Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les opportunités de recherche. Vous apprendrez des approches pratiques pour l'analyse des enquêtes avec l'IA, quels outils utiliser et comment obtenir de véritables insights à partir des données que vous collectez.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Je commence toujours par les données elles-mêmes. La meilleure approche pour analyser les réponses des étudiants à des enquêtes sur les opportunités de recherche dépend de la forme que prennent les données.
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions fermées, comme "Combien d'étudiants ont trouvé facile d'accéder aux opportunités de recherche ?" et obtenu des réponses numériques, uniques ou multiples, des outils comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement. Il suffit de comptabiliser les choix et de les visualiser—simple, direct et rapide.
Données qualitatives : Si votre enquête contient des réponses ouvertes—les étudiants partageant leurs pensées ou décrivant leurs expériences—ou si vous utilisez des enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA avec des questions de suivi, il est peu probable de voir le tableau d'ensemble manuellement. Vous avez besoin d'outils d'IA pour interpréter et résumer le sens véritable.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse IA
De nombreuses personnes utilisent ChatGPT ou un modèle d'IA similaire pour l'analyse des enquêtes. Vous pouvez exporter vos réponses étudiantes depuis votre outil d'enquête, copier/coller le long bloc de texte dans ChatGPT, et commencer à poser des questions sur ce que les étudiants ont dit sur les opportunités de recherche.
Cela peut fonctionner étonnamment bien. Cependant, cela devient vite fastidieux si vous avez beaucoup de réponses. Garder vos données bien formatées, suivre quelle réponse correspond à quel étudiant, ou approfondir des questions spécifiques nécessite souvent beaucoup de copier-coller ou de manipulation de feuilles de calcul.
La commodité diminue à mesure que le volume de données augmente. Lorsque les données de réponse d'enquête deviennent importantes, l'exportation manuelle et le collage dans un outil de chat générique deviennent un goulot d'étranglement.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour ce défi précis. Il vous permet de lancer des enquêtes étudiantes conversationnelles (sur les opportunités de recherche ou tout autre sujet) et d'obtenir instantanément une analyse alimentée par l'IA. Il collecte de meilleures données grâce à des questions de suivi IA, de sorte que vos réponses ouvertes soient dès le départ plus riches.
Plus besoin de feuilles de calcul ou de copier-coller. L'analyse se fait directement dans la plateforme. L'IA résume instantanément les réponses des étudiants, fait émerger les grands thèmes, vous permet de poser des questions sur les données, et gère ce qui est transmis à l'IA pour une meilleure précision et confidentialité.
Discutez directement avec l'IA des résultats de l'enquête. Vous avez une interface de chat contextuelle—comme ChatGPT—mais conçue pour travailler avec les réponses d'enquête. Des filtres puissants et des historiques de chat simplifient l'exploration des sous-groupes d'étudiants ou des questions spécifiques.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes sur les opportunités de recherche
Lorsque vous travaillez avec l'IA pour l'analyse des enquêtes—que ce soit en utilisant ChatGPT ou un outil intégré comme Specific—tout est question de vos invites. L'IA a besoin de directions claires. Voici des exemples qui fonctionnent très bien :
Invite pour idées principales : Utilisez ceci pour cartographier rapidement ce qui importe le plus aux étudiants. Déposez votre ensemble entier de réponses ouvertes dans votre outil IA avec cette invite :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un expliquant de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'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
Pour des résultats encore plus précis, donnez autant de contexte que possible à l'IA—dites-lui de quoi parle votre enquête, ce que vous espérez apprendre, et comment les réponses pourraient être utilisées. Par exemple :
Analysez ces réponses ouvertes d'une enquête étudiante sur les opportunités de recherche dans mon université. Je cherche à identifier les principaux thèmes concernant les défis auxquels les étudiants sont confrontés, ce qui les motive, et quelles améliorations ils aimeraient voir dans notre soutien aux expériences de recherche de premier cycle.
Pour une exploration plus approfondie : Une fois que vous avez un thème, utilisez des invites de suivi comme "Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)"—l'IA approfondira, montrant des citations de soutien et des sous-thèmes.
Invite pour sujet spécifique : Pour tester si les étudiants ont mentionné quelque chose de spécifique, utilisez : "Quelqu'un a-t-il parlé des barrières d'accès aux opportunités de recherche ? Inclure des citations."
Invites adaptées aux enquêtes sur les opportunités de recherche des étudiants :
Invite pour personas : "Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblables à la manière dont les 'personas' sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou tendances pertinentes observées."
Invite pour points de douleur et défis : "Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou la fréquence d'occurrence."
Invite pour motivations et 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 de soutien à partir des données."
Invite pour suggestions et idées : "Identifiez et dressez la liste de toutes les suggestions, idées ou demandes formulées par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent."
Invite pour besoins insatisfaits et opportunités : "Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tous les besoins insatisfaits, écarts, ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants."
Si vous voulez plus d'inspiration pour les questions, consultez les meilleures questions pour les enquêtes sur les opportunités de recherche des étudiants ou consultez notre guide étape par étape sur la création d'enquêtes.
Comment Specific gère l'analyse par type de question
Specific est conçu pour donner un sens à n'importe quelle enquête sur les opportunités de recherche des étudiants, indépendamment de la structure des questions :
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Vous obtenez un résumé couvrant à la fois les réponses initiales et les insights plus profonds recueillis à partir des suivis conversationnels de l'IA, cartographiés par question et cohorte étudiante.
Choix avec suivi : Chaque option de réponse se développe en son propre résumé, capturant les luttes ou motivations uniques basées sur les réponses choisies par les étudiants. Cela facilite la comparaison des attitudes à travers différents sous-groupes.
NPS (Net Promoter Score): Le système segmente l'analyse en détracteurs, passifs, et promoteurs. Chaque groupe obtient son propre résumé, fournissant des signaux clairs sur la façon dont différents types d'étudiants perçoivent les opportunités de recherche.
Vous pouvez effectuer ce type de décomposition manuellement via ChatGPT, mais cela demande beaucoup plus d'efforts pour structurer vos données et les soumettre à plusieurs reprises pour chaque segment ou question.
Surmonter les limites de la taille du contexte IA avec votre analyse d'enquête étudiante
Les grandes enquêtes étudiantes sur les opportunités de recherche peuvent rapidement dépasser les limites de contexte des modèles IA (cela signifie que vous ne pouvez pas coller toutes les données en une seule fois). En pratique, vous ne voulez fournir à l'IA que les réponses les plus pertinentes.
Specific offre deux solutions intégrées :
Filtrage : Filtrez les conversations afin que l'IA analyse uniquement les réponses des étudiants ayant répondu à des questions particulières ou fait certains choix. Si vous voulez voir comment les étudiants de première année vivent l'accès à la recherche, sélectionnez simplement ce filtre.
Rogner : Rogner l'enquête pour l'analyse : n'envoyez que les questions qui vous intéressent à l'IA. Cette stratégie garde l'analyse ciblée et dans les limites du contexte tout en permettant une participation plus large.
Ces techniques permettent d'obtenir des insights rapides et fiables—même avec de grands ensembles de données—sans avoir à diviser manuellement vos données exportées ou à recalculer l'analyse plusieurs fois.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes étudiantes
L'analyse des enquêtes n'est pas un travail solo. Les enquêtes sur les opportunités de recherche des étudiants impliquent souvent plusieurs personnes—professeurs, coordonnateurs de programme, représentants étudiants—chacun posant des questions différentes et remarquant différents motifs dans les données.
Avec Specific, la collaboration se fait en temps réel. Vous pouvez analyser vos données d'enquête simplement en discutant avec l'IA, et chaque membre de l'équipe peut lancer sa propre session de chat centrée sur ses questions uniques. Chaque fil de discussion peut avoir ses propres filtres appliqués (par exemple, « uniquement les étudiants internationaux » ou « étudiants en sciences »), et il est toujours clair qui a posé quoi—car chaque chat affiche l'avatar et le nom de l'expéditeur.
Cette transparence facilite la coordination des insights et évite la redondance du travail. Si une personne a déjà exploré les « barrières à l'accès à la recherche », vous verrez ses questions et résultats. De nouvelles conversations peuvent commencer à partir de n'importe quel insight, et l'historique des chats reste clair et consultable.
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