Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête enseignante sur l'enseignement basé sur les données en utilisant des outils alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes enseignantes
Les outils que vous voudrez utiliser dépendent du type et de la structure de vos données d'enquête. Savoir si vos réponses sont quantitatives ou qualitatives détermine la marche à suivre :
Données quantitatives : Les chiffres, sélections et évaluations (comme les choix multiples ou les scores NPS) sont simples. Vous pouvez calculer des statistiques et visualiser les tendances à l'aide de feuilles de calcul dans Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les questions de suivi sont une autre histoire. Lire des dizaines ou des centaines d'entre elles individuellement prend du temps et permet de passer à côté des thèmes principaux. Ici, les outils d'IA changent la donne.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier-coller vos données d'enquête texte libre exportées dans ChatGPT, Claude, ou un autre outil basé sur LLM et en discuter. C'est incroyablement flexible et fonctionne pour les ensembles de données de petite à moyenne taille.
Mais, ce n'est pas si pratique. Vous devrez vous occuper de la mise en forme, vous soucier des limites de caractères et reposter le contexte à chaque fois. Si votre enquête est volumineuse ou si vous devez analyser plusieurs questions de suivi différentes dans leur contexte, cela devient rapidement compliqué.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'IA conçu spécialement pour les enquêtes enseignantes et l'analyse qualitative. Ce n'est pas seulement une question de téléchargements—Specific vous permet à la fois de créer et de lancer des enquêtes riches en conversations et en suivis, puis d'analyser toutes les réponses avec l'IA dans un flux de travail parfaitement connecté.
L'IA pose des questions de suivi intelligentes au fur et à mesure que les enseignants remplissent l'enquête, ce qui améliore la qualité et l'utilité des informations que vous obtenez. Vous n'avez pas besoin de les rédiger vous-même, activez simplement la détection automatique et laissez l'IA faire son travail (en savoir plus sur les questions de suivi de l'IA).
Pour l'analyse, Specific résume chaque réponse ouverte, met en évidence les principaux schémas et citations de soutien, et vous permet de « discuter » directement avec l'IA au sujet des résultats—exactement comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec un contexte plus riche, des filtres et des fonctionnalités de collaboration en équipe intégrées. Il gère les limites de contexte, prend en charge l'exploration par chat par question ou segment de répondant, gère les résumés automatiques par suivi et garde les données synchronisées à mesure que de nouvelles réponses arrivent. Découvrez comment fonctionne l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA de Specific.
Avec la charge de travail des enseignants qui augmente et le besoin d'informations rapides qui devient crucial—surtout que 60% des enseignants britanniques et 62% des enseignants américains utilisent désormais l'IA dans leur travail professionnel [1]—les bons outils peuvent vous faire gagner des heures chaque semaine et valoriser vos données.
Invitations utiles pour l'analyse des enquêtes enseignantes sur l'enseignement basé sur les données
Obtenir de la valeur de l'analyse par IA dépend de la manière de poser les bonnes questions : c'est-à-dire utiliser des invites qui guident l'IA pour choisir ce qui vous intéresse. Voici quelques-unes de mes préférées, spécialement pour les données d'enquête enseignante axées sur l'enseignement basé sur les données :
Invite pour les idées principales
Idéal pour commencer avec un grand ensemble de réponses ouvertes. C'est l'invite par défaut de Specific, mais cela fonctionne aussi dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser 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 d'idée principale :** texte explicateur
2. **Texte d'idée principale :** texte explicateur
3. **Texte d'idée principale :** texte explicateur
L'IA fonctionne mieux avec plus de contexte. Si votre enquête se concentre sur l'évaluation formative en mathématiques, par exemple, dites-le—ajoutez ce sur quoi vous voulez que l'IA se concentre ou exclue. Par exemple :
Analysez ces réponses d'enseignants, en vous concentrant uniquement sur la façon dont ils décrivent l'ajustement des plans de cours en fonction des données. Ignorez les sujets non pédagogiques.
Approfondissez les spécificités : Après avoir obtenu votre liste de thèmes principaux, posez des questions de suivi comme :
Dites-m'en plus sur « utiliser les données d'évaluation pour planifier des interventions. »
Invite pour la validation des sujets
Vous voulez vérifier les mentions de quelque chose de spécifique, comme « l'adhésion des étudiants » ? Utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'adhésion des étudiants ? Incluez des citations.
Invite pour les personas
Obtenez une compréhension plus riche en demandant à l'IA de segmenter les réponses en « personas » communs parmi vos enseignants :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personnages distincts—similaire à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis
Découvrez avec quoi les enseignants ont des difficultés :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence.
Invite pour l'analyse des sentiments
Évaluez l'humeur générale et mettez en valeur les citations marquantes :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de 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 suggestions & idées
Parfait si vous voulez faire émerger des idées concrètes pour améliorer l'enseignement basé sur les données :
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 lorsque pertinent.
Expérimentez, mélangez et faites correspondre, et soyez précis sur vos besoins ! Si vous souhaitez plus de conseils pratiques sur le choix des questions pour votre enquête enseignante, cela est couvert de manière détaillée ailleurs.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives des enquêtes enseignantes par type de question
Specific reconnaît que toutes les questions ne sont pas les mêmes—et les façons dont vous souhaitez qu'elles soient analysées ne le sont pas non plus. Voici comment elle aborde les trois principales :
Questions ouvertes, avec ou sans suivis : Elle crée un résumé instantané de toutes les réponses et intègre les suivis pertinents, vous permettant de voir non seulement le « quoi » mais aussi le « pourquoi ».
Choix multiples avec suivis : Chaque option de réponse obtient son propre résumé axé, juste pour les répondants qui l'ont sélectionnée, afin que vous puissiez comparer ce qui motive chaque point de vue.
Questions NPS : Les résumés sont décomposés par promoteurs, passifs et détracteurs—avec toutes les réponses de suivis associées regroupées afin que vous puissiez repérer ce qui motive réellement la satisfaction ou la frustration.
Vous pouvez effectuer le même degré d'analyse dans ChatGPT, cela nécessite simplement plus de copier-coller, plus de gestion de contexte et un peu plus d'efforts manuels.
Ce niveau de décomposition va loin : la recherche suggère que les outils de visualisation des données et d'explication permettent aux enseignants d'identifier et de répondre aux besoins des élèves jusqu'à 2,5 fois plus vite qu'en utilisant des feuilles de calcul de base [4].
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA lors de l'analyse des données d'enquête
Les limites de taille de contexte des LLM signifient que si vous avez trop de données (des centaines ou milliers de réponses d'enseignants), vous ne pouvez pas tout analyser en une seule fois dans la plupart des outils d'IA. Voici comment Specific vous aide à contourner cela—des approches que vous pouvez utiliser même si vous le faites manuellement :
Filtrage : Tronquez vos données pour que l'IA n'analyse que les réponses où les enseignants ont répondu à des questions spécifiques ou choisi des options pertinentes. Ainsi, vous n'envoyez que ce qui compte vraiment.
Recadrage : Limitez ce que vous analysez à certaines questions. Au lieu de livrer toute l'enquête, envoyez uniquement les questions (et leurs suivis) pour lesquelles vous avez besoin d'informations.
Cet approche vous garde sous le cap de contexte de l'IA et assure des informations plus profondes et plus précises sur les domaines d'enquête spécifiques. Vous tirez plus de vos données et évitez de vous noyer dans le bruit.
Une gestion intelligente du contexte est vitale—car plus d'enseignants se tournent vers l'IA, ils recherchent des économies de temps tangibles, avec 63 % des utilisateurs fréquents de l'IA aux États-Unis déclarant qu'ils récupèrent 1 à 5 heures par semaine [2].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes enseignantes
Il est difficile de collaborer efficacement sur l'analyse des enquêtes enseignantes lorsque des dizaines de réponses ouvertes arrivent dans une feuille de calcul ou un rapport statique—surtout avec des thèmes nuancés sur les pratiques d'enseignement basées sur les données.
Chat collaboratif avec IA : Dans Specific, vous analysez et interprétez les résultats des enquêtes directement dans une interface de chat avec l'IA. Discutez des résultats, suivez avec de nouvelles invites et gardez l'ensemble de votre analyse dans le contexte.
Multiples chats et filtres : Chaque « chat » avec l'IA peut avoir ses propres filtres et axe d'analyse—par niveau scolaire, sujet, groupe NPS ou tout attribut personnalisé. Plusieurs membres de l'équipe peuvent créer leurs propres chats pour leurs intérêts spécifiques.
Propriété et visibilité claires : Vous voyez qui a créé chaque chat et qui contribue—plus besoin de deviner qui a posé quelle question ou pourquoi une conclusion a été tirée. Les avatars des membres de l'équipe s'affichent à côté de chaque message, rendant le travail de groupe transparent.
La collaboration est particulièrement précieuse dans les environnements scolaires et de district où l'informatique, l'administration et les entraîneurs pédagogiques ont tous un intérêt dans la manière dont l'enseignement basé sur les données est interprété et mis en œuvre.
Si vous voulez des enquêtes encore plus simplifiées avec analyse collaborative intégrée, essayez le générateur d'enquêtes guidé pour enseignants ou plongez dans l'édition d'enquêtes basée sur le chat—aucune compétence technique requise.
Créez votre enquête enseignante sur l'enseignement basé sur les données maintenant
Démarrez des conversations qui vont plus loin, découvrez instantanément des informations plus riches et collaborez avec l'IA et votre équipe—tout en un seul endroit. Créez votre enquête enseignante sur l'enseignement basé sur les données et laissez l'IA effectuer la majeure partie de l'analyse et du reporting.