Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des enseignants sur le mentorat des enseignants, en mettant l'accent sur une analyse d'enquête intelligente et efficace alimentée par l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses de votre enquête sur le mentorat des enseignants
L'approche et les outils que vous devez utiliser dépendent des données que vous collectez de votre enquête auprès des enseignants. Voici comment je décompose cela en fonction du type de réponse :
Données quantitatives : Si vous avez des données d'enquête classiques - comme le nombre d'enseignants ayant choisi un certain programme de mentorat ou le score NPS - des outils comme Excel ou Google Sheets sont souvent tout ce dont vous avez besoin. Vous pouvez rapidement additionner les réponses, créer des tableaux croisés dynamiques et visualiser les tendances.
Données qualitatives : Mais si vous avez inclus des questions ouvertes ou des incitations de suivi, les données deviennent lourdes. Des centaines de réponses personnalisées sont ingérables à lire et à classer manuellement. C'est le scénario classique où les outils IA brillent : ils peuvent traiter rapidement les commentaires narratifs et extraire des tendances qu'un humain manquerait - encore plus dans de grands ensembles de données. L'IA peut analyser de grands volumes de commentaires des enseignants jusqu'à 70% plus vite que les méthodes manuelles, atteignant jusqu'à 90% de précision pour des tâches comme la classification des sentiments. [1]
Il existe deux approches pour le choix d'outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête auprès des enseignants et les coller dans ChatGPT ou des modèles GPT équivalents. C'est la forme la plus simple d'analyse alimentée par l'IA pour les réponses ouvertes.
Peu pratique : Soyons réalistes : gérer des exports CSV, préparer le contexte des invites et maintenir les données de l'enquête organisées est difficile. Vous atteindrez facilement les limites de caractères et risquez de manquer le contexte crucial qui donne du sens aux retours des enseignants. Revoir de longs blocs de texte dans ce format peut être fastidieux et il n'y a pas de structure intégrée aux résultats de l'analyse.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour ce flux de travail : Des outils tout-en-un comme Specific gèrent chaque étape de votre parcours d'enquête. Vous pouvez créer une enquête auprès des enseignants sur le mentorat (pas de construction manuelle), et au fur et à mesure que les données arrivent, elles sont automatiquement organisées et résumées par l'IA, sans exportations ni codage.
Amélioration de la qualité des données grâce aux suivis : Specific utilise l'IA pour poser des questions de suivi intelligentes et clarificatrices. Cela garantit que les réponses sont profondes, ciblées et claires. Si vous souhaitez comprendre pourquoi un enseignant sélectionne une approche de mentorat ou rencontre des difficultés lors de l'intégration, l'IA sollicitera de vrais exemples ou un contexte - c’est-à-dire de meilleures informations pour vous. Lisez plus sur les questions de suivi automatiques par l'IA ici.
L'analyse est instantanée et exploitable : La plateforme résume toutes les réponses des enseignants, extrait les thèmes clés, affiche des citations et vous permet de discuter avec les données comme ChatGPT, mais de manière plus structurée. Vous pouvez filtrer, segmenter et approfondir par type de question ou segment d'enseignants. Ce flux de travail est conçu pour les utilisateurs qui ont besoin d'exploiter réellement les informations - pas de feuilles de calcul, pas de copier-coller manuel, simplement des réponses précieuses pour votre équipe.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses à l'enquête auprès des enseignants
Lorsque vous analysez des réponses à une enquête de mentorat d'enseignants avec l'IA, les invites sont cruciales. Voici des invites éprouvées et ciblées qui fonctionnent pour ce cas d'utilisation - que ce soit dans ChatGPT, Specific ou des outils similaires :
Invite pour les idées principales : Cela vous donne les sujets chauds et les principaux enseignements (idéal pour les longues listes de réponses ouvertes) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de production :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des nombres, pas de mots), les plus mentionnées 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
Pour augmenter la qualité de l'IA : Ajoutez toujours plus de contexte sur votre enquête et vos objectifs. Par exemple :
Ces réponses ouvertes proviennent d'enseignants d'écoles publiques sur leurs expériences avec le mentorat des enseignants, en se concentrant spécifiquement sur l'intégration, les défis en classe et la rétention. Mon objectif principal est d'identifier les domaines clés où les programmes de mentorat apportent de la valeur et où les enseignants rencontrent des besoins non satisfaits. Mettez en évidence tout ce qui est corrélé à la rétention ou à la satisfaction.
Approfondissez les thèmes spécifiques : Vous voulez que l'IA développe ? Essayez :
Parlez-moi davantage du "soutien par les pairs avec des mentors"
Trouvez si un sujet spécifique a été mentionné : C'est excellent pour la validation—demandez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé du soutien pour les nouveaux enseignants ? Incluez des citations.
Invite pour personas : Comprendre les groupes de répondants—qui bénéficie le plus du mentorat, qui ne bénéficie pas.
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Découvrez les frustrations et les obstacles.
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence de survenance.
Invite pour les suggestions et idées : Les enseignants partagent souvent des idées créatives pour l'amélioration—demandez :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
L'IA et le traitement du langage naturel (NLP) ont transformé l'analyse des enquêtes pour les éducateurs, permettant une interprétation en temps réel des retours ouverts et révélant des sentiments ou des thèmes qui prenaient autrefois des semaines à démêler. [2] Si vous voulez encore plus d'idées d'invites, consultez notre guide détaillé sur l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Comment Specific analyse les réponses des enquêtes de mentorat des enseignants par type de question
Le truc avec l'analyse des enquêtes par IA est d'adapter la méthode au format de la question. Voici comment je le fais pour les enquêtes de mentorat des enseignants—cela montre également comment Specific structure automatiquement les choses :
Questions ouvertes avec/sans suivis : L'IA résume chaque réponse et tout suivi connexe. Vous obtenez un aperçu distillé, facile à lire, plus des citations pour plus de détails.
Questions à choix avec suivis : Chaque option de réponse (par exemple, "mentor assigné au début" vs "choisissez votre mentor") obtient un résumé séparé juste des suivis liés à ce choix. Cela aide à repérer quelles approches de soutien comptent le plus.
Questions NPS : Les promoteurs, passifs et détracteurs obtiennent chacun leur propre segment d'analyse. Vous pouvez immédiatement voir ce que les enseignants qui donnent des scores élevés aiment dans le mentorat, et où les détracteurs ont eu des difficultés.
Vous pouvez toujours répliquer cela avec des données brutes et ChatGPT, mais préparez-vous à beaucoup de tri manuel et d'assemblage de contexte.
Si vous souhaitez plus de conseils sur les formats de questions et comment ils affectent l'analyse, je recommande notre étude approfondie sur les meilleures questions pour les enquêtes de mentorat enseignant.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes enquêtes sur le mentorat des enseignants
Les limites de taille de contexte de l'IA sont réelles : Lorsque vous avez recueilli des centaines de réponses d'enseignants, tout ne rentrera pas dans une seule requête ChatGPT. La plupart des LLM ont des limites de jetons (caractères/mots), vous devrez donc segmenter vos données pour l'analyse.
Deux approches clés pour rester dans la fenêtre de contexte—toutes intégrées à Specific :
Filtrage : N'incluez que les conversations d'enquêtes où les enseignants ont répondu à certaines questions ou ont donné des types de réponses spécifiques dans votre analyse IA. Cela réduit les résultats à ce qui compte le plus (comme se concentrer uniquement sur les nouveaux embauchés ou les mentors).
Découpage : Limitez les questions envoyées à l'IA pour analyse - comme se concentrer exclusivement sur les réponses concernant "l'efficacité du mentorat" ou "l'accessibilité des mentors." Cela garde votre contexte serré et gérable, tout en garantissant que vous obtenez toujours un compte-rendu quantitatif et qualitatif solide.
Si vous préférez faire cela manuellement ou dans une autre plateforme, appliquez simplement des filtres et divisez les gros fichiers avant de les passer à votre outil IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête auprès des enseignants
La collaboration en équipe peut être l'un des aspects les plus difficiles de l'analyse des résultats d'une enquête auprès des enseignants, en particulier lorsque plusieurs parties prenantes (principaux, administrateurs, formateurs pédagogiques) doivent visualiser ou interpréter les résultats.
Dans Specific, toute l'analyse se fait via chat : N'importe quel membre de l'équipe peut lancer sa propre discussion avec l'IA, poser des questions d'analyse spécifiques, et ajouter ses propres filtres (comme se concentrer uniquement sur les enseignants en début de carrière). Vous pouvez garder ces discussions organisées en les nommant selon le focus de la recherche - comme "Impact du mentor sur la rétention" - pour que tout le monde reste sur la même longueur d'onde.
Multiples discussions avec attribution claire : Specific prend en charge plusieurs conversations d'analyse simultanées. Chaque discussion montre qui l'a créée et applique des filtres individuels ou des zones de focus. Cette transparence aide les équipes à éviter de dupliquer le travail et favorise une analyse collective plus approfondie.
Voir qui a dit quoi avec des avatars et étiquetage : Lors de la collaboration, vous pouvez instantanément identifier quel message ou quelle invite provient de quel membre de l'équipe, rendant l'examen et l'entrée asynchrones beaucoup plus efficaces. Il simplifie la communication interne pour les écoles, les districts et les partenaires de recherche visant des résultats exploitables.
Si vous souhaitez simplifier la création ou la révision des enquêtes, essayez l'éditeur d'enquêtes par IA pour modifier les questions et le flux à la volée - lisez-en plus ici.
Créez votre enquête sur le mentorat des enseignants maintenant
Réduisez votre temps d'analyse et débloquez des insights puissants sur le mentorat - la plateforme d'enquête par chat alimentée par l'IA de Specific permet de concevoir, de lancer et d'analyser votre enquête auprès des enseignants de manière transparente du début à la fin.