Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les services de tutorat. Si vous voulez des insights exploitables et non un simple amas de données, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses à l'enquête
La façon dont vous abordez l'analyse d'une enquête—et les outils dont vous avez besoin—dépend totalement du type de données que vous avez collectées.
Données quantitatives : Lorsque votre enquête demande des choix, des notations ou des classements (comme "Sur une échelle de 1 à 5..."), c'est assez facile à analyser. Vous pouvez résumer les choses avec Excel, Google Sheets, ou même faire des statistiques de base dans la plupart des logiciels d'enquête. Des graphiques ? Pas de problème, il suffit de compter et de visualiser.
Données qualitatives : Quand vous posez des questions ouvertes ("Décrivez votre expérience de tutorat"), les choses deviennent sérieuses rapidement. Lire des dizaines ou des centaines de réponses textuelles est un cauchemar. C'est pourquoi vous avez besoin d'outils d'IA. Aucun humain ne devrait avoir à copier-coller chaque réponse dans un document juste pour trouver des thèmes.
Il existe deux approches principales pour aborder l'analyse qualitative d'enquête :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez vos réponses ouvertes sous forme de texte, vous pouvez les déposer directement dans ChatGPT ou des outils similaires. Ensuite, vous pouvez lui demander de "résumer les thèmes" ou de "trouver les points de douleur communs".
Mais soyons honnêtes, c'est maladroit. Gérer un fichier texte géant, scinder les réponses pour s'adapter à la limite de mots de l'IA, et refaire le flux de travail chaque fois que vous obtenez de nouvelles données—c'est fastidieux. L'organisation peut facilement échapper à tout contrôle lorsque vous passez d'une invite à l'autre, de feuilles de calcul à des discussions.
Le côté positif, vous obtenez une synthèse instantanée alimentée par l'IA et pouvez jouer avec n'importe quelle invite que vous aimez. Et la précision est impressionnante : selon TechRadar, l'outil ‘Consult’ AI du gouvernement britannique a pu traiter plus de 2 000 réponses de consultation en texte libre, faisant émerger les mêmes thèmes centraux que les analystes humains et économisant des milliers d'heures et même des millions en coûts. [2]
Outil tout-en-un comme Specific
Specific rationalise tout : il collecte les réponses des étudiants, demande automatiquement le contexte avec des questions de suivi intelligentes par IA, et analyse ce que les étudiants disent—prêt à l'emploi. Pas d'exportation, de reformatage ou d'envoi de fichiers par email.
Analyse alimentée par l'IA dans Specific résume instantanément ce que les gens disent, met en avant les idées clés, et organise le retour sans que vous touchiez à une feuille de calcul. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos données (tout comme ChatGPT), mais vous avez également un filtrage approprié, plusieurs discussions par projet, et un suivi facile de qui fait quoi dans l'équipe. Découvrez-en plus sur l'analyse des réponses de l'enquête AI avec Specific si vous voulez un flux de travail conçu pour le feedback dès le début.
Bonus : Étant donné que les enquêtes de Specific sont conversationnelles, l'IA pose des questions de suivi intelligentes au fur et à mesure que les étudiants répondent, améliorant la qualité et la profondeur de vos données. Apprenez-en plus en détail dans la fonctionnalité des questions de suivi automatiques.
Si vous débutez, vous pouvez utiliser le générateur d'enquête AI pour les services de tutorat étudiant pour construire une enquête de qualité, ou essayer le créateur d'enquête AI pour n'importe quel sujet.
Pour un résumé de l'approche qui convient le mieux à différents besoins, consultez ceci :
Type d'outil | Meilleur pour les quantitatives ? | Meilleur pour les qualitatives ? | Fonctionnalités de collaboration ? |
|---|---|---|---|
Excel/Sheets | Oui | Non | Non |
ChatGPT | Non | Oui, mais préparation manuelle | Non |
Specific | Oui | Oui, sans couture | Oui |
Boosts utiles pour analyser les données d'une enquête étudiante sur les services de tutorat
Pour obtenir une analyse de qualité de l'IA, il faut poser les bonnes questions. Voici mes sollicitations préférées pour comprendre le retour étudiant sur les services de tutorat. Utilisez-les dans ChatGPT ou des outils d'analyse IA spécialisés (comme le chat intégré de Specific) :
Prompt pour les idées clés : C'est ma principale sollicitation pour faire ressortir les thèmes principaux. Elle est intégrée à l'analyse de Specific, mais fonctionne partout où vous pouvez coller les réponses de l'enquête :
Votre tâche consiste à extraire les idées clés en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser des chiffres, non des mots), les plus mentionnées en premier
- aucune suggestion
- aucune indication
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
Conseil : L'IA fonctionne toujours mieux avec du contexte. Parlez à l'IA de vos objectifs d'enquête, de qui a répondu ou de ce que vous essayez de résoudre. Par exemple :
Analyser ces réponses d'une enquête auprès d'étudiants universitaires sur leur expérience avec notre service de tutorat. Nous voulons identifier les raisons de la faible participation, car les statistiques nationales montrent que la participation est souvent inférieure à 5%. Notre objectif est d'améliorer l'engagement—concentrez-vous sur l'extraction des thèmes directement liés aux décisions des étudiants d'assister ou de sauter les sessions.
Prompt pour creuser plus profondément un thème : Une fois que vous avez trouvé les sujets, demandez : « Dites m'en plus sur XYZ (idée principale) »
Prompt pour des sujets spécifiques : Quelqu'un a-t-il parlé de planification ou de conflits de temps ? Demandez simplement, « Quelqu'un a-t-il parlé de [planification ou conflits de temps] ? » Vous pouvez ajouter « Inclure des citations » pour des exemples directs.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Essayez : « Analyser les réponses de l'enquête et lister les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés par les étudiants avec les services de tutorat. Résumer chacun et noter tout schéma ou fréquence d'apparition. »
Prompt pour les suggestions et idées : Utilisez : « Identifier et lister toutes les suggestions ou idées d'amélioration fournies par les étudiants répondants. Organiser par sujet et inclure des citations directes si pertinent. »
Prompt pour l'analyse de sentiment : « Évaluer le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettre en lumière les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Prompt pour les besoins insatisfaits et les opportunités : « Examiner les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin insatisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration soulignée par les étudiants répondants. »
Besoin de conseils sur élaborer les meilleures questions pour les enquêtes sur les services de tutorat étudiant? Nous avons aussi cela couvert.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific résume toutes les réponses des étudiants et toutes les réponses de suivi ensemble, faisant ressortir des thèmes que vous auriez négligés en les scannant une par une.
Choix avec des suivis : Pour les choix multiples (« Quel type de tutorat avez-vous suivi ? »), il regroupera et résumera les réponses de suivi par choix—ainsi, vous pouvez comparer pourquoi les étudiants choisissent différentes options, ou ce qui rend un format plus populaire.
Enquêtes NPS : Chaque groupe Net Promoter Score—détracteurs, passifs et promoteurs—a son propre sommaire basé sur les réponses à « pourquoi avez-vous évalué de cette manière ? » Vous voyez ainsi ce qui transforme les étudiants en fans (ou les frustre) en un clin d'œil.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT, mais cela demande plus de travail manuel : copier-coller, solliciter, filtrer les sorties, et répéter chaque fois que vous obtenez de nouvelles données d'enquête. Pour un flux de travail plus automatisé, essayez Specific ou toute plateforme d'enquête AI conçue à cet effet.
Envie de créer une enquête comme celle-ci ? Suivez ce guide étape par étape pour construire des enquêtes étudiantes sur les services de tutorat.
Contourner les limites de taille de contexte de l'IA
Tous les modèles de langage large (ChatGPT, etc.) ont une « fenêtre de contexte »—si vous essayez d'apporter trop de réponses longues, cela se coupera. Voici comment maintenir votre analyse sur la bonne voie :
Filtrage : N'envoyez que les conversations d'enquête les plus pertinentes. Filtrez par critères comme « seulement les étudiants qui ont répondu à cette question » ou « seulement ceux qui ont donné une note négative ». Specific le fait automatiquement pour vous, vous économisant des maux de tête de purge de données.
Recadrage : Si votre enquête couvre de nombreux sujets mais que vous souhaitez vous concentrer sur un seul, recadrez le jeu de données pour envoyer uniquement ces paires question/réponse à l'IA. De cette façon, vous obtenez des résultats plus ciblés et gérables, restant dans la fenêtre de contexte de l'IA.
Vous trouverez ces options intégrées à Specific—mais vous pouvez également organiser manuellement des CSV ou des exports de texte si vous utilisez ChatGPT ou un autre outil par vous-même.
Pour des détails sur la manière dont cela fonctionne dans Specific, visitez l'analyse des réponses de l'enquête alimentée par l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes étudiantes
La collaboration est généralement un casse-tête lorsque vous analysez les ret{