Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants des écoles professionnelles concernant leur préparation à la carrière. Si vous cherchez à transformer les données de l'enquête en informations exploitables, continuez à lire pour un guide étape par étape.
Choisir les bons outils pour l'analyse pilotée par l'IA
L'approche optimale pour analyser votre enquête auprès des étudiants des écoles professionnelles dépend de la structure de vos réponses en tant que données quantitatives ou qualitatives. Décomposons rapidement les options :
Données quantitatives: Pour des questions comme « Combien d'étudiants savent comment trouver des emplois qui les intéressent ? », vous pouvez facilement utiliser Excel ou Google Sheets pour obtenir des décomptes, moyennes et tendances.
Données qualitatives: Avec des questions ouvertes ou de suivi, les réponses peuvent s'accumuler rapidement. Lorsque vous lisez des dizaines—voire des centaines—d'histoires et réflexions d'étudiants, la révision manuelle n'est tout simplement pas réaliste. Ici, l'IA aide à exposer immédiatement des schémas cachés dans les retours des étudiants.
Il existe deux approches pour les outils lorsque l'on s'occupe des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier les réponses exportées de l'enquête dans ChatGPT (ou un autre outil GPT) et entamer des conversations sur les retours de vos étudiants.
Cette méthode fonctionne mieux pour les petits ensembles de données. Cependant, gérer de gros fichiers ou formater les données pour le contexte devient souvent maladroit. Naviguer dans les limites comme les erreurs de copier-coller ou la longueur du contexte rend l'analyse approfondie moins efficace.
Il y a aussi une structure limitée autour de votre analyse. Les fils de discussion deviennent rapidement chaotiques lorsqu'on travaille en équipe. Partager l'analyse ou retracer ce qui a été fait pour quelles données n'est pas toujours évident.
Outil tout-en-un comme Specific
Pour une analyse plus rationalisée, une plateforme d'enquête IA de bout en bout comme Specific est conçue pour cet usage précis.
Specific vous permet de collecter et d'analyser les données en utilisant l'IA. Lorsque vous utilisez la plateforme pour réaliser des enquêtes sur la préparation à la carrière des étudiants des écoles professionnelles, l'enquête elle-même peut poser des questions de suivi automatiques et pertinentes. Cela signifie que vous capturez des données plus riches et contextuellement utiles—surtout lorsque les étudiants précisent leurs ambitions, préoccupations de carrière ou motivations. Découvrez comment les questions de suivi automatiques basées sur l'IA fonctionnent pour obtenir des informations plus approfondies.
L'analyse pilotée par l'IA se fait instantanément. À mesure que les réponses arrivent, Specific résume les retours, fait apparaître les thèmes clés et vous permet d'explorer les données en anglais courant—sans feuilles de calcul, et sans codage manuel. Vous discutez simplement avec l'IA des résultats, comme vous le feriez avec ChatGPT, mais tout est construit autour de vos données d'enquête.
Des fonctionnalités supplémentaires simplifient le flux de travail. Des filtres puissants vous aident à vous concentrer sur des cohortes, réponses ou questions spécifiques. Accédez aux traces d'audit, gérez différentes conversations d'analyse avec vos coéquipiers et plongez dans les découvertes—tout cela depuis un tableau de bord unique. Si vous souhaitez commencer maintenant, il existe même un générateur d'enquête dédié pour la préparation à la carrière des étudiants des écoles professionnelles.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de l'enquête sur la préparation à la carrière des étudiants des écoles professionnelles
L'IA fait merveille lorsqu'on lui pose des questions claires et ciblées. Les invites guident l'analyse—voici plusieurs que j'ai trouvées efficaces lors de l'analyse des enquêtes de préparation à la carrière des étudiants des écoles professionnelles :
Invite pour les idées principales: Si vous voulez une vue d'ensemble de ce qui ressort des données, utilisez cette invite. Elle distille des centaines de réponses ouvertes en des sujets qui intéressent le plus les étudiants :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- 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
Fournir plus de contexte pour une analyse plus approfondie : L'IA travaille toujours mieux lorsqu'elle sait de quoi parle l'enquête, vos objectifs ou les défis auxquels sont confrontés les étudiants des écoles professionnelles. Vous pouvez ajouter cela au début de votre invite :
Ces données proviennent d'étudiants des écoles professionnelles répondant à des questions sur leur préparation aux carrières. Je veux comprendre ce qu'ils attendent de leur éducation et les lacunes perçues lorsqu'ils se préparent à l'emploi.
Plongez plus profondément dans une idée principale : Lorsqu'un thème clé ressort, demandez à l'IA d'approfondir :
Dites-m'en plus sur [idée principale]
Invitez pour des sujets spécifiques : Vous voulez savoir si les étudiants parlent de « stages », « recherche d'emploi » ou « soutien scolaire » ? Essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [stages] ? Incluez des citations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Obtenez une liste des plus grands obstacles ou frustrations mentionnés par les étudiants :
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 d'occurrence.
Invite pour les motivations et moteurs : Regroupez les raisons pour lesquelles les étudiants fixent certains objectifs de carrière ou choisissent certains domaines :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Invite pour les modèles de persona : Comprendre si des archétypes d'étudiants distincts émergent des données (très utile pour la planification du programme) :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblable à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et tout commentaire ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Pour en savoir plus sur les grandes invitations pour votre public, consultez les meilleures questions pour une enquête auprès des étudiants des écoles professionnelles sur la préparation à la carrière. Pour des conseils sur la création d'enquêtes adaptés à ce sujet, voir ce guide pratique pour créer votre enquête.
Comment analyser les réponses par type de question dans Specific (et faire de même avec ChatGPT)
La manière dont vous analysez les réponses aux enquêtes des étudiants des écoles professionnelles dépend souvent des types de questions posées. Voici comment Specific le fait—et vous pouvez imiter ce flux de travail avec ChatGPT pour un effort manuel supplémentaire :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific résume toutes les réponses à une question donnée, y compris les échanges de suivi. Vous obtenez une vision claire des attentes, ambitions ou difficultés des étudiants—en résumés simples.
Choix avec suivis : Chaque option à choix multiple a un résumé dédié pour les réponses de suivi associées. Par exemple, si un étudiant sélectionne « Intéressé par les cours de CTE », vous verrez des informations collectives sur les raisons de leur choix.
Questions NPS : Les promoteurs, passifs et détracteurs sont chacun regroupés et leurs réponses de suivi sont résumées séparément. Cela vous aide à comprendre le raisonnement et le sentiment derrière les scores de promoteur net dans le contexte de la préparation à la carrière.
Si vous faites cela dans ChatGPT, vous devrez diviser vos données en conséquence et coller des sections dans l'IA pour chaque analyse. C'est faisable mais moins rationalisé.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes enquêtes auprès d'étudiants des écoles professionnelles
Un problème courant lors de l'analyse de réponses avec des outils IA comme ChatGPT ou des solutions basées sur GPT est la longueur du contexte. Si vous essayez de fournir des centaines de résultats d'enquête à l'IA en une fois, toutes les données peuvent ne pas rentrer—ce qui fait qu'elles soient sautées ou ignorent des idées clés.
Specific propose deux approches puissantes dès la sortie :
Filtrage : Limitez les conversations envoyées à l'IA en fonction des réponses des utilisateurs (« montrer uniquement les données pour les étudiants qui ont répondu à la question de stage », par exemple), réduisant l'ensemble. Cela permet à l'IA de se concentrer et de rester dans ses limites.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions qui vous intéressent à l'IA pour l'analyse. Utile lorsque vous voulez analyser uniquement les aspirations de carrière ou les points de douleur, plutôt que l'ensemble de l'enquête en une fois.
Ces tactiques signifient que même les grandes enquêtes ouvertes auprès des étudiants ne submergeront pas votre analyse. Vous obtiendrez toujours un aperçu utilisable, pas de messages d'erreur. Pour des fonctionnalités de conception d'enquête personnalisées, jetez un œil à l'éditeur d'enquête AI dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des étudiants des écoles professionnelles
La collaboration peut être étonnamment délicate lors de l'analyse des enquêtes sur la préparation à la carrière des étudiants des écoles professionnelles. Différents membres de l'équipe veulent souvent se concentrer sur différents angles de données : les conseillers scolaires peuvent regarder les lacunes des compétences, les enseignants l'alignement du programme, et les administrateurs les tendances des résultats.
Dans Specific, vous pouvez analyser les données des enquêtes simplement en discutant avec l'IA. L'interface intuitive permet à chaque collaborateur de créer ses propres conversations avec l'IA—une pour les motivations, une autre pour les résultats, et une troisième pour les idées d'intervention.
Chaque conversation dans Specific vous permet de filtrer les données, de vous concentrer sur un sous-ensemble de réponses et de voir exactement qui contribue. Cela garde les collaborations organisées et transparentes. Besoin de suivre la question sur le stage ? L'avatar de votre collègue s'affichera juste à côté de la discussion où il l'a explorée—pas besoin de demander « qui a fait ça ? » ou de fouiller dans un enchevêtrement d'historique de messages.
La visibilité est essentielle. Avec la collaboration en temps réel pilotée par l'IA, chaque analyse et aperçu est traçable à son contributeur. Les équipes peuvent s'aligner plus rapidement, débattre des résultats, et être sûres qu'elles ne manquent pas de nuances dans les données—une étape cruciale pour combler l'écart entre les aspirations des étudiants et les réalités pratiques du marché du travail. Si vous voulez voir cela en action, essayez la démo d'analyse des réponses d'enquête IA pour la préparation à la carrière professionnelle.
Créez votre enquête auprès des étudiants des écoles professionnelles sur la préparation à la carrière maintenant
Atteignez les étudiants des écoles professionnelles là où ils se trouvent et transformez instantanément leurs retours en informations exploitables sur la préparation à la carrière—l'analyse IA, les suivis automatiques et la véritable collaboration font la différence.