Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des enseignants sur la culture scolaire en utilisant les bons outils et des méthodes alimentées par l'IA pour obtenir des insights exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes auprès des enseignants
La façon dont vous analysez les réponses de l'enquête dépend de la structure des données que vous collectez. Vous utiliserez différentes méthodes et outils selon que vos réponses sont principalement des chiffres ou du texte libre.
Données quantitatives : Pensez aux questions à choix multiples comme « Quelle est la probabilité que vous recommandiez votre école ? » Cela donne des réponses faciles à compter—pourcentages, décomptes, classements. Vous pouvez analyser ce type de données rapidement avec des outils comme Google Sheets ou Excel. Comptez combien d'enseignants ont choisi chaque réponse, faites un graphique et c'est prêt.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes (« Décrivez la culture de votre école » ou des suivis expliquant les raisons de la satisfaction) vous offrent des insights plus riches—mais beaucoup de texte désordonné. Lire manuellement n'est tout simplement pas faisable, surtout avec des dizaines ou centaines de réponses, et les thèmes clés se perdent facilement. C'est là que vous avez besoin d'outils d'analyse alimentés par l'IA pour vous aider à faire le tri et à trouver ce qui est important.
Il existe deux approches quant aux outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par l'IA
Copier-coller et déroulement de chat : Vous pouvez exporter toutes vos réponses ouvertes dans une feuille de calcul ou un document, puis coller le texte dans ChatGPT et commencer à poser des questions sur les tendances ou les thèmes récurrents.
Limites manuelles et navigation maladroite : Soyons honnêtes, ce n'est pas super pratique. Vous devez nettoyer les données, tenir compte de la limite de contexte de ChatGPT, et répéter les invites si vous souhaitez segmenter les données ou approfondir par question, niveau, ou rôle. Pour les petits ensembles de données ou les projets ponctuels, cela peut fonctionner. Mais cela devient compliqué si vous êtes sérieux dans l'analyse des feedbacks des enseignants sur la culture scolaire—surtout si vous voulez combiner les réponses de NPS, questions ouvertes et suivis.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse de réponses d'enquête : Les outils comme Specific sont conçus spécifiquement pour vous aider à collecter des réponses de sondage plus riches et à les analyser en temps réel.
Suivi automatique, conversationnel : Lorsque les enseignants remplissent une enquête créée avec Specific, l'IA peut leur poser des questions de suivi personnalisées. Cela augmente considérablement la profondeur et la pertinence des réponses—vous capturez non seulement « ce que » les enseignants pensent de la culture scolaire, mais « pourquoi » ils ressentent cela. Les suivis automatiques sont une caractéristique unique qui aide à révéler les lacunes et modèles que les enquêtes traditionnelles manquent. Apprenez-en plus sur cette fonctionnalité dans notre article sur les questions de suivi alimentées par l'IA.
Aucun travail fastidieux sur tableur : Une fois que vous avez collecté les réponses, Specific organise et résume instantanément vos données—vous donnant une vue d'ensemble des thèmes principaux, des statistiques clés, et des citations à retenir, tout filtré par question, rôle d'enseignant, ou tags personnalisés. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats (tout comme vous pourriez le faire avec ChatGPT), mais avec une bien meilleure organisation, collaboration et gestion du contexte.
Filtrage et segmentation en un clic : Contrairement à ChatGPT, les requêtes filtrées sont simples. Vous voulez voir les modèles uniquement pour les enseignants d'une école spécifique ou qui ont répondu d'une certaine manière ? Vous êtes couvert—avec un flux de travail beaucoup plus fluide.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes auprès des enseignants sur la culture scolaire
Si vous analysez des réponses ouvertes, les invites que vous donnez à l'IA ont un impact énorme sur les insights que vous obtenez. Voici comment vous pouvez tirer plus de vos données en utilisant des invites éprouvées :
Invite d'idées principales – Pour extraire les principaux thèmes de vos données, utilisez une invite comme celle-ci (qui est l'invite par défaut pour l'analyse des enquêtes par l'IA dans Specific) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indices
Exemple de résultat :
1. **Texte idée principale :** texte explicatif
2. **Texte idée principale :** texte explicatif
3. **Texte idée principale :** texte explicatif
Le contexte donne de meilleurs résultats : L'IA vous offre des insights plus précis plus vous fournissez de contexte sur vos objectifs d'enquête, la situation ou ce que vous souhaitez de l'analyse. Par exemple :
Les réponses suivantes proviennent d'une enquête auprès des enseignants sur la culture scolaire, avec un accent sur le comportement des élèves et le moral du personnel. Veuillez extraire les idées clés susceptibles d'éclairer les décisions de la direction de l'école pour la prochaine année scolaire.
Demander des suivis sur les questions clés : Une fois que vous voyez les idées principales (exemple : « comportement des élèves » ou « moral bas »), approfondissez en demandant :
« Dites-moi plus sur le comportement des élèves (idée principale) »
Invite de validation de sujet: Vous voulez vérifier rapidement si un sujet apparaît dans vos données ? Utilisez :
"Quelqu'un a-t-il parlé des programmes de soutien aux élèves ? Inclure des citations."
Invite de personas : Si vous voulez segmenter les réponses des enseignants en archétypes communs, essayez :
"Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont 'personas' sont utilisés en management de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations."
Problèmes et défis d'alerte : Pour révéler des zones d'amélioration :
"Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence."
Analyse de sentiment : Pour une vue d'ensemble du ton émotionnel :
"Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (p. ex., positif, négatif, neutre). Surlignez les phrases clés ou les feedbacks qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Pour encore plus d'inspiration, consultez notre guide sur le choix des meilleures questions pour les enquêtes auprès des enseignants sur la culture scolaire.
Comment Specific analyse les réponses par type de question
Lorsque vous travaillez avec un outil comme Specific, vos données qualitatives provenant d'enquêtes sur la culture scolaire sont structurées et analysées par type de question, ce qui facilite la détection des modèles et l'action sur les insights :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez des résumés instantanés de toutes les réponses liées à chaque question ouverte—plus une profondeur supplémentaire si vous avez activé les suivis automatiques. Cette approche dévoile les sentiments ou opinions sous-jacents que vous manqueriez avec le choix multiple seul.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque option de réponse (exemple : « La culture scolaire est positive/neutre/négative »), vous voyez un résumé des réponses de suivi uniquement des enseignants qui ont choisi cette option. C'est excellent pour contraster le raisonnement derrière les retours positifs contre les retours négatifs.
Questions NPS : La plateforme divise et résume les réponses qualitatives par catégorie NPS : détracteurs, passifs et promoteurs. Vous repérez immédiatement ce qui a contrarié les enseignants mécontents et ce qui a ravi les partisans.
Vous pouvez reproduire une analyse similaire dans ChatGPT en copiant et en triant vos données, mais cela prendra plus de temps et un peu plus de travail sur tableur.
Pour un guide détaillé sur la façon de créer des enquêtes adaptées aux insights des enseignants, voir cet article pas à pas sur la construction d'enquêtes efficaces sur la culture scolaire.
Comment surmonter la limite de taille de contexte dans l'analyse par l'IA
Un problème pratique lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de réponses à l'enquête est la limite de contexte de l'IA—si vos données sont trop longues, vous ne pouvez pas les traiter en une seule analyse. Voici les deux meilleures approches pour gérer ce défi et obtenir toujours des insights riches et précis :
Filtrage : Envoyez uniquement à l'IA les conversations où les enseignants ont répondu à une question particulière ou ont sélectionné un choix multiple spécifique. Cela permet de garder votre ensemble de données petit et ciblé.
Recadrage : Limitez le nombre de questions analysées. Sélectionnez uniquement des questions ouvertes ou clés à envoyer à l'IA pour une synthèse, ce qui garantit que vous voyez toujours les modèles qui comptent tout en restant dans les limites de traitement de l'IA.
Specific offre ces deux fonctionnalités dès le départ, vous ne rencontrerez donc pas de problèmes de limites de contexte même sur des enquêtes plus larges avec les enseignants ou sur la culture scolaire. Pour plus de détails sur le flux de travail, voir notre répartition complète de l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA en action.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes des enseignants
De nombreuses écoles et districts rencontrent des défis lorsque plusieurs éducateurs, administrateurs ou chercheurs doivent interpréter ensemble les résultats des enquêtes—surtout sur des sujets nuancés comme la culture scolaire, le moral ou les dynamiques de classe.
Chats collaboratifs avec l'IA : Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA—seul ou en équipe. Chaque analyse peut être enregistrée comme une session de chat unique, et vous pouvez appliquer différents filtres, vous concentrer sur certains rôles d'enseignants, ou explorer des thèmes spécifiques dans chacune d'elles.
Propriété claire et contexte : Chaque chat indique qui l'a créé, facilitant la coordination, évitant les doubles efforts, et permettant de reprendre les fils de discussion où d'autres s'étaient arrêtés. Vous ne perdrez pas le fil de quel membre de l'équipe a exploré quel angle.
Attribution et travail d'équipe : Lorsqu'on travaille ensemble dans le Chat IA, les messages montrent l'avatar de chaque expéditeur—vous voyez en un coup d'œil qui a suggéré quelle ligne de recherche. C'est particulièrement utile lorsque vous collaborez avec plusieurs membres de l'équipe sur des plans d'action ou des rapports pour la direction du district.
Aucun goulet d'étranglement, pas d'expert requis : N'importe qui dans votre équipe peut poser des questions, explorer des sujets de suivi, et contribuer à la découverte—pas besoin d'un analyste de données dédié.
Créez votre enquête auprès des enseignants sur la culture scolaire maintenant
Commencez à collecter des données plus riches et à trouver des insights exploitables—créez une enquête conversationnelle auprès des enseignants sur la culture scolaire avec des suivis alimentés par l'IA et une analyse instantanée aujourd'hui.