Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des enseignants concernant le soutien à la santé mentale des étudiants, en utilisant des outils alimentés par l'IA et des flux de travail pratiques pour obtenir des informations exploitables.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
Les outils et les flux de travail que vous choisissez dépendent largement de la forme et de la structure de vos données d'enquête. Si vous travaillez avec :
Données quantitatives : Ce sont les chiffres—comme le nombre d'enseignants qui sélectionnent une option, évaluent la satisfaction ou signalent des incidents. Vous pouvez rapidement additionner, filtrer et représenter ces données dans Excel ou Google Sheets. Ces outils conventionnels gèrent extrêmement bien les pourcentages, les tendances ou les statistiques simples.
Données qualitatives : Celles-ci couvrent les questions ouvertes, les suivis détaillés ou les réponses textuelles longues. Lorsque des dizaines ou des centaines d'enseignants répondent avec leurs propres mots, il est quasiment impossible de tout parcourir manuellement. C'est là que les outils d'IA deviennent nécessaires—non seulement pour découvrir ce qui est fréquent, mais pour dégager ce qui est significatif.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
ChatGPT et les LLM similaires vous permettent de coller les réponses exportées et de poser des questions sur les données. Si vous manquez de temps, vous pouvez copier les réponses dans un chat avec GPT-4, ajouter un peu de contexte et obtenir des résumés ou des thèmes immédiatement. C'est simple—mais pas très pratique pour les ensembles de données plus volumineux. Vous devrez formater les données pour qu'elles aient du sens pour l'IA, surveiller les limites de contexte (si vous collez trop, une partie sera coupée), et continuer à faire des allers-retours entre vos résultats et vos données source. Cependant, cela reste un moyen rapide de comprendre 10 à 20 réponses en texte ouvert.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour ce flux de travail précis—il collecte des données, effectue des suivis et analyse les réponses en utilisant l'IA. Lorsque vous créez une enquête conversationnelle dans Specific, l'IA peut poser des suivis intelligents en temps réel, rendant les données plus riches et perspicaces. C'est crucial pour des sujets comme la santé mentale des étudiants, où la nuance est essentielle et les détails comptent. Voici comment fonctionnent les suivis automatiques de l'IA.
L'analyse dans Specific est instantanée et toujours à jour. Elle résume toutes les réponses des enseignants, met automatiquement en évidence les thèmes clés, les points de douleur ou les besoins non satisfaits, et facilite l'action sur ce que les enseignants disent réellement. Plus besoin de trier les feuilles de calcul. Il suffit de discuter avec l'IA de vos résultats d'enquête—comme si vous aviez un analyste de recherche à vos côtés. De plus, vous avez le contrôle sur le contexte envoyé à l'IA, vous permettant d'affiner ce qui est analysé—voir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes IA de Specific.
Exemples et modèles : Si vous devez créer une enquête de soutien à la santé mentale des enseignants depuis le début ou avez besoin d'inspiration, le générateur d'enquêtes IA pour le soutien à la santé mentale des enseignants de Specific s'occupe automatiquement de la structure, du libellé et de la logique de suivi.
Si vous voulez aller plus loin, cet article couvre les meilleures questions pour ce sujet d'enquête, et voici un guide pour la création d'enquêtes.
Prompts utiles pour analyser les données d'enquête des enseignants sur le soutien à la santé mentale des étudiants
L'analyse d'enquête assistée par l'IA s'accélère énormément avec les bons prompts. Voici quelques-uns qui fonctionnent particulièrement bien pour les enquêtes auprès des enseignants sur le soutien à la santé mentale des étudiants. Collez-les directement dans votre outil IA ou utilisez-les comme points de départ dans Specific, ChatGPT ou la plateforme que vous préférez.
Prompt pour les idées principales : Vous aide à rapidement voir les principaux thèmes dans toutes ces réponses ouvertes :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explications.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Sortie d'exemple :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Plus vous donnez de contexte, mieux l'IA peut analyser : Pour des résultats optimaux, décrivez brièvement votre enquête ou vos objectifs au début. Exemple :
Cette enquête a été répondue par des enseignants travaillant dans des écoles de la maternelle à la terminale. L'enquête vise à identifier les lacunes dans le soutien à la santé mentale des étudiants du point de vue des enseignants. Je veux comprendre quels défis les enseignants rencontrent et quel soutien ils pensent être le plus utile.
Approfondissez avec un prompt de suivi lorsque une idée principale nécessite une exploration :
Parlez-moi plus de la formation à la santé mentale (idée principale)
Prompt pour un sujet spécifique : Pour voir si quelque chose a été évoqué—et ce que les enseignants ont réellement dit :
Quelqu'un a-t-il parlé de la stigmatisation autour de la santé mentale ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Pour cartographier les groupes d'enseignants avec différents besoins ou mentalités :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Passez à travers le bruit jusqu'à ce qui bloque les efforts de soutien des enseignants :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Pour évaluer l'atmosphère ou l'élan général des enseignants :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en valeur les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et les besoins non satisfaits :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou requêtes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque c'est pertinent.
Ces prompts révèlent des informations super-utiles rapidement, et vous pouvez les adapter à presque n'importe quelle enquête enseignante sur le soutien à la santé mentale des étudiants.
Le besoin d'une analyse qualitative profonde est renforcé par le fait que seulement 40 % des étudiants ayant des troubles de santé mentale reçoivent effectivement des services—et les trois quarts d'entre eux le font à l'école.[4] Ce n'est qu'en comprenant réellement les voix des enseignants que nous pouvons améliorer ces chiffres.
Comment Specific traite différents types de questions dans l'analyse qualitative
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Chacune de ces questions reçoit un résumé qui concentre ce que les enseignants ont dit dans toutes les réponses, et—si des suivis ont été posés—les thèmes qui ont émergé dans la seconde ou la troisième couche de conversation.
Choix (avec suivis) : Dans les cas où les enseignants sélectionnent une option multiple (par exemple, "Quel type de soutien aux étudiants est le plus manquant ?") puis répondent à une question de suivi, Specific résume ces réponses en les regroupant par choix initial. Cela met en avant pourquoi les enseignants ont sélectionné des domaines particuliers comme nécessitant une amélioration.
NPS (Net Promoter Score) : La question NPS peut révéler quels enseignants sont des promoteurs, passifs ou détracteurs des systèmes actuels de soutien à la santé mentale. Pour chaque catégorie, vous obtenez des résumés des réponses au suivi "pourquoi ?", qui mettent en lumière ce qui conduit à la satisfaction ou l'insatisfaction.
Vous pouvez utiliser ChatGPT pour ces résumés aussi. Le processus nécessite juste plus de copie, de regroupement manuel et de copie des blocs questions/réponses. Specific rassemble tout cela, économisant des heures de travail, surtout dans les études plus importantes où les enseignants fournissent beaucoup de retours détaillés.
Gérer les défis de taille de contexte lors de l'utilisation d'outils IA
Faire face aux limites de contexte de l'IA est courant—surtout avec de grandes enquêtes enseignantes. La plupart des modèles d'IA ont une limite quant à la quantité de texte qu'ils peuvent analyser en une seule fois. Specific gère cela avec deux solutions intégrées que vous pouvez appliquer manuellement dans GPT, mais avec plus d'effort :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations avec les enseignants où les répondants ont répondu à des questions spécifiques ou choisi des réponses sélectionnées. Vous pouvez réduire l'ensemble de données avant de l'envoyer à l'IA, en vous concentrant uniquement sur ce qui est important pour votre objectif immédiat.
Rognage : Envoyez uniquement les questions à l'IA qui tiennent dans la fenêtre de contexte autorisée—ce qui aide à ne pas perdre de réponses par troncation et permet l'analyse de grands ensembles de données en cycles plus courts.
Étant donné qu'un jeune sur six aux États-Unis éprouve un trouble de santé mentale chaque année, le besoin de méthodes d'analyse évolutives et efficaces n'a jamais été aussi grand.[1]
Explorez plus de conseils pour un filtrage et un rognage avancés dans le contexte dans le guide d'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes enseignantes
L'analyse d'enquête en équipe est souvent désordonnée. Lorsque plusieurs administrateurs scolaires ou chercheurs tentent d'examiner les retours des enseignants sur le soutien à la santé mentale des étudiants, on perd du temps à suivre qui explore quels thèmes, quelles citations sont extraites, et qui recommande quelles actions.
Avec Specific, la collaboration est intégrée dès le départ. Vous pouvez analyser les données d'enquête en discutant directement avec l'IA, créer de nouveaux chats pour différents objectifs et inviter d'autres à faire de même. Chaque chat peut être filtré par segment d'enseignant, type de réponse, ou même sentiment, et il est toujours évident quelle personne a commencé une conversation.
La visibilité et le suivi sont faciles : Dans les chats collaboratifs, vous voyez les avatars à côté de chaque message pour toujours savoir qui a contribué une idée ou demandé un nouvel aperçu. Lorsque les équipes travaillent ensemble—qu'il s'agisse de conseillers scolaires, d'administrateurs de district ou d'équipes de recherche—elles peuvent toutes explorer les mêmes données enseignantes en même temps sans se marcher sur les pieds.
Des fonctionnalités comme celles-ci aident les équipes à passer rapidement de la collecte de données au changement réel, spécialement pour des sujets nuancés comme le soutien à la santé mentale des étudiants, qui peuvent être décourageants à aborder seuls. Lisez comment l'éditeur d{