Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants d'une école professionnelle sur la sécurité du campus en utilisant des outils d'IA et des techniques simples pour obtenir des idées approfondies.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche que vous adoptez, ainsi que les outils que vous utilisez, dépendent de la structure de vos données. Si vous travaillez avec des chiffres clairs, le flux de travail est très différent de celui que vous suivez lorsque vous êtes confronté à des dizaines ou des centaines de commentaires détaillés.
Données quantitatives : Si vos résultats sont des éléments comme « combien d'étudiants ont choisi l'Option A par rapport à l'Option B », des outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets fonctionnent bien. Vous pouvez compter, créer des graphiques et repérer des motifs avec des filtres et des formules simples.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête comprend des questions ouvertes ou des réponses de suivi, la lecture manuelle n'est tout simplement pas faisable au-delà de quelques réponses. Les outils d'IA changent la donne ici - ils aident à traiter, résumer et extraire des idées significatives à partir de réponses textuelles longues, qui deviennent autrement très vite accablantes.
Il existe deux approches pour les outils face aux réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Exportation simple et chat: Vous pouvez copier toutes vos données de réponses à l’enquête et les coller dans ChatGPT (ou un autre LLM). Ensuite, vous commencez à discuter des motifs, à poser des questions et à demander des résumés.
Inconvénients : Bien que cette méthode soit flexible, elle n'est pas particulièrement pratique. Vous rencontrez souvent des limites quant à la quantité de données que vous pouvez inclure dans un chat, et organiser votre flux de travail peut devenir désordonné. Si vos données sont désordonnées ou longues, vous vous retrouvez à jongler avec du texte au lieu de vous concentrer sur les idées.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes : Des outils comme Specific sont spécialement conçus pour collecter et analyser les réponses aux enquêtes en utilisant l'IA. Vous n'analysez pas seulement ; vous recueillez des données plus riches dès le départ en laissant l'IA poser des questions de suivi intelligentes (ce qui améliore la qualité de vos résultats et la clarté des thèmes principaux).
Idées instantanées de l'IA : L'IA de Specific résume chaque ensemble de réponses, trouve les thèmes récurrents et met en évidence les actions à entreprendre à partir de votre enquête sur la sécurité du campus des étudiants de l'école professionnelle en quelques secondes seulement. Vous ne perdez pas de temps à exporter ou à nettoyer des feuilles de calcul - les idées résumées sont prêtes à explorer.
Approche conversationnelle de l'analyse : Vous pouvez discuter avec l'IA de Specific comme vous le feriez avec ChatGPT, mais avec une conscience contextuelle supplémentaire pour votre enquête. Vous trouverez également des fonctionnalités pour filtrer et gérer les données envoyées à l'IA, ce qui est crucial pour rester concentré lorsque vous avez de nombreuses conversations.
D'autres plateformes d'enquête IA existent (comme Survicate, BlockSurvey ou Officer Survey), mais peu offrent ce flux de travail fluide basé sur le chat, l'analyse instantanée, et la gestion à la fois de la création d'enquêtes et du traitement des données. [5] [6] [7]
Invites utiles pour analyser les réponses des étudiants de l'école professionnelle sur la sécurité du campus
Une fois que vous avez entré les données de votre enquête auprès des étudiants de l'école professionnelle dans ChatGPT, Specific, ou tout autre outil basé sur LLM, les invites sont la manière de piloter l'analyse. De fortes invites facilitent l'exploration des préoccupations en matière de sécurité du campus, la recherche de motifs et la mise en évidence de ce qui compte le plus pour les étudiants.
Invite pour les idées principales : Cela fonctionne admirablement pour découvrir les sujets majeurs discutés par les étudiants à propos de la sécurité du campus. Essayez ceci :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences pour le résultat :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de résultat :
1. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
Vous obtenez immédiatement des résumés compacts et exploitables. L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte sur votre enquête et vos objectifs. Par exemple :
Cette enquête auprès des étudiants de l'école professionnelle couvre les préoccupations et les expériences concernant la sécurité du campus. Les étudiants viennent de divers horizons et étudient des matières techniques. Veuillez vous concentrer sur l'identification de ce qui les fait sentir sûrs ou non sur le campus, ainsi que des améliorations suggérées.
Obtenez des idées plus profondes sur des thèmes spécifiques : Après avoir repéré une idée principale (par exemple, « Mauvaise éclairage dans les parkings »), demandez :
Dites-m'en plus sur le mauvais éclairage dans les parkings.
Invite pour les sujets discutés : Pour vérifier si les étudiants ont mentionné des éléments comme « postes d'appel d'urgence », essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de postes d'appel d'urgence ? Incluez des citations.
Invite pour les personas : Pour comprendre les motifs et regrouper les étudiants par attitudes ou besoins, utilisez :
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 dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Si vous voulez une carte claire des actions à améliorer, demandez :
Analysez les réponses à l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour l'analyse sentimentale : Pour savoir si les étudiants se sentent globalement positifs, négatifs ou neutres au sujet de la sécurité sur le campus, essayez :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Besoin de plus d'inspiration pour les invites ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur la sécurité du campus des étudiants de l'école professionnelle—les bonnes questions renforcent même les meilleures invites.
Comment Specific gère l'analyse des données qualitatives basée sur le type de question
Specific est conçu pour respecter la structure de votre enquête afin que l'analyse reflète votre conception d'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtiendrez un résumé complet de toutes les réponses des étudiants—et les réponses de suivi sont intégrées et analysées comme des développements riches en contexte, non perdues dans un annexe en désordre. C'est essentiel pour capturer des détails sur la sécurité du campus qui autrement pourraient rester cachés.
Choix avec suivis : Chaque réponse à choix multiple (par exemple, « À quel point vous sentez-vous en sécurité dans les parkings ? ») est accompagnée d'un résumé de tous les commentaires de suivi des étudiants ayant choisi cette réponse. Il est facile de voir non seulement combien ont choisi une réponse, mais pourquoi ils l'ont fait.
NPS (Net Promoter Score) : Specific résume les réponses de suivi par groupe—détracteurs, passifs et promoteurs—afin que vous puissiez repérer ce qui rend les étudiants de fervents défenseurs ou critiques vocaux de vos efforts pour la sécurité du campus.
Vous pouvez reproduire cette organisation dans ChatGPT en segmentant manuellement vos données, mais cela ajoute des étapes supplémentaires de travail et d'édition.
Vous voulez voir à quoi cela ressemble en pratique ? Jetez un œil à notre générateur d'enquête sur la sécurité du campus pour les étudiants de l'école professionnelle—il est structuré pour assortir chaque réponse à un contexte exploitable et analysable.
Gérer les limites de taille de contexte de l’IA lors de l'analyse de nombreuses réponses d'enquête
Faire face à la fenêtre de contexte de l’IA—où toutes vos conversations ne rentrent pas dans un seul chat—est un défi classique dans l'analyse d'enquête. Lorsque vous collectez des dizaines ou des centaines de commentaires d'étudiants sur la sécurité, tout ne rentre pas en même temps.
Il existe deux tactiques clés pour surmonter ceci (et Specific les gère toutes les deux par défaut) :
Filtrage : N'incluez que les conversations où les étudiants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi certaines réponses. Cela réduit le champ de votre analyse par IA, vous permettant de vous concentrer, par exemple, sur les étudiants qui se sentaient en danger la nuit ou ceux qui ont mentionné le personnel de sécurité directement.
Recadrage : Au lieu d'envoyer l'historique complet de la conversation, sélectionnez uniquement les questions (et réponses) les plus pertinentes pour votre analyse actuelle. Si vous souhaitez uniquement analyser les réponses à la question ouverte « Comment pouvons-nous rendre le campus plus sûr ? », envoyez seulement celles-ci—maximisant l'espace pour davantage de voix d'étudiants d'un seul coup.
Cela rend possible de découper les données d'enquête sur la sécurité du campus des étudiants professionnels à grande échelle, et garde votre flux de travail gérable. Lisez-en plus sur la gestion des grands ensembles de données et des limites de contexte avec l'analyse des réponses d'enquête IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des étudiants de l'école professionnelle
L'analyse en équipe peut être un casse-tête—surtout lorsque plusieurs membres du personnel examinent des réponses d'une enquête auprès des étudiants de l'école professionnelle sur la sécurité du campus et que chacun souhaite mettre en évidence différents points.
Collaboration par conception : Specific vous permet de discuter avec l'IA de vos résultats d'enquête, mais vous pouvez avoir plusieurs chats ouverts à la fois. Chacun peut être filtré pour un angle spécifique (« problèmes d'éclairage », « présence du personnel », ou « nuits vs jours »), et chaque chat indique qui l'a créé, gardant les efforts d'analyse coordonnés.
Savoir qui travaille sur quoi : Dans l'analyse basée sur le chat, chaque message est étiqueté avec l'avatar de l'expéditeur. Lorsque un agent de sécurité et un gestionnaire de campus examinent les retours sur la sécurité des étudiants, vous savez instantanément de qui proviennent les questions ou les interprétations que vous lisez. C'est comme Slack, mais conçu pour les données d'enquête.
Collaboration focalisée, pas de chaos : Plusieurs membres de l'équipe peuvent explorer différents sous-ensembles de données ou hypothèses à la fois—pensez revoir uniquement les réponses mentionnant