup de filtrage et de reformatage si vous travaillez à la main.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes
L'analyse d'enquête ne devrait pas être le travail d'une seule personne. Lorsqu'on travaille sur des enquêtes étudiantes sur le soutien à l'emploi à temps partiel, il est courant que les gestionnaires de programme, les chercheurs, et les conseillers en carrière veuillent tous donner leur avis sur les résultats—et c'est là que la collaboration réelle peut bloquer.
Analyser les données en discutant : Dans Specific, je peux discuter directement avec l'IA au sujet des résultats tandis que mes collègues lancent des discussions parallèles analysant les mêmes données (ou filtrées) sous un autre angle. C'est comme mener plusieurs sessions de brainstorming interactives sur vos résultats d'enquête bruts.
Plusieurs discussions pour la perspective : Chaque discussion d'analyse peut avoir son propre filtre ou centre d'attention—l'un pour le soutien financier, un autre pour l'équilibre travail-vie, etc. Chaque discussion montre clairement qui l'a créée, liant une analyse à son auteur. Cela aide à éviter les chevauchements, la confusion, et à diriger l'équipe dans différentes directions.
Attribution claire et transparence : Dans les discussions collaboratives IA, vous saurez toujours qui a dit quoi—chaque message est attribué à son expéditeur avec des avatars. Cela facilite le suivi lors de la collaboration avec des collègues, ou le partage des résultats avec une équipe plus large pour révision.
Ces workflows collaboratifs facilitent la transformation des retours étudiants en programmes de soutien réels—plus rapidement, et avec moins de friction. Pour des conseils sur la conception de sondages, consultez comment créer facilement une enquête étudiante pour le soutien à l'emploi à temps partiel.
Créez votre enquête étudiante sur le soutien à l'emploi à temps partiel maintenant
Obtenez des insights réels rapidement—créez une enquête étudiante sur le soutien à l'emploi à temps partiel en utilisant l'IA, analysez les données de manière collaborative et faites ressortir ce dont les étudiants ont le plus besoin aujourd'hui avec les outils de sondage conversationnels avancés de Specific.