Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un Sondage étudiant sur la perception. Si vous cherchez à extraire des informations clés à partir des commentaires des étudiants, ce guide est pour vous.
Choisir les bons outils pour l'analyse des sondages
La meilleure approche et les meilleurs outils pour analyser les réponses à un sondage dépendent de la forme et de la structure de vos données.
Données quantitatives : Pour les réponses structurées (comme les échelles de notation ou les sélections à choix multiple), l'analyse est simple. Vous pouvez utiliser des outils comme Excel ou Google Sheets pour compter les résultats, créer des graphiques et effectuer des analyses statistiques de base. Il s'agit de compter et de visualiser les chiffres.
Données qualitatives : Si vous avez posé des questions ouvertes ou inclus des suivis pour des réactions plus en profondeur, les choses deviennent plus intéressantes. C'est ici que le défi se présente : lire des dizaines ou des centaines d'explications, histoires et idées d'étudiants n'est tout simplement pas faisable. Vous devez utiliser des outils d'IA pour donner un sens aux réponses narratives.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez les résultats de votre sondage, vous pouvez copier et coller des lots de réponses dans ChatGPT ou d'autres outils alimentés par GPT pour l'analyse. C'est un moyen rapide de commencer, surtout pour les petits ensembles de données.
Ce n'est pas l'idéal—gérer de grands ensembles de réponses, exporter au bon format et faire face aux limites de contexte peut être lent et fastidieux. Si vous essayez de suivre les réponses de suivi ou de rattacher les conclusions à des segments spécifiques d'étudiants, cela devient vite compliqué.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécifiquement pour ce défi. Vous pouvez créer des sondages sur la perception des étudiants qui collectent automatiquement des données quantitatives et qualitatives.
La magie opère car les sondages Specific posent en temps réel des questions de suivi personnalisées, incitant les étudiants à s'ouvrir et à partager des perceptions plus riches et nuancées. Cela améliore considérablement la qualité de vos retours étudiants.
Au moment d'analyser les réponses, l'analyse IA de Specific résume instantanément les principaux thèmes, génère des insights exploitables et met en lumière les tendances—tout cela sans aucun travail de tableur ou lecture manuelle. Vous pouvez également dialoguer avec l'IA sur votre jeu de données comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec un accès direct à des contrôles de contexte plus avancés, des filtres et une gestion des données.
Efficacité et précision dans l'analyse signifient plus de temps pour se concentrer sur les changements qui comptent pour votre école ou votre salle de classe.
Cela est particulièrement crucial alors que nous constatons une croissance explosive de l'utilisation par les étudiants des outils d'IA eux-mêmes. Par exemple, à Hong Kong, une étude a révélé que la majorité des étudiants reconnaissent la valeur de l'IA pour fournir un soutien personnalisé—exactement ce que l'analyse de Specific offre aussi aux chercheurs [1].
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser le sondage étudiant sur la perception
Utiliser les bonnes invites est essentiel pour extraire des insights exploitables à partir des données qualitatives. Voyons quelques invites puissantes conçues spécifiquement pour les sondages sur la perception des étudiants. Vous pouvez les utiliser dans ChatGPT, dans Specific ou tout outil d'analyse IA avancé.
Invite pour les idées principales : Vous voulez une vue d'ensemble de ce que disent réellement les étudiants ? Utilisez cette invite pour extraire instantanément les principaux thèmes de votre jeu de données :
Votre tâche est d'extraire des 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 (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
Astuce : L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez du contexte. Expliquez à l'IA plus sur votre sondage, la situation ou vos objectifs d'apprentissage. Par exemple :
Voici le contexte : J'analyse un sondage sur la perception des étudiants à propos des outils IA en classe. Le sondage inclut un mélange de questions ouvertes et à choix multiple. Je veux savoir ce que les étudiants trouvent le plus utile ou difficile concernant l'IA dans leurs études.
Invite pour approfondir les thèmes clés : Une fois que vous avez votre liste d'idées principales, posez des invitations de suivi comme :
En savoir plus sur « soutien pratique dans l'étude » (idée principale).
Invite pour identifier des sujets spécifiques : Validez des intuitions ou des questions stratégiques directement avec :
Quelqu'un a-t-il parlé de préoccupations concernant la vie privée ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Comprendre les différents types d'étudiants avec :
Sur la base des réponses au sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à l'utilisation des "personas" dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis des étudiants :
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et les moteurs :
À partir des conversations du sondage, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves appuyant issues des données.
Invite pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses au sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clé ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiments.
Invite pour les suggestions et idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Ces invites sont un moyen rapide de passer de textes massifs à des récits exploitables sur les perceptions des étudiants.
Comment Specific analyse les données qualitatives à partir de différents types de questions
Specific gère différentes structures de questions avec des résumés IA adaptés—rendant facile le travail avec des retours à la fois ouverts et à choix multiple dans vos sondages étudiants.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA génère un résumé de toutes les réponses principales, y compris des éventuelles questions de suivi sur ce sujet. Cela vous donne une vue synthétisée de ce qui compte le plus pour les étudiants.
Choix avec suivis : Lorsque les étudiants choisissent une réponse prédéfinie mais fournissent également des données de suivi, chaque option obtient sa propre analyse. Vous verrez un résumé de thème unique pour chaque sélection, enrichie par les retours qualitatifs qui y sont attachés.
Questions NPS : Pour les sondages mesurant le Net Promoter Score, Specific décompose les réponses de suivis par groupe : les détracteurs, les passifs et les promoteurs reçoivent chacun un résumé distinct, vous aidant à déterminer comment la perception varie selon le spectre de satisfaction.
Vous pouvez également faire cela manuellement avec ChatGPT, mais cela nécessite beaucoup plus de copier-coller et un filtrage minutieux pour garder le contexte précis.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la personnalisation des sondages par type de question ou la génération de sondages NPS pour les étudiants, consultez le générateur automatique de sondage NPS pour étudiants.
Comment relever les défis de limites de contexte AI dans l'analyse des réponses aux sondages
L'un des défis cachés de l'analyse IA est les limites de taille de contexte—la quantité maximale d'informations que vous pouvez envoyer à l'IA à la fois. Si vous avez des centaines de réponses d'étudiants, vous pourriez arriver à ces limites.
Il existe deux moyens de résoudre ce problème (et Specific offre les deux prêts à l'emploi) :
Filtrage : Filtrez vos données avant l'analyse. Analysez uniquement les conversations où les étudiants ont répondu aux questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques. Cela signifie que vous concentrez l'attention de l'IA là où c'est le plus important sans atteindre le plafond.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions sélectionnées et leurs réponses à l'IA pour analyse. Cela garantit que le contexte reste gérable et que vos insights sont précisément ciblés.
Cela vous permet de travailler efficacement, même avec de très grands ensembles de données qualitatives—ce qui est de plus en plus important alors que les étudiants sont plus engagés et que l'IA générative facilite de plus en plus la collecte de retours. En fait, des études récentes montrent que plus de 80% des étudiants de l'enseignement supérieur ont une expérience positive ou régulière avec l'utilisation des outils d'IA, soulignant à quel point les données peuvent être générées [1] [2].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des sondages étudiants
Collaborer sur l'analyse des sondages peut rapidement devenir chaotique. Avec un sondage sur la perception des étudiants, vous pourriez avoir plusieurs enseignants, chefs de département ou chercheurs intéressés par différents aspects du retour des étudiants.
Dans Specific, la collaboration est intégrée. Vous pouvez analyser les données du sondage simplement en dialoguant avec l'IA. Chaque membre de l'équipe peut démarrer sa propre conversation, se concentrer sur les questions ou segments qui leur importent le plus, et enregistrer les filtres et l'historique des conversations pour un travail d'équipe fluide.
Plusieurs conversations, clairement organisées. Chaque discussion est nommée et montre qui l'a commencée, il est donc facile de suivre quelles pistes d'analyse de perceptions proviennent de quel fil de discussion (par exemple, une conversation analysant les perceptions envers l'apprentissage en ligne, une autre axée sur l'utilisation d'outils d'IA en classe).
Voyez qui a dit quoi dans l'analyse en équipe. Dans le Chat Collaboratif d'IA, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur, ce qui facilite le suivi et le partage des découvertes en temps réel, sans perdre le contexte ou dupliquer le travail.
Si vous souhaitez essayer comment cela fonctionne pour votre propre sondage sur la perception des étudiants, découvrez-en plus sur l'analyse des réponses aux sondages par IA et la collaboration.
Créez votre sondage étudiant sur la perception maintenant
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