Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants sur le coût des manuels en utilisant l'analyse d'enquête alimentée par l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
Les meilleurs outils et approches pour l'analyse dépendent de vos données—qu'il s'agisse de chiffres structurés ou de conversations ouvertes avec les étudiants. Voici comment je décompose les options :
Données quantitatives : Si les étudiants ont choisi des réponses (comme "Oui" ou "Non") ou donné des chiffres, Excel ou Google Sheets fonctionnent très bien. Ce type de données est facile à compter, à représenter graphiquement et à segmenter.
Données qualitatives : Si vous avez des réponses ouvertes, des histoires d'étudiants ou des réponses de suivi, faire défiler manuellement n'est pas pratique. Les outils d'IA rendent l'analyse des enquêtes qualitatives possible et beaucoup moins chronophage. Vous pouvez extraire les idées principales, repérer les thèmes clés et résumer ce que les étudiants disent réellement.
Il y a deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT semblable pour l'analyse IA
Copier et coller les exports d'enquête : Vous pouvez prendre vos données de l'enquête exportées—généralement sous forme de feuille de calcul ou de texte brut—et les copier dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. Ensuite, vous demandez à l'IA de résumer les réponses, d'extraire les idées principales ou de trouver le sentiment.
La commodité compte : Bien que cela fonctionne pour des ensembles de données plus légers, cela devient vite agaçant. Gérer la taille de contexte, traiter des exports désordonnés et relancer les invites encore et encore vous coûtera du temps—surtout à mesure que le nombre de réponses augmente.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse qualitative : Des outils comme Specific gèrent l'ensemble du processus. Vous concevez l'enquête et la plateforme collecte les réponses—toujours avec l'option de suivis intelligents et alimentés par l'IA, ce qui signifie des informations sur les étudiants plus profondes et plus riches comparées aux formulaires d'enquête traditionnels.
Résumés et thèmes automatiques par IA : Au fur et à mesure que les réponses arrivent, Specific résume instantanément tout. Vous obtenez des thèmes clés, des idées exploitables et des décompositions par segment—sans avoir besoin de feuilles de calcul ou de copier-coller manuellement.
Discuter avec l'IA de vos résultats : Vous pouvez discuter directement avec une IA de vos données, tout comme dans ChatGPT. De plus, vous pouvez filtrer ce qui est envoyé à l'IA, de sorte que celle-ci ne regarde que les réponses pertinentes et ne soit jamais en difficulté avec trop de données à la fois.
L'IA change la façon dont les enquêtes sont analysées—il existe déjà des organismes gouvernementaux et de recherche utilisant des approches similaires pour des consultations publiques à grande échelle. Lorsque l'outil AI du gouvernement britannique ‘Consult’ a analysé plus de 2 000 réponses, l'IA a trouvé des thèmes clés aussi de manière fiable que les analystes humains, mais beaucoup plus rapidement [2]. C'est une preuve concrète que des outils intelligents ne vous font pas seulement gagner du temps—ils vous offrent un avantage concurrentiel pour comprendre ce qui tient vraiment à cœur des étudiants.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes sur le coût des manuels
Avec les bonnes invitations, vous pouvez transformer des retours non structurés en clarté. Ces invitations fonctionnent à la fois dans les outils de type ChatGPT et les plateformes comme Specific.
Invitation pour les idées principales : Si vous voulez un moyen rapide d’identifier les principaux points de douleur, préoccupations ou histoires que les étudiants partagent à propos du coût des manuels, essayez cette invitation. Elle fonctionne dans ChatGPT, mais c'est aussi la base des résumés alimentés par l'IA de Specific.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte. Je recommande toujours de lui donner des détails sur votre enquête, votre situation ou votre objectif—même votre utilisation prévue des résultats. Voici un exemple :
Vous analysez les réponses d'une enquête étudiante sur le coût des manuels dans une grande université publique. L'enquête a eu lieu au printemps 2024 et a pour objectif d'identifier les raisons pour lesquelles les étudiants ont du mal à accéder aux textes requis. Les résultats aideront les dirigeants du campus à plaider pour un financement. Résumez les grands thèmes comme vous le feriez pour un briefing de recherche.
Une fois que vous avez identifié un thème ou un point de douleur, essayez de demander, « Parlez-moi davantage des obstacles à l'accessibilité des manuels. » Laissez l'IA approfondir.
Invitation pour un sujet spécifique : Si vous voulez savoir si les étudiants ont mentionné quelque chose—comme l'achat de livres d'occasion—demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'achat de manuels d'occasion ? Incluez des citations.
Les autres invitations adaptées à l'enquête sur les coûts des manuels pour étudiants devraient couvrir :
Personas : Pour découvrir des types distincts d'étudiants (par exemple, « étudiants dépendants des aides financières » vs. « étudiants internationaux »), l'invitation est :
À partir 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 produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes citations ou schémas pertinents observés dans les conversations.
Points de douleur et défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque, et notez les motifs ou la fréquence de leur occurrence.
Motivations & moteurs :
Dans les conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimees par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Suggestions & idées :
Identifiez et listez 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.
Vous vous sentez bloqué pour des idées d'invites ou voulez en savoir plus sur la structure de l'enquête ? Consultez le guide de Specific sur les meilleures questions à poser dans une enquête étudiante sur les coûts des manuels.
Comment Specific analyse les réponses à différents types de questions
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : La plateforme résume toutes les réponses pour chaque question et toutes questions de suivi générées par l'IA. Cela vous assure de comprendre à la fois la réponse "principale" et tous les détails de clarification.
Choix avec suivis : Lorsque les étudiants choisissent parmi des options (« J'achète neuf / Je loue / J'emprunte »), Specific crée un résumé pour les réponses de suivi liées à chaque choix. Ceci est inestimable pour comparer les groupes—comme ceux qui empruntent vs. ceux qui achètent.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit son propre résumé des réponses de suivi, ce qui facilite l'identification des moteurs de satisfaction ou de frustration concernant les coûts des manuels.
Vous pouvez absolument faire cela avec une approche manuelle dans ChatGPT, mais cela devient vraiment répétitif si votre enquête est profonde ou utilise beaucoup de logique.
Surmonter les défis de taille de contexte de l'IA
Les outils alimentés par l'IA ont des limites sur la quantité de données que vous pouvez envoyer dans une seule analyse—c'est ce qu'on appelle la « limite de contexte ». Lorsque vous avez des centaines (ou même des milliers) de réponses d'étudiants, gérer cela est essentiel.
Il y a deux méthodes éprouvées que j'utilise pour garder l'analyse précise (et les deux sont intégrées dans Specific) :
Filtrage : Regardez simplement les conversations où les étudiants ont répondu à certaines questions ou fait des choix spécifiques. Cela est puissant pour cibler des groupes ou des thèmes pertinents.
Rognage : Au lieu d'analyser tout, sélectionnez uniquement les questions qui comptent le plus. L'IA se concentrera sur celles-ci, vous assurant d'obtenir un maximum de perspicacité sans surcharger ses limites.
Les outils d'IA comme NVivo et MAXQDA utilisent des approches similaires en vous permettant de filtrer et de vous concentrer pour l'analyse des enquêtes qualitatives, libérant la puissance de l'IA pour gérer les données qualitatives à grande échelle [3].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes étudiantes
La collaboration est difficile. Les données des enquêtes étudiantes—surtout autour des coûts des manuels—atterrissent généralement sur la table d'une seule personne, mais les résultats sont partagés avec les services étudiants, l'aide financière, les départements académiques et les équipes de plaidoyer. Il est facile de perdre de vue qui a trouvé quoi, qui a eu des idées ou quels angles ont déjà été explorés.
Analyse basée sur la communication : Dans Specific, vous analysez les données simplement en dialoguant avec l'IA. Mais voici où cela devient collaboratif : chaque conversation peut avoir ses propres filtres, son focus ou sa ligne d'enquête. Vous voyez toujours qui a commencé chaque session de chat et quelle perspective ils recherchent—ainsi votre collègue dans l'aide financière peut explorer les problèmes d'accessibilité, tandis qu'une autre équipe examine les ressources numériques.
Transparence pour les équipes : Chaque message de chat IA montre qui a dit quoi avec leur avatar. Cette clarté vous aide à éviter les travaux en double et garde tout le monde sur la même longueur d'onde alors que vous transformez les données brutes des enquêtes en recommandations claires.
Cela n'est pas réservé aux techniciens ou aux utilisateurs avancés—tout le monde qui se soucie de comprendre les défis des étudiants peut rejoindre la conversation et contribuer à donner des idées. Si vous voulez plus d'idées pour commencer, essayez ce générateur d'enquête spécialement conçu pour les discussions sur le coût des manuels.
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