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Comment utiliser l'IA pour analyser les réponses du sondage des enseignants sur la gestion du comportement

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Adam Sabla

·

19 août 2025

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Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des enseignants sur la gestion du comportement. Si vous cherchez à comprendre les tendances et à obtenir des informations exploitables, voici comment aborder l'analyse des réponses à l'enquête en utilisant l'IA.

Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des enseignants

La meilleure façon d’analyser vos réponses à l’enquête dépend du type de données que vous avez collectées et de leur format. Voici comment je décompose cela :

  • Données quantitatives : Pour des questions telles que « Combien d'enseignants sont d'accord avec la politique X ? » ou « Quel pourcentage a choisi l'option Y ? », un bon vieux Excel ou Google Sheets fait l'affaire. Vous pouvez rapidement compter les réponses, créer des graphiques et obtenir des statistiques simples.

  • Données qualitatives : Les réponses ouvertes, les histoires personnelles ou les réflexions sont là où se trouve la profondeur, mais aussi où les choses se compliquent rapidement. Lire manuellement des dizaines ou des centaines de commentaires n’est pas pratique. Les outils d'IA sont essentiels ici ; ils vous aideront à résumer les réponses, à trouver des thèmes et à gagner des heures.

Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :

ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse de l'IA

Le copier-coller en vrac fonctionne, mais c'est laborieux. Vous pouvez copier et coller le texte de l'enquête exporté dans ChatGPT et lui demander d'analyser les données. C’est flexible — demandez des résumés, des idées ou des modèles.

Cela peut devenir vite désordonné. Gérer de gros blocs de données de cette manière n’est pas pratique. Vous devrez découper vous-même les réponses à l’enquête, suivre séparément les questions de suivi et les limites de contexte peuvent être un casse-tête si vous avez plus d’une dizaine de lignes à gérer.

Outil tout-en-un comme Specific

Specific est conçu pour cet usage précis. Vous obtenez tout le flux de travail au même endroit : collectez votre enquête auprès des enseignants sur la gestion du comportement et analysez-la instantanément avec l'IA. Lorsque vous utilisez Specific, chaque étape—création d'enquête, collecte des réponses, analyse avec l'IA—est simplifiée pour vous.

Des réponses de meilleure qualité, une analyse plus approfondie. Specific utilise des questions de suivi alimentées par l'IA, de sorte que vous obtenez des réponses plus perspicaces et riches en contexte. Cela signifie que votre analyse repose sur des données plus riches, pas seulement sur des réponses rapides ou des réponses en une ligne. En savoir plus sur les questions de suivi de Specific.

Résumés instantanés et informations exploitables. L'IA distille les thèmes clés de toutes les réponses et résume les résultats en langage clair—pas de feuilles de calcul, pas de catégorisation manuelle. Si vous souhaitez voir comment cela fonctionne, découvrez comment l'analyse des réponses aux enquêtes d'IA de Specific aide dans les enquêtes sur la gestion du comportement des enseignants.

Discutez avec vos données, comme ChatGPT—plus des fonctionnalités de gestion. Vous obtenez une interface de chat familière, mais conçue pour les données d'enquête : vous pouvez filtrer, segmenter et approfondir des sous-ensembles de réponses.

Les statistiques réelles reflètent ce changement : Selon des études récentes, 58 % des enseignants ont constaté une amélioration de l'analyse du comportement des élèves grâce à des outils d'IA, et 60 % des enseignants ont utilisé l'IA l'année scolaire passée, économisant presque six heures par semaine sur le travail administratif [1][2]. Les solutions prêtes à l'emploi comme Specific sont au cœur de cette transformation.

Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur la gestion du comportement des enseignants

Voici ce qu'il en est de l'analyse des réponses ouvertes aux enquêtes : les prompts font toute la différence. Vous pouvez les utiliser dans les outils GPT ou dans le chat Specific pour l'analyse des réponses aux enquêtes.

Prompt pour les idées principales : C'est mon préféré de tous les temps pour faire ressortir les sujets clés d’un grand ensemble de réponses d’enquête auprès des enseignants. Il est direct et fournit des résultats organisés. Collez ceci tel quel :

Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif 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

L'IA donne toujours de meilleurs résultats lorsque vous fournissez plus de contexte—décrivez le but de l'enquête, le public cible ou vos objectifs. Par exemple :

Analysez ces réponses d'une enquête auprès des enseignants sur les techniques de gestion du comportement en classe. L’objectif est d’identifier quelles stratégies sont les plus efficaces pour les enseignants, quels défis ils rencontrent et leurs principales demandes de soutien. Je suis particulièrement intéressé par les tendances ou modèles parmi les enseignants plus expérimentés.

Prompt pour approfondir les sujets : Après avoir obtenu une liste d'idées ou de thèmes principaux, essayez :

Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)

Prompt pour des sujets spécifiques : Parfait pour valider quelque chose qui vous intrigue.

Quelqu'un a-t-il parlé de [renforcement positif]? Incluez des citations.

Prompt pour les points de douleur et défis : Va au cœur de ce qui ne fonctionne pas.

Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.

Prompt pour les personas : Utile si vous souhaitez segmenter les réponses par style ou expérience d’enseignement.

Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—similaires à la façon dont les « personas » sont utilisées en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et tout extrait ou motif pertinent observé.

Prompt pour les motivations et moteurs : Capture ce qui motive les réponses des enseignants.

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 à l'appui tirées des données.

Prompt pour l'analyse des sentiments : Une manière claire de mesurer l'humeur générale.

Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.

Mélangez et associez ces prompts avec vos propres questions, et vous pourrez extraire bien plus d'informations de vos enquêtes auprès des enseignants. L'analyse des enquêtes ne se résume pas à poser des questions : vous pouvez également consulter des articles sur comment créer des enquêtes pour la recherche sur la gestion du comportement des enseignants et les meilleures questions pour les enquêtes auprès des enseignants sur la gestion du comportement.

Comment Specific analyse les données d’enquête qualitatives en fonction du type de questions

Lorsque vous réalisez une enquête auprès des enseignants sur la gestion du comportement avec Specific, son analyse pilotée par GPT adapte les résultats aux types de questions :

  • Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Obtenez un résumé complet de toutes les réponses et de leurs suivis associés, capturant les nuances et détails dans les voix des enseignants.

  • Choix avec suivis : Chaque choix obtient son propre résumé dédié, ce qui signifie que vous pouvez voir exactement ce que les enseignants disent, par exemple, du « renforcement positif » ou de la « détention » comme stratégies de discipline.

  • NPS (Net Promoter Score) : Réponses regroupées en détracteurs, passifs ou promoteurs, chacune avec un résumé de leurs réponses de suivi associées—idéal si vous souhaitez rapidement faire émerger les avocats contre les critiques.

Vous pouvez reproduire cela en utilisant ChatGPT, mais vous êtes seul à gérer les divisions de données, à coller des sections et à garder les réponses de suivi correctement regroupées. Specific le rend automatique et sans friction—un énorme gain de temps, surtout que 60 % des enseignants K-12 aux États-Unis s'appuient désormais sur des outils d'IA pour l'analyse des enquêtes et d'autres tâches [3].

Comment surmonter les défis liés à la limite de contexte de l'IA

Les IA comme GPT ont des limites strictes de taille de contexte : leur transmettre trop de réponses à l’enquête, et elles refuseront de traiter ou manqueront des morceaux de données. C'est un vrai problème si vous avez réalisé une grande enquête auprès des enseignants sur la gestion du comportement.

Heureusement, il existe deux approches efficaces—que vous pouvez facilement faire dans Specific :

  • Filtrage : Concentrez-vous uniquement sur les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou ont choisi certains choix. Analyser des ensembles plus petits et pertinents évite la surcharge de données.

  • Recadrage : Choisissez simplement les questions les plus importantes de votre enquête et envoyez uniquement leurs données à l'IA. Vous obtenez une analyse plus approfondie sur moins de sujets, tout en gardant cela techniquement faisable.

De cette façon, que vous utilisiez Specific ou un autre outil d'IA, vous n'avez pas à diviser vos données aléatoirement. En savoir plus sur l'optimisation des flux de travail d'analyse dans le guide Specific de l'analyse des enquêtes.

Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des enseignants

La collaboration n’a pas besoin d’être chaotique. Analyser les données d'enquête en équipe peut tourner en une tempête d'emails ou des allers-retours interminables sur les feuilles de calcul. Pour les enquêtes sur la gestion du comportement des enseignants—où les parties prenantes peuvent inclure des administrateurs, des coaches pédagogiques ou d'autres enseignants—cela peut ralentir les choses.

L'analyse basée sur le chat simplifie le travail d'équipe : Dans Specific, vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats d'enquête. C’est déjà plus interactif que des tableaux de bord ou des feuilles de calcul statiques.

Chats multiples = Plus de points de vue : Chaque membre de l’équipe peut ouvrir son propre chat, appliquer des filtres personnalisés et explorer des domaines spécifiques—comme ce que disent les enseignants expérimentés sur le comportement perturbateur des élèves, ou comment les opinions diffèrent selon les niveaux de classe. Vous pouvez même voir qui a créé chaque chat, ce qui simplifie énormément la collaboration.

Visibilité de l'auteur augmente la responsabilité : Lorsque vous collaborez à une analyse, chaque message dans le Chat AI affiche l'avatar de l'expéditeur. Il est clair qui a signalé les points clés, de sorte que rien ne se perde dans la traduction et les retours sont facilement traçables.

Ces fonctionnalités collaboratives facilitent l’analyse, l’interprétation et l’exploitation des données d’enquête pour les équipes éducatives—bouclant ainsi le cycle du recueil des retours des enseignants à la mise en œuvre des étapes suivantes. Pour des conseils pratiques sur la façon de bien démarrer, essayez le générateur d'enquête sur la gestion du comportement des enseignants avec des préréglages de prompts ou concevez votre propre enquête de A à Z avec le générateur d'enquêtes conversationnelles de Specific.

Créez votre enquête sur la gestion du comportement des enseignants maintenant

Accélérez votre analyse et apportez un changement réel—Specific collecte et résume instantanément les informations dont votre équipe a besoin des enquêtes sur la gestion du comportement des enseignants. Agissez rapidement pour découvrir ce qui importe le plus à vos éducateurs.

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Sources

  1. SEOSandwitch. Statistiques de l'IA dans l'éducation : Adoption par les enseignants et impact

  2. The 74million. Enquête : 60 % des enseignants ont utilisé l'IA cette année et ont économisé jusqu'à 6 heures de travail par semaine

  3. AP News. Adoption de l'IA dans les écoles publiques américaines K-12

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Adam Sabla

Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.

Adam Sabla

Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.

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Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.