Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants concernant les services du registraire en utilisant des stratégies et des outils d'analyse d'enquêtes par intelligence artificielle éprouvés.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La meilleure approche — et les outils d'analyse d'enquête les plus efficaces — dépendent de la structure de vos réponses d'enquête. Voici comment je les décompose :
Données quantitatives : Si vous suivez des éléments tels que « Combien d'étudiants nous ont donné 5 étoiles ? » ou effectuez des totaux sur une échelle, vous manipulez des chiffres et des catégories. Des outils de base comme Excel ou Google Sheets conviennent parfaitement ici. C'est rapide et accessible à tous.
Données qualitatives : C'est là que les choses deviennent intéressantes : les étudiants écrivent leurs réponses, laissent des commentaires dans leurs propres mots, ou répondent à des questions ouvertes. Lire tout cela manuellement n'est pas seulement lent, c'est presque impossible une fois que votre échantillon grossit. Les outils d'IA sont désormais indispensables. Les IA modernes et le traitement en langage naturel (NLP) peuvent structurer instantanément les réponses en texte libre, ce qui réduit considérablement l'effort manuel et vous aide à comprendre immédiatement le « pourquoi » [1].
Quand vous atteignez cette zone grise qualitative, surtout lorsque vous recherchez un aperçu plus profond sur comment les étudiants perçoivent vraiment les services du registraire, il y a deux approches pour les outils :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier les données exportées de l'enquête et les coller directement dans ChatGPT — ou tout autre modèle IA basé sur GPT — et commencer à discuter des résultats. C’est une façon simple de transformer une foule de commentaires d’étudiants en thèmes digestes, idées, ou même résumés.
Mais il y a un hic : ce n'est pas exactement un long fleuve tranquille. Copier et nettoyer le texte devient rapidement un casse-tête. ChatGPT a des limites sur le volume de données qu'il peut analyser en une seule fois, vous devrez donc peut-être « diviser » vos données manuellement. L'analyse qualitative de cette manière nécessite plus de patience et d'organisation pour éviter de passer à côté de quelque chose d'essentiel.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour ce défi : Avec une plateforme comme Specific, chaque étape, de la création d'enquêtes étudiantes à l'analyse alimentée par IA, est intégrée. Specific n'analyse pas seulement les données qualitatives ; il génère également des réponses de meilleure qualité en posant automatiquement des questions de suivi personnalisées et conversationnelles. Les suivis IA augmentent la clarté et le contexte dans chaque réponse étudiante.
Ses particularités :
L'IA résume instantanément les retours des étudiants, identifie les thèmes clés et met en évidence les informations exploitables. Vous n’êtes jamais confronté à une montagne de texte ingérable.
Vous pouvez discuter de manière interactive — tout comme dans ChatGPT — de vos résultats d’enquête, mais avec des fonctionnalités supplémentaires pour filtrer, segmenter et gérer le contexte envoyé à l’IA.
Pas de tableurs, pas de codage, et pas besoin de se battre avec des tableaux de bord complexes. L’objectif est d’atteindre rapidement le « et alors ? » de vos données.
Vous pouvez découvrir comment ce processus fonctionne avec un modèle d'enquête étudiant alimenté par l'IA ici.
Pour une vue plus large sur la génération d’enquêtes, consultez le générateur d’enquêtes AI ou explorez en profondeur avec des conseils sur les meilleures questions pour des enquêtes sur les services du registraire étudiant.
Encourages utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours des étudiants sur les services du registraire
Si vous utilisez l'IA pour obtenir des informations à partir de retours étudiants ouverts, les prompts font toute la différence. Parcourons quelques incitations essentielles :
Prompt pour le cœur des idées : C’est mon favori lorsque je veux extraire les sujets clés d’une foule de commentaires étudiants. C’est en fait au cœur de la manière dont Specific aborde l’analyse qualitative (fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT). Voici le prompt exact :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explicatif jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont évoqué l’idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), du plus mentionné en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Sortie d'exemple :
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 donne toujours de meilleurs résultats avec plus de contexte. Si vous voulez que le modèle comprenne vraiment votre enquête auprès des étudiants, commencez par plus d'informations générales. Par exemple :
J'ai mené cette enquête parmi les étudiants de première année à l'université pour comprendre leur expérience avec les services du registraire lors de l'inscription aux cours. L'objectif est d'identifier ce qui a fonctionné, ce qui était confus, et les besoins non satisfaits dans le processus. Quels sont les thèmes principaux ?
Une fois que vous connaissez les idées principales, il est facile de creuser davantage — utilisez simplement un prompt ciblé comme :
Parlez-moi plus du processus de sélection des cours
Prompt pour un sujet spécifique : Vous voulez valider si une préoccupation a été soulevée ? Essayez :
Quelqu'un a-t-il mentionné de longs temps d'attente ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Particulièrement utile lorsque vous souhaitez segmenter votre audience étudiante par attitudes ou comportements :
Basé sur les 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 toutes les citations ou tendances pertinentes observées dans les discussions.
Prompt pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence des occurrences.
Prompt pour les besoins non satisfaits & opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour identifier tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Découvrez plus d'exemples de prompts et de techniques efficaces dans l'éditeur d'enquêtes AI.
Comment l'analyse dans Specific dépend du type de question
Ce n'est pas seulement une question de données, mais du type de question que vous posez aux étudiants. Voici comment Specific personnalise son analyse :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Vous obtenez un résumé concis de chaque réponse, plus un aperçu séparé de chaque suivi. Cela signifie un contexte plus riche pour chaque question.
Questions à choix avec suivis: Pour chaque choix (« Inscription en ligne », « Assistance téléphonique », etc.), il y a un résumé distinct de toutes les réponses des étudiants aux questions de suivi liées. Vous voyez les tendances pour chaque option.
Enquêtes NPS : Analyses thématiques distinctes pour les promoteurs, les passifs et les détracteurs. Chaque réponse de suivi est intégrée dans le groupe de score respectif. Pour une option prête à l'emploi, essayez le modèle d'enquête NPS pour les étudiants.
Vous pouvez faire de même avec ChatGPT — c'est juste plus de travail pratique, et vous devez suivre les réponses qui appartiennent à quel cas.
Comment relever les défis liés aux limites de taille de contexte de l'IA
Les modèles IA (comme GPT) ont une « limite de contexte » — ce qui signifie qu'ils ne peuvent prendre en charge qu'une certaine quantité de données à la fois. Les grands ensembles de données d'enquêtes étudiantes peuvent facilement atteindre cette limite. Dans Specific, vous avez deux manières fiables de garder votre analyse sur la bonne voie :
Filtrage : Concentrer l'analyse sur les conversations où les étudiants ont répondu à une question particulière ou ont sélectionné des réponses spécifiques. Cela réduit l'analyse à ce qui compte, sans dépasser le budget de contexte de votre IA.
Rognage : Au lieu de soumettre chaque question à l'IA, envoyez simplement les questions pertinentes. Cette approche étend le nombre de conversations pouvant être analysées en une fois, garantissant qu’aucun aperçu n'est perdu.
Les deux techniques vous aident à tirer le meilleur parti des outils IA — en particulier lorsque vous traitez des centaines (ou des milliers) de réponses [1].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes
Si vous avez déjà essayé de coordonner l'analyse des enquêtes sur les services du registraire avec des collègues, vous connaissez la douleur : des exportations de données interminables, des fils de courriels éparpillés, et la confusion sur qui travaille sur quels aperçus.
Collaboration en temps réel : Avec Specific, tous les retours des étudiants sont contenus dans une plate-forme axée sur la conversation. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos données d'enquête et avoir plusieurs discussions AI en cours à la fois — chacune avec ses propres filtres ou perspectives. C'est idéal pour diviser l'analyse entre le processus d'inscription, le service client, la satisfaction ou les raisons d'abandon.
Propriété et visibilité claires : Il est facile de voir qui a créé chaque conversation AI. Chaque message affiche l'avatar et les détails de l'expéditeur, afin que vous sachiez qui découvre quels aperçus et puissiez entrer dans la conversation sans perdre le contexte.
Plus de travail en double : Les équipes peuvent diviser et conquérir. L'analyse n'est pas en silo — elle s’accélère lorsque vous travaillez ensemble. Si vous voulez apprendre comment configurer des enquêtes de registraire étudiant pour la collaboration, consultez le guide pour la création d'enquête.
Créez votre enquête étudiante sur les services du registraire maintenant
Commencez à analyser les retours des étudiants de manière intelligente : lancez une enquête conversationnelle propulsée par l’IA, capturez la véritable expérience étudiante et transformez les insights en actions — pas de casse-tête de tableur requis.