Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des enseignants sur les retours de performance en utilisant des outils d'IA. Si vous souhaitez comprendre les tendances, découvrir des informations exploitables et obtenir des étapes claires, commencez ici.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
Votre approche pour analyser les réponses aux retours de performance des enseignants dépend vraiment de la structure de vos données. Voici comment je décompose cela :
Données quantitatives : Il s'agit de chiffres simples—combien d'enseignants ont sélectionné une option particulière, le score NPS moyen, etc. Pour ce type de données, je me tiens à des outils familiers comme Excel ou Google Sheets. Il est rapide de filtrer, additionner et visualiser les résultats.
Données qualitatives : C'est ici que les choses deviennent intéressantes (et plus complexes). Les réponses ouvertes et les commentaires de suivi offrent profondeur et nuances, mais lire des centaines d'histoires nuancées n'est pas pratique. C'est l'endroit idéal pour les outils d'IA, qui peuvent rapidement faire ressortir des schémas et des thèmes qui me prendraient des heures à repérer.
Il y a deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Exportation de données manuelle : Vous pouvez exporter vos données d'enquête qualitatives (par exemple, copier toutes les réponses ouvertes dans un fichier texte ou un tableur), puis les coller dans ChatGPT ou un autre assistant de chat alimenté par un LLM. Vous obtenez un accès instantané à un puissant modèle de langage qui peut vous aider à identifier les thèmes, résumer les réponses, ou même vérifier des idées spécifiques.
Limitation clé : Cette méthode n'est pas très pratique si votre jeu de données est volumineux ou si vous avez besoin de filtres flexibles. Vous passez également du temps à préparer et à formater les données pour chaque cycle d'analyse. Pourtant, pour des enquêtes plus petites ou des vérifications ponctuelles, cela fait l'affaire.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes : Specific me permet de collecter, gérer et analyser les réponses au même endroit. Lorsque les enseignants répondent, l'IA pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, de sorte que la qualité des données est de premier ordre. (Vous pouvez voir comment fonctionnent les suivis IA ici.)
Analyse et résumés instantanés : Avec l'analyse des réponses d'enquête propulsée par l'IA, j'obtiens des résumés automatiques de chaque question—y compris des réponses ouvertes et des plongées profondes des suivis. Fini le copier-coller ou le tri manuel. La plateforme met instantanément en avant les thèmes les plus importants et les transforme en insights exploitables.
Chat IA conversationnel sur les résultats : Vous voulez poser des questions de suivi sur les résultats, comme discuter avec un assistant IA ? Specific vous permet de faire exactement cela—en contexte, et avec plus de contrôle sur les données d'enquête que vous envoyez pour analyse. C’est une révolution pour la recherche approfondie et itérative.
Si vous voulez un guide sur la construction d'une bonne enquête pour les enseignants concernant le retour sur performance dès le départ, consultez ce guide étape par étape : comment créer une enquête pour les enseignants sur le retour sur performance.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur le retour de performance des enseignants
Lorsqu'on travaille avec l'IA pour analyser des réponses textuelles ouvertes d'enquête, des prompts clairs font toute la différence. Voici mes options de prédilection pour faire ressortir des insights précieux des retours d'enseignants :
Prompt pour les idées principales : C'est celui que j'utilise par défaut, surtout lorsque le jeu de données semble ingérable. Il distille efficacement de grands volumes de feedbacks en thèmes principaux avec de courtes explications. Collez simplement vos transcriptions ou réponses d'enquête après ce prompt :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences pour le résultat :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), de la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de résultat :
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 si vous lui donnez plus de contexte concernant la configuration de votre enquête, vos objectifs ou votre environnement scolaire. Par exemple :
J'ai mené une enquête auprès des enseignants de la maternelle à la classe de terminale dans les écoles publiques sur le feedback de performance en 2024. Nous nous sommes concentrés sur le feedback reçu de l'administration, des enseignants pairs, et des observateurs externes. Veuillez analyser les thèmes principaux dans les réponses ci-dessous.
Approfondir les questions : Lorsqu'un sujet clé se démarque—par exemple, “consistance des feedbacks”—posez des prompts de suivi comme :
Parlez-moi plus de la consistance des feedbacks (idée principale)
Prompt pour un sujet spécifique : Pour valider si un problème ou une idée a été soulevé, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé des résultats des élèves ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Pour comprendre les différents types d'enseignants représentés dans votre enquête, essayez :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—similaires à la façon dont les “personas” sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Obtenez une lecture des frustrations et obstacles les plus communs avec :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chaque point et notez les modèles ou la fréquence d'apparition.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Si vous voulez voir ce qui motive les enseignants en rapport avec le feedback de performance :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Si vous voulez encore plus d'exemples et de cas d'utilisation avancés, voir ces meilleurs exemples de questions d'enquête pour les enquêtes de feedbacks sur la performance des enseignants.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction des types de questions
Specific traite l'analyse différemment, en fonction de la structure de l'enquête. Voici comment :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Pour de grandes réponses narratives, l'IA donne un résumé pour toutes les réponses—y compris tous les détails supplémentaires collectés à partir des questions de suivi automatiques. Cette approche garantit que les thèmes clés ne se perdent pas.
Choix avec suivis : Si vos questions à choix multiples (« Quel type de feedback vous a le plus aidé ? ») incluent des suivis pour chaque option, l'IA résume toutes les réponses et explications qui se rapportent à chaque choix spécifique. C'est plus granulaire et va dans le « pourquoi ».
Questions NPS : Pour les questions de Net Promoter Score, l'IA analyse par catégorie—détracteurs, passifs, promoteurs—en résumant toutes les citations de suivi et raisons à l'intérieur de chaque groupe. Cela construit une image claire de ce qui motive les différents sentiments parmi vos répondants.
Vous pouvez effectuer des analyses similaires utilisant des outils basés sur ChatGPT, mais cela nécessite plus de travail : copier des segments individuels, structurer les données, et les alimenter au cas par cas dans votre fenêtre de chat IA. Avec Specific, cela se produit automatiquement dès que les résultats de l'enquête sont disponibles.
Si vous voulez essayer cela instantanément, il y a un générateur d'enquête NPS pour enseignants sur le retour de performance—il configure tout pour vous.
Gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grands nombres de réponses aux enquêtes
Les modèles d'IA ont des limites de taille de contexte (surtout si vous utilisez ChatGPT ou des outils similaires), donc télécharger toutes les réponses des enseignants à la fois peut ne pas fonctionner si votre jeu de données est important. Deux moyens simples de gérer cela (tous deux intégrés dans Specific) :
Filtrage : Vous pouvez limiter l'analyse uniquement aux conversations où les enseignants ont répondu à des questions spécifiques ou ont fait des choix particuliers. Cela réduit les données envoyées à l'IA pour une meilleure focalisation et détail.
Recadrage : Au lieu de partager l'ensemble de l'enquête, sélectionnez simplement les questions les plus pertinentes à inclure dans la fenêtre d'analyse de l'IA. Cela économise de l'espace et maximise les insights obtenus de chaque exécution IA, surtout lorsque vous essayez d'analyser des centaines de conversations.
Même si vous travaillez avec des outils basiques, ce principe tient—pré-filtrez avant d'envoyer à l'IA, et ne la surchargez pas avec des discussions non pertinentes ou des non-réponses. Si vous voulez plus d'informations sur ces fonctionnalités, voici un aperçu détaillé de la façon dont fonctionne l'analyse des enquêtes par IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des enseignants
Lorsqu'un plusieurs de personnes analysent les réponses aux enquêtes des enseignants sur le retour de performance, rester aligné est difficile—les commentaires se perdent et les insights sont dispersés.
Analyse en temps réel, basée sur le chat : Specific permet à chaque membre de votre équipe de participer et de discuter des données directement en discutant avec l'IA. Cela signifie que personne n'est jamais coincé à relire d'anciens transcriptions ou à exporter des données dans des documents séparés.
Espaces de travail de chat multiples : Vous voulez aborder différentes questions ou préoccupations simultanément ? Vous pouvez créer de nouvelles fenêtres de chat, chacune avec ses propres filtres, ensembles de données, et fils de discussion. C’est clair qui a créé quel chat et pourquoi.
Communication d'équipe transparente : À mesure que vous et vos collègues tapez des questions à l'IA, chaque message inclut l'avatar et le nom de l'expéditeur. Vous savez toujours qui a demandé quoi, donc il n'y a pas de confusion ou de duplication de travail—et tout le monde reçoit le crédit pour ses contributions.
Si vous aimez l'idée d'une analyse d'enquête collaborative et assistée par l'IA, vous pouvez lire sur l’éditeur d'enquête IA qui vous permet de collaborer avec votre équipe en temps réel.
Créez votre enquête pour enseignants sur le retour de performance maintenant
Prêt à mettre ces stratégies en pratique ? Utilisez l'IA pour découvrir des insights profondément nuancés de votre enquête de feedback sur la performance des enseignants, identifiez des opportunités d'amélioration, et collaborez sans effort à travers votre équipe—tout en un seul endroit.