Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur le sentiment d'appartenance en utilisant l'IA, et quels flux de travail ou invites alimentés par l'IA essayer pour obtenir les résultats les plus clairs.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
La manière dont vous analysez les données de l'enquête sur le sentiment d'appartenance des étudiants dépend vraiment de la nature quantitative ou qualitative de vos données. Voici comment aborder les deux :
Données quantitatives : Si vous posez des questions comme « Dans quelle mesure êtes-vous d'accord avec cette affirmation ? » ou utilisez des échelles de Likert, vos résultats sont faciles à quantifier. Vous pouvez utiliser des outils tels qu'Excel ou Google Sheets pour récapituler combien d'étudiants ont choisi chaque réponse et visualiser les chiffres dans des graphiques.
Données qualitatives : Le véritable défi se situe avec les réponses ouvertes ou les suivis, où les étudiants partagent leurs pensées avec leurs propres mots. Passer en revue manuellement des dizaines—voire des centaines—de conversations n'est tout simplement pas pratique. À présent, les outils d'IA sont le moyen d'analyser les retours qualitatifs en profondeur. Vous verrez en fait des tendances que vous auriez sinon manquées, surtout autour de problèmes critiques comme la santé mentale, la motivation et le sentiment d'appartenance.
Il y a deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes et les coller dans ChatGPT ou tout autre outil GPT, puis demander à l'IA des résumés ou des thèmes principaux. C'est simple, mais pas toujours pratique.
Limitations : Lorsque votre enquête s'allonge—ou que votre ensemble de données se développe—il est facile d'atteindre les limites de contexte, rendant difficile de tout traiter à la fois. Si vous voulez suivre quel commentaire vient de quel étudiant, ou approfondir les segments (comme ceux qui se sentent comme des outsiders), cela devient ingérable. Vous devrez bricoler avec les invites ou diviser vos données manuellement.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus pour gérer à la fois la création et l'analyse des enquêtes—aucune exportation requise.
Suivis automatiques : Lors de la collecte de données, l'approche conversationnelle de Specific pose des questions de suivi en temps réel, augmentant considérablement la qualité et la profondeur de chaque réponse. Curieux de savoir comment cela fonctionne ? Consultez ce guide détaillé des questions de suivi automatiques de l'IA.
Analyse instantanée par IA : Une fois votre enquête terminée, Specific résume instantanément toutes les réponses, identifie les thèmes centraux et met en lumière les idées exploitables. Pas de tableurs, pas de nettoyage des données—juste la clarté. De plus, vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats, tout comme dans ChatGPT, mais avec des contrôles contextuels supplémentaires, des fonctionnalités collaboratives et un filtrage plus intelligent.
Si vous débutez, vous pourriez également aimer notre collection des meilleures questions pour les enquêtes sur le sentiment d'appartenance des étudiants ou essayer de créer votre enquête à partir de zéro avec ce générateur d'enquêtes IA.
Ces outils sont particulièrement vitaux lorsque les chiffres seuls ne racontent pas l'histoire. Par exemple, selon le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) 2018, environ un tiers des adolescents de 15 ans dans le monde ont déclaré ne pas avoir un fort sentiment d'appartenance à l'école, et un sur cinq se sentait comme un outsider. Les commentaires qualitatifs révèlent souvent le « pourquoi » derrière ces chiffres, aidant les éducateurs à élaborer de meilleures stratégies de soutien [1].
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses sur le sentiment d'appartenance des étudiants
Pour tirer le meilleur parti de toute analyse IA—que ce soit dans Specific ou ChatGPT—cela aide de savoir quoi demander. Voici mes invites préférées pour comprendre les données des enquêtes sur le sentiment d'appartenance des étudiants :
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci pour tirer rapidement les thèmes principaux d'un grand lot de réponses. C'est l'approche par défaut utilisée par Specific (fonctionne dans ChatGPT aussi) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif d'au plus 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une 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 d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
Plus de contexte égale de meilleurs résultats : Plus vous donnez de contexte à l'IA, plus son analyse est précise. Essayez de commencer avec le contexte : « Il s'agit d'une enquête parmi les étudiants du secondaire sur le sentiment d'appartenance. Nous voulons des aperçus pour aider à améliorer le soutien à la santé mentale... » et ainsi de suite.
Cette enquête vise à comprendre ce qui influence le sentiment d'appartenance des étudiants à l'école. Les réponses ci-dessous proviennent d'étudiants de première année de lycée. Mon objectif est d'identifier des opportunités exploitables pour améliorer le climat scolaire et les structures de soutien. Utilisez ce contexte lors de l'analyse des réponses.
Approfondir une idée principale : Dès que vous repérez un grand thème (« se sentir valorisé » par exemple), continuez :
Dites-m'en plus sur « se sentir valorisé »
Invite pour un sujet spécifique : Pour vérifier si quelqu'un a mentionné un problème particulier—par exemple, l'intimidation, la santé mentale ou les endroits préférés sur le campus :
Quelqu'un a-t-il parlé d'intimidation ? Inclure des citations.
Invite pour des personas d'étudiants : Comprendre les archétypes d'étudiants (par exemple, « Le Nouveau », « L'Auto-Isolateur », « Le Leader Engagé ») peut aider à façonner des interventions ciblées :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes les citations ou modèles pertinents observés dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Découvrez ce qui retient les étudiants ou ce qui manque à la vie scolaire :
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque, et notez tous les modèles ou la fréquence de l'occurrence.
Invite pour l'analyse des sentiments : Obtenez une vue d'ensemble du ton émotionnel (par exemple, positif ou négatif) dans vos données d'enquête :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour des suggestions et des idées : Trouvez toutes les recommandations exploitables des étudiants eux-mêmes :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Quand j'ai passé en revue les résultats du NSSE 2020, j'ai remarqué que 90% des étudiants de première année disaient se sentir à l'aise d'être eux-mêmes, mais environ 20% ne se sentaient pas valorisés ou « partie de la communauté » [2]. Avec la bonne invite, l'IA peut révéler exactement ce qui génère ces écarts.
Si vous voulez encore plus d'inspiration, lisez ce guide approfondi sur la création d'enquêtes efficaces sur le sentiment d'appartenance des étudiants avec l'IA. Il est rempli de conseils pratiques et de questions types que vous pouvez utiliser.
Comment les outils alimentés par l'IA comme Specific traitent différents types de questions
Avec des outils comme Specific, l'analyse s'adapte à la structure de la question—rendant plus facile de transformer instantanément les réponses brutes en aperçus clairs, que vous réalisiez des entretiens ouverts ou des enquêtes NPS plus structurées.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez des résumés de toutes les réponses, ainsi que des aperçus synthétisés de tout suivi généré par l'IA lié à chaque question principale.
Choix avec suivis : Pour chaque réponse à choix multiple, Specific regroupe et résume toutes les réponses de suivi associées—ainsi vous pouvez voir non seulement « ce que » les étudiants ont choisi, mais exactement « pourquoi ».
NPS (Net Promoter Score) : Chaque segment NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit son propre résumé, ce qui facilite la comparaison des types de commentaires provenant de chaque groupe.
Vous pouvez reproduire cette approche avec ChatGPT, bien que cela signifie généralement plus de tri et de collage manuels—une méthode solide si vous ne craignez pas les étapes supplémentaires.
Vous voulez essayer une enquête NPS prête à l'emploi pour les étudiants ? Générez maintenant une enquête NPS sur le sentiment d'appartenance pour les étudiants.
Comment surmonter la limite de contexte de l'IA pour de grands ensembles de données d'enquêtes
Les modèles d'IA comme GPT ne peuvent pas traiter des quantités infinies de texte à la fois—vous atteindrez une « limite de contexte » si vous collez trop de conversations d'enquête. Heureusement, il y a deux moyens principaux pour contourner cela (que Specific utilise par défaut) :
Filtrage : Restreignez les données analysées en vous concentrant uniquement sur les conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques. Cela maintient l'analyse concentrée et dans la taille de contexte du modèle.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions d'intérêt (par exemple, seulement les questions ouvertes ou les questions de suivi) à l'IA. Cela vous permet d'analyser plus de conversations à la fois, sans rencontrer les limitations de mémoire de l'IA.
Pour une explication pratique de la manière dont cela fonctionne, consultez notre démonstration de l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA dans Specific.
Ces stratégies signifient que vous n'avez jamais à vous inquiéter de la taille des données—plus besoin de diviser de grandes enquêtes en dizaines de mini-lots juste pour obtenir des retours exploitables.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants
La collaboration est difficile sans les bons outils : Dans la plupart des écoles ou organisations, l'analyse des enquêtes ne se fait pas en vase clos. Les résultats des enquêtes sur le sentiment d'appartenance des étudiants doivent être partagés avec des conseillers, des administrateurs ou des équipes pédagogiques. Mais coordonner les retours peut être un casse-tête lorsque les commentaires, analyses et discussions vivent tous dans des documents ou des e-mails séparés.
Analyse basée sur les discussions IA : Avec la fonction de discussion de Specific, je peux analyser les données de l'enquête de manière interactive—simplement en posant des questions comme je le ferais dans ChatGPT. Cela permet à toute mon équipe de voir, discuter et affiner les retours en temps réel, directement dans le même outil.
Discussions concurrentes multiples : Chaque enquête peut avoir plusieurs fils de discussion—chacun avec son propre focus ou segment filtré. Lorsque des dizaines de voix doivent s'exprimer (du principal au personnel d'encadrement en passant par les leaders étudiants), vous saurez toujours qui a lancé quel fil, ce qu'ils ont découvert et quelles invites ils ont utilisées.
Attribution claire : Chaque message dans le Chat IA de Specific inclut l'avatar du collaborateur, donc lorsqu'on travaille sur des thèmes clés (« Que disent nos nouveaux venus sur le fait de se faire des amis ? »), il est clair qui a soulevé chaque point. C'est crucial pour les suivis et la responsabilité de groupe.
Si vous n'êtes pas encore prêt pour l'analyse collaborative, vous pouvez toujours utiliser l'IA pour rédiger des rapports ou des résumés exécutifs par vous-même—il suffit de donner les bonnes invites et le contexte.
Pour plus d'informations, voyez le guide étape par étape des enquêtes collaboratives sur le sentiment d'appartenance des étudiants.
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