Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des enseignants concernant le moral à l'école, en utilisant les meilleurs outils et méthodes alimentées par l'IA pour l'analyse des enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
L'approche et les outils que vous utilisez pour analyser les réponses des enseignants dépendent vraiment de la structure de vos données, qu'elles soient structurées ou ouvertes.
Données quantitatives : Si vous examinez des chiffres, comme le nombre d'enseignants ayant déclaré un haut moral ou ayant répondu « oui » à une question, des outils comme Excel ou Google Sheets suffisent amplement. Ils permettent de calculer rapidement les chiffres, les pourcentages et de générer des graphiques, facilitant ainsi l'identification des tendances.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes sont d'un tout autre ordre. Les enseignants partagent souvent des réflexions détaillées ou approfondissent les questions initiales, créant des réponses longues et nuancées, impossibles à simplement « parcourir » si vous cherchez de véritables insights. Vous ne pouvez pas les trier manuellement de manière significative si vous recevez plus qu'une poignée. C'est là que l'IA change véritablement la donne : elle trouve des thèmes, détecte le sentiment, et transforme ces mots en motifs et idées exploitables.
Il existe deux principales façons d'aborder les réponses qualitatives en matière d'outillage et de flux de travail. Examinons-les toutes les deux :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse de l'IA
Si vous avez exporté des données d'enquête, comme un tableur ou des réponses brutes, vous pouvez copier et coller votre texte dans quelque chose comme ChatGPT. À partir de là, vous pouvez avoir un échange avec l'IA sur vos données.
C'est flexible, mais pas toujours fluide. Vous devez toujours formater vos données pour le chat, gérer les limites de taille de contexte parfois gênantes, et copier-coller les résultats vous-même. Pour la plupart des enseignants ou du personnel scolaire, cela fonctionne en un clin d'œil, mais faire une analyse approfondie ou basée sur l'équipe devient vite désordonné.
Outil tout-en-un comme Specific
Une plateforme comme Specific est conçue de A à Z pour cela. Vous pouvez créer l'enquête, collecter les données et analyser immédiatement les résultats à l'aide de l'IA.
Ce qui distingue vraiment cette approche pour une analyse plus approfondie, ce sont les questions de suivi automatiques, pilotées par l'IA, afin d'obtenir des réponses plus riches de vos enseignants. Chaque réponse offre plus de contexte, ce qui se traduit par de meilleurs insights, plus clairs.
Découvrez comment fonctionnent les suivis pilotés par l'IA.
L'analyse instantanée est là où les choses deviennent puissantes : Specific résume les réponses ouvertes, met en évidence les sujets les plus fréquents, et vous permet de discuter avec l'IA à propos des données, tout comme ChatGPT. En plus, le filtrage de conversation et les fils de chat facilitent l'approfondissement de tout sujet précis, sans exportation de tableurs ou manipulation manuelle.
Ce flux de travail tout-en-un signifie moins de jonglage et des informations incroyablement rapides. Étant donné que seulement 18% des enseignants des écoles publiques dans une enquête récente ont déclaré être « très satisfaits » de leur travail - et près de la moitié ont dit que des problèmes de santé mentale nuisaient à leur enseignement - disposer de données riches et claires (et en faire sens efficacement) n'est pas un luxe, c'est essentiel pour un réel changement. [1]
Invite utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses à l'enquête auprès des enseignants concernant le moral à l'école
La véritable magie de l'analyse par IA ne réside pas seulement dans l'automatisation, mais dans la façon dont vous lui demandez d'analyser les données. Avec les bonnes invites, vous pouvez obtenir des réponses exploitables, identifier le « pourquoi » derrière les tendances, et même découvrir des insights inattendus sur le moral de vos enseignants.
Invite pour les idées principales — Idéale pour les sujets ou thèmes généraux, surtout dans les feedbacks longs. Specific utilise une version de cette invite, mais elle fonctionne dans ChatGPT ou presque tout grand modèle de langage :
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 :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas de 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
Fournissez un contexte pour de meilleurs résultats. L'IA performe toujours mieux si vous lui dites non seulement ce que vous voulez, mais pourquoi cela vous intéresse. Voici comment vous pourriez ajouter du contexte à propos de votre enquête :
Ces données proviennent d'une enquête auprès des enseignants sur le moral de l'école menée au printemps 2024 dans une école élémentaire urbaine. Mon objectif est de comprendre les principaux facteurs à l'origine du faible moral et les changements qui pourraient aider les enseignants à se sentir plus soutenus par la direction.
Invite pour le suivi : Après avoir obtenu les idées principales, vous pouvez approfondir - « Parlez-moi plus de XYZ (idée principale). » L'IA se penchera dessus et extraira des détails ou des citations sur ce sous-sujet.
Invite pour un sujet spécifique : Vous voulez vérifier si un thème que vous soupçonnez (comme « charge de travail » ou « soutien administratif ») est apparu ? Utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de la charge de travail ? Incluez des citations.
Invite pour les personas : Faites émerger des « types » d'enseignants en fonction de leurs réponses à l'enquête. Pour le travail sur le moral à l'école, cela est révélateur - les nouvelles recrues mentionnent-elles des défis différents des enseignants expérimentés ? Comment les motivations ou frustrations se distinguent-elles ?
D'après les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire à l'utilisation des « personas » en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Guidez l'IA pour lister et regrouper les difficultés les plus communes pour votre personnel enseignant.
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communément mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Invite pour l'analyse de sentiment : Pour avoir une idée de l'humeur à travers vos réponses.
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou rétroactions qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour plus d'idées, essayez ces meilleures questions pour une enquête auprès des enseignants sur le moral à l'école - les bonnes invites commencent toujours avec les bonnes questions.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Toutes les analyses d'enquête ne se valent pas, surtout lorsque vous mélangez questions ouvertes, cotes, et questions basées sur le choix. L'approche que vous utilisez doit correspondre à la structure de votre enquête.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume automatiquement chaque réponse, et — s'il y a des réponses de suivi — rassemble ces insights pour une image complète. Ainsi, les réponses ne sont pas vues isolément ; elles sont contextuelles, riches, et capturées dans un résumé unique.
Choix avec suivis : Si vous demandez aux enseignants de faire un choix (« Quelle est la principale cause du faible moral ? »), et approfondissez ensuite, Specific regroupe tous les suivis et donne à chaque choix son propre résumé. Vous n'avez pas à chercher quel suivi appartient à quoi ; tout est au même endroit.
NPS (Net Promoter Score) : Voyez rapidement en quoi les détracteurs, les passifs, et les promoteurs diffèrent — chaque groupe obtient son propre résumé de ce que les enseignants ont dit dans les suivis. C'est idéal pour comprendre le « pourquoi » derrière le score.
Lancez votre enquête NPS pour enseignants sur le moral scolaire directement dans Specific.
Techniquement, vous pouvez faire la même chose manuellement avec ChatGPT si vous organisez vos données pour chaque groupe au préalable. Mais ce processus est plus exigeant, surtout à mesure que la taille de votre enquête grandit.
Comment résoudre les limites de taille de contexte des IA avec les données d'enquête des enseignants
Quiconque travaille avec des enquêtes à grande échelle auprès des enseignants sait que les réponses ouvertes s'accumulent souvent rapidement - et la plupart des IA génératives, y compris ChatGPT et autres, ont des limites de taille de contexte imposées. Si votre sortie d'enquête ne rentre pas, il existe deux solutions efficaces (toutes deux disponibles dans Specific dès le départ) :
Filtrage : Au lieu de tout envoyer à l'IA, filtrez pour les questions ou choix clés. Par exemple, ne prenez que les conversations où les enseignants ont répondu à une question spécifique ou choisi une certaine réponse. Ainsi, l'IA analyse ce qui compte le plus, laissant de côté les données non pertinentes ou incomplètes.
Recadrage : Sélectionnez seulement les questions sur lesquelles vous vous concentrez. En envoyant uniquement celles-ci à l'IA, vous réduisez vos données et assurez une analyse plus approfondie et précise de cet ensemble - pas besoin de découpe manuelle ni de massage de données requis.
Ces deux méthodes permettent de s'assurer que les résultats de votre enquête auprès des enseignants sur le moral à l'école restent clairs, ciblés, et exploitables — même avec un échantillon important ou beaucoup de données ouvertes. De plus, elles sont indispensables quand 55% des éducateurs envisagent de quitter la profession - obtenir des insights fiables et opportuns ne peut pas attendre. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des enseignants
Analyser les enquêtes des enseignants concernant le moral à l'école se perd souvent dans le « chaos des versions » ou des fils de courriels désordonnés. La collaboration ne doit pas signifier confusion.
Analyse collaborative basée sur le chat : Avec Specific, vous analysez les données d'enquête en discutant directement avec l'IA. Les équipes — ou même l'ensemble des groupes de direction scolaire — peuvent réfléchir ensemble ou explorer les résultats directement sur la plateforme, et non à travers des fichiers exportés.
Chats IA multiples — chacun avec ses propres filtres : Tout le monde peut ouvrir un nouveau fil de chat et définir des filtres pour, par exemple, uniquement les nouveaux enseignants ou juste les réponses mentionnant la charge de travail. Il est clair d’un coup d'œil qui a commencé quel fil et quelle optique ils utilisent pour leur analyse.
Visibilité en temps réel et attribution : Au fur et à mesure que des collègues discutent avec l'IA, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur, de sorte qu'il est évident qui a demandé quoi. Si vous révisez le moral global de l'école ensemble, vous ne vous marcherez pas sur les pieds, et les processus de réflexion de chacun sont transparents.
Ces fonctionnalités collaboratives éliminent les suppositions quant à qui a dit quoi, et en quel contexte - surtout lorsque vous traitez des données sensibles et impactantes sur le moral du personnel enseignant. Vous pouvez en savoir plus sur cette analyse unique pilotée par chat et comment elle renforce l'efficacité des équipes dans notre guide d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Besoin de modifier votre enquête pour des collaborations futures ? Vous pouvez le faire en discutant avec l'éditeur d'enquêtes alimenté par l'IA - consultez comment fonctionne l'éditeur d'enquête IA et mettez à jour vos questions en anglais clair.
Pour des conseils étape par étape, consultez notre article sur comment créer une enquête auprès des enseignants sur le moral de l'école, ou commencez à construire votre enquête avec notre générateur d'enquête IA.
Créez votre enquête auprès des enseignants sur le moral de l'école maintenant
Ne tardez pas — débloquez des insights approfondis et exploitables de vos enseignants en quelques minutes. L'outil alimenté par l'IA de Specific vous facilite la tâche pour collecter, analyser, et agir sur les retours qui sont détaillés et honnêtes, vous aidant à améliorer le moral avant qu'il ne soit trop tard.