Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des étudiants d'une école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage à l'aide d'outils d'analyse de réponses de sondage alimentés par l'intelligence artificielle.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des sondages
Les outils que vous souhaitez utiliser dépendent de la structure et du format de vos données de réponse. Si vous avez :
Données quantitatives : Les réponses telles que « Êtes-vous satisfait de votre apprentissage ? » (à l'aide d'une évaluation ou de choix multiples) sont faciles à compter et à visualiser à l'aide d'outils comme Excel ou Google Sheets. Vous pourrez classer les réponses par classe, domaine ou lieu pour obtenir des informations statistiques rapides.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes telles que « Quel a été votre plus grand défi pendant votre apprentissage ? », ou pour les questions de suivi où les étudiants écrivent librement, le nombre de mots rend rapidement impossible la lecture de chaque entrée. C'est là que les outils d'IA font toute la différence - ils peuvent résumer instantanément des centaines de réponses écrites, révélant des thèmes et des motifs que les outils traditionnels manquent.
Il existe deux approches d'outillage pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Si vous avez exporté vos réponses de sondage, vous pouvez les copier dans ChatGPT ou un autre grand modèle de langage et inviter le système à obtenir des résumés, des thèmes ou des points de douleur. C'est la méthode rapide et simple : il suffit de copier-coller et de discuter.
Inconvénient : Traiter les données de cette manière n'est pas pratique à grande échelle. Vous devrez gérer les fenêtres de contexte (limites sur la quantité de texte que l'IA peut « voir » à la fois), et il n'y a pas de structure spécifique au sondage - juste un long dépôt de texte. Si vous souhaitez comparer les réponses par question ou logique de suivi, cela devient rapidement ingérable.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil IA conçu pour cet usage, Specific vous permet à la fois de collecter des données de sondage et d'analyser les réponses en un seul endroit (en savoir plus sur l'analyse des réponses par IA dans Specific).
Lors de la collecte de données, Specific pose des questions de suivi intelligentes et en temps réel à l'aide de l'IA - cela améliore la qualité des données, offrant des informations plus approfondies que les formulaires statiques. Vous pouvez en savoir plus sur comment fonctionnent les questions de suivi automatique ici.
Analyse instantanée alimentée par l'IA dans Specific signifie que vous obtenez des résumés instantanés pour chaque question et suivi, trouvez des thèmes clés, voyez les points de douleur et transformez vos données en informations exploitables - sans manipuler de feuilles de calcul ou lire manuellement.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA au sujet de vos résultats, comme dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires qui vous permettent de filtrer les réponses, de vous concentrer sur certaines questions ou groupes, et d'organiser les données envoyées au contexte de l'IA. Cette flexibilité est un grand gain de temps pour toute enquête sur l'expérience d'apprentissage.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des étudiants d'une école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage
Si vous utilisez ChatGPT, Specific ou tout autre assistant IA pour analyser les données qualitatives des sondages, la véritable magie se produit avec vos prompts. Voici quelques-uns des plus efficaces pour comprendre vos résultats de sondage sur l'apprentissage des étudiants d'une école professionnelle :
Prompt pour les idées clés : Idéal pour résumer rapidement les principaux sujets mentionnés dans toutes les réponses.
Votre tâche est d'extraire les idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée clé spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), de la plus mentionnée à la moins mentionnée
- pas de suggestions
- pas d'indices
Exemple de résultat :
1. **Texte d'idée clé :** texte explicatif
2. **Texte d'idée clé :** texte explicatif
3. **Texte d'idée clé :** texte explicatif
N'oubliez jamais : L'IA fera un meilleur travail si vous ajoutez un contexte à votre sondage, à la situation et à votre objectif. Par exemple :
Agissez en tant qu'analyste en recherche d'éducation. Les réponses suivantes proviennent d'étudiants d'une école professionnelle réfléchissant à leur récente expérience d'apprentissage. Mon objectif est de comprendre ce qui soutient l'employabilité et la satisfaction de ces étudiants.
Une fois que vous voyez des thèmes de haut niveau, approfondissez avec un suivi :
Prompt pour une analyse plus approfondie sur une idée clé - « Dites-m'en plus sur [idée clé]. »
Cela peut révéler des citations spécifiques, des défis et ce qui se cache derrière chaque thème.
Prompt pour un sujet spécifique : Vous souhaitez vérifier si les répondants ont mentionné quelque chose (par exemple, « mentorat » ou « tâches pratiques ») ? Utilisez :
« Quelqu'un a-t-il parlé de mentorat ? Inclure des citations. »
Prompt pour les personnes : Si vous souhaitez découvrir différents types d'étudiants (par exemple, confiants, en difficulté, axés sur la carrière) :
« Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personnes distinctes - similaire à la manière dont les 'personas' sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent dans les conversations. »
Prompt pour les points de douleur et les défis :
« Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence. »
Prompt pour les motivations et moteurs :
« Dans les conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. »
Prompt pour l'analyse de sentiments :
« Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses du sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Ces prompts vous aident à plonger efficacement dans les insights, que vous utilisiez ChatGPT ou en analysant directement dans un sondage conçu pour les expériences d'apprentissage des étudiants professionnels.
Comment Specific analyse différents types de données qualitatives
Specific adapte son analyse alimentée par l'IA en fonction de chaque type de question. Voici comment cela fonctionne avec les données typiques des sondages :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous offre un résumé ciblé de toutes les principales réponses et de toute conversation de suivi liée à cette question, afin que vous capturiez les perspectives des étudiants en détail.
Choix avec suivis : Si un étudiant sélectionne une réponse spécifique puis écrit une réponse à un suivi, Specific produit un résumé granulaire pour chaque choix, montrant pourquoi les étudiants l'ont sélectionné et leurs commentaires à l'appui.
NPS (Net Promoter Score) : Pour des questions telles que « Quelle est la probabilité que vous recommandiez cet apprentissage à un pair ? », l'IA génère des résumés divisés en détracteurs, passifs et promoteurs. Vous voyez les points de douleur et les éloges pour chaque cohorte, liés à leurs commentaires ouverts.
Vous pourriez faire cela avec ChatGPT aussi, mais c'est définitivement plus intensif en travail et beaucoup plus difficile de suivre quelles réponses appartiennent à quels suivis ou choix. En savoir plus sur la création de sondages de haute qualité, riches en suivis avec les meilleurs types de questions pour votre public.
Comment résoudre les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des réponses des sondages
L'un des principaux obstacles techniques est que les IA comme GPT ne « voient » qu'une quantité limitée de texte à la fois (la soi-disant fenêtre de contexte). Dans un grand sondage étudiant professionnel, vous pourriez avoir des milliers de réponses - ce qui ne rentre tout simplement pas.
Il existe deux stratégies principales pour y remédier, toutes deux prises en charge par Specific dès le départ :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction des réponses des utilisateurs - disons, ne regarder que les sondages où les étudiants ont répondu à une question comme « Avez-vous reçu suffisamment de formation pratique ? » Cela permet à l'IA de concentrer son analyse sur les conversations les plus pertinentes.
Rogner : Vous pouvez choisir des questions spécifiques du sondage pour que l'IA les analyse, en laissant de côté les parties de la conversation dont vous n'avez pas besoin pour le moment. Cela maintient votre analyse dans les limites du contexte tout en garantissant des insights riches et ciblés.
Ces techniques vous permettent d'analyser même les plus grandes enquêtes sur les apprentissages sans manquer des motifs ou des citations cruciaux. Essayez-le vous-même dans la fonction d'analyse des réponses par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des sondages des étudiants d'une école professionnelle
C'est un point de douleur commun : Trier les sondages d'apprentissage des étudiants professionnels est un défi, et partager ces insights au sein d'une équipe peut rendre les choses encore plus compliquées. Comment éviter les interminables feuilles de calcul et garder les conversations contextuelles ?
Analyse en discutant avec l'IA : Specific permet à chaque membre de l'équipe de plonger dans les données du sondage simplement en discutant avec une IA à propos des réponses. Il n'y a pas de courbe d'apprentissage - posez simplement des questions, et obtenez des réponses.
Plusieurs chats AI pour le travail d'équipe : Vous pouvez créer plusieurs fils de chats, chacun filtré pour un thème spécifique - comme « retours sur le mentorat » ou « insights sur l'employabilité ». Chaque chat montre qui l'a créé, afin que les équipes puissent suivre les différentes lignes d'enquête et éviter les travaux redondants.
Voir qui a dit quoi dans les chats d'analyse : Lorsque vous et vos collègues discutez des résultats, chaque message montre l'avatar de l'expéditeur, fournissant une clarté instantanée sur les commentaires et suggestions. C'est une analyse rendue vraiment collaborative - parfaite pour les grandes études multi-campus ou les équipes menant des évaluations à l'échelle régionale.
Avec des outils conçus pour une collaboration réelle, le processus ressemble davantage à un atelier partagé qu'à une séance de piratage en solo. Curieux de concevoir des workflows collaboratifs ? Parcourez le guide de l'éditeur de sondage IA ou consultez notre guide pratique sur les enquêtes des étudiants professionnels.
Créez dès maintenant votre sondage pour les étudiants de l'école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage
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