Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur le mentorat par les pairs. Que vous recherchiez des idées clés ou des modèles, je vous montrerai des moyens clairs d'utiliser l'IA et les meilleures suggestions pour découvrir ce qui compte vraiment.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
La bonne approche commence par la compréhension des données de votre enquête sur le mentorat par les pairs chez les étudiants. Ce que vous devez utiliser dépend de si vous avez des réponses quantitatives ou qualitatives :
Données quantitatives : Les chiffres, les décomptes et les évaluations—comme le pourcentage d'étudiants qui ont estimé que le mentorat par les pairs les a aidés—sont faciles à utiliser dans Excel ou Google Sheets. Vous pouvez rapidement totaliser les réponses et rechercher des tendances.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les réponses aux questions de suivi sont où les choses deviennent complexes. Lire des dizaines ou des centaines de réponses détaillées à la main n'est pas réaliste. Ici, vous avez besoin d'un outil d'IA : quelque chose qui peut traiter le texte, extraire les idées principales et résumer ce que vos étudiants vous disent.
Il y a deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Analyse manuelle assistée par GPT : Vous pouvez copier vos données d'enquête exportées et les coller dans ChatGPT ou un outil similaire. Cela vous permet de discuter avec l'IA et de poser des questions telles que « Quels sont les thèmes principaux dans ces retours sur le mentorat par les pairs ? »
Limitations : Cela fonctionne pour de petits ensembles de données, mais devient encombrant pour des enquêtes plus larges. Organiser, filtrer et garder une trace du contexte est principalement manuel. Au fur et à mesure que vos réponses augmentent, il est facile de perdre de vue à quelles questions les commentaires se rapportent, et adapter vos suggestions pour obtenir des résultats complets demande un effort supplémentaire.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour les enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus exactement pour cet usage. Ils combinent une collecte assistée par l'IA (l'enquête pose des questions de suivi intelligentes) avec des fonctionnalités d'analyse intégrées qui résument, trient et vous permettent d'interagir avec les données sans effort.
Des réponses de meilleure qualité : Parce que les enquêtes peuvent poser des questions de suivi personnalisées et en temps réel, les retours que vous collectez sont plus riches—les perspectives des étudiants sur le mentorat par les pairs sont explorées plus en profondeur que via un formulaire statique. Les questions de suivi automatiques par IA assurent que vous ne manquez pas de contexte.
Des idées exploitables instantanément : L'analyse est gérée automatiquement. L'IA résume toutes les réponses, met en évidence les idées principales, et vous permet même de discuter de vos résultats d'enquête (pensez à ChatGPT, mais sensible au contexte et conçu pour les enquêtes). Les fonctionnalités de filtrage, d'organisation, et de gestion de ce qui est envoyé à l'IA rendent cela beaucoup moins laborieux que les outils génériques.
Si vous préférez créer une enquête adaptée à votre audience étudiante sur le mentorat par les pairs, le générateur d'enquêtes de Specific peut vous aider dès le départ.
Des suggestions utiles que vous pouvez utiliser pour une enquête étudiante sur le mentorat par les pairs
Obtenir des idées de qualité de votre enquête de mentorat par les pairs dépend de demander à votre IA les bonnes questions. Voici des suggestions qui fonctionnent bien pour analyser les retours des étudiants :
Suggestion pour idées principales :
C'est l'option incontournable pour mettre rapidement en avant les thèmes centraux. Collez vos données (ou une partie de celles-ci) et utilisez les conseils suivants :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser 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
Conseil : L'IA offre toujours de meilleurs résultats avec plus de contexte. Par exemple, si votre objectif est de découvrir comment le mentorat par les pairs soutient les étudiants de première année de votre université, indiquez-le à l'IA :
Cette enquête a été réalisée parmi les étudiants de premier cycle ayant participé au mentorat par les pairs. Nous voulons mieux comprendre comment le mentorat par les pairs a impacté leurs performances académiques et leur intégration générale au sein de la communauté universitaire.
Suggestion pour plus de détails : Si vous repérez un thème, approfondissez avec : « Dites-m'en plus sur [idée principale] »
Suggestion pour sujet spécifique : Vous recherchez un retour ciblé ? Essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de la qualité de la relation mentor-mentoré ? Incluez des citations.
Suggestion pour personas : Idéal pour identifier des groupes avec des expériences distinctes:
En fonction des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts… Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Suggestion pour points de douleur et défis : Utile si vous souhaitez savoir avec quoi les étudiants ont eu du mal:
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Suggestion pour motivations & moteurs : Découvrez ce qui motive la participation, par exemple :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leur engagement dans le mentorat par les pairs. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Suggestion pour besoins non satisfaits & opportunités : Vous souhaitez améliorer votre programme ? Demandez :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les étudiants.
Pour un examen approfondi sur la création ou l'affinement des questions pour votre enquête, consultez les meilleures questions pour l'enquête étudiante sur le mentorat par les pairs.
Comment Specific analyse différents types de questions d'enquête
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific analyse chaque réponse, plus toutes les réponses de suivi connexes. Cela signifie que vous obtenez un résumé complet de ce que les étudiants ont partagé, par exemple, sur le sentiment d'accueil dans le programme de mentorat. L'IA relie le contexte, vos résultats ne sont donc pas seulement des extraits isolés, ils forment une image complète.
Choix avec suivi : Pour les questions à choix multiples avec des propositions de suivi ("Pourquoi avez-vous choisi cette option ?"), Specific regroupe et résume le retour de suivi de chaque choix séparément. Cela vous aide à voir, par exemple, pourquoi les étudiants ont choisi « tout à fait d'accord » par rapport à « neutre » sur la satisfaction du programme.
NPS (Net Promoter Score) : Specific catégorise automatiquement les réponses des détracteurs, passifs et promoteurs, puis vous offre un résumé des suivis en texte libre pour chacun. Vous voyez exactement ce qui motive les scores élevés et ce qui empêche des scores plus bas—par exemple, des points de douleur communs ou des avantages exceptionnels.
Vous pouvez gérer ces types de ruptures dans ChatGPT, mais cela signifie généralement beaucoup plus de structuration manuelle des données et de création de suggestions. Specific fait le tri pour vous, car les résultats sont automatiquement reliés au flux de questions de votre enquête.
Si le NPS est votre principal indicateur, vous pourriez vouloir essayer le générateur d'enquête NPS pour étudiants.
Comment contourner les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse d'enquête
Les outils d'IA ne traitent qu'une quantité limitée de texte à la fois—trop de réponses d'enquête et vous atteindrez une limite. Voici comment y faire face (les deux approches sont intégrées dans Specific, mais vous pouvez également adapter ces stratégies manuellement) :
Filtrage : N'incluez que les conversations où les étudiants ont répondu à certaines questions ou choisi des options spécifiques que vous souhaitez analyser. Cela vous donne le contrôle sur ce qui est traité par l'IA et maintient l'ensemble de données concentré.
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions (et les réponses associées) les plus pertinentes pour votre analyse. De cette manière, l'IA passe son « attention » sur ce qui compte le plus, au lieu de manquer d'espace sur des fils de conversation moins importants.
Pour de grands ensembles de données étudiantes, cela signifie que vous pouvez toujours obtenir des idées nuancées sans surcharger votre outil d'IA. Apprenez-en plus sur comment l'analyse des réponses d'enquête de Specific gère cela dès le départ.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête étudiante
Collaborer sur l'analyse peut rapidement devenir complexe—en particulier pour les enquêtes de mentorat par les pairs où plusieurs membres de l'équipe doivent donner leur avis. Des éducateurs aux concepteurs de programmes, chacun voit les données sous un angle différent.
Collaboration basée sur le chat : Dans Specific, la fonction de chat d'IA signifie que vous pouvez analyser les réponses d'enquête simplement en discutant—avec l'IA et avec vos collègues. Partagez des idées, posez de nouvelles questions, et voyez de nouvelles perspectives directement dans le chat. Plusieurs chats peuvent fonctionner en parallèle, chacun avec ses propres filtres et priorités. Vous voyez toujours qui a commencé chaque conversation, donc la collaboration reste organisée et transparente.
Attribution et contexte : Chaque message dans la conversation collaborative montre qui a dit quoi via des avatars. Ce petit détail facilite l'intégration d'autres personnes dans l'analyse, l'alignement et le partage des mises à jour sur ce que vous apprenez des résultats de l'enquête.
Segmentation sans effort : Chaque chat d'analyse peut être filtré par rôle, cohorte ou type de question, vous permettant de comparer, par exemple, les retours des mentorés de première année par rapport aux mentors d'années supérieures. Pas de jonglage avec des feuilles de calcul—juste un apprentissage en équipe, conversant.
Vous voulez simplifier encore plus la création et l'analyse d'enquêtes ? Le éditeur d'enquête IA vous permet de mettre à jour la structure des questions, la logique de suivi, et le ton via le langage naturel—vous pouvez ainsi continuer à affiner votre enquête à la volée.
Créez votre enquête étudiante sur le mentorat par les pairs dès maintenant
Commencez à analyser ce qui compte—résumez instantanément les réponses, trouvez des modèles cachés, et débloquez des idées exploitables avec des outils alimentés par l'IA conçus pour les vrais retours étudiants. De nouvelles idées ne sont qu'une enquête.