Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur l'efficacité des services de carrière. Si vous souhaitez transformer les réponses de l'enquête en informations exploitables, voici un guide simple.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données d'enquête
La bonne approche (et les outils) dépend de si vos données sont principalement numériques ou des commentaires écrits de la part des étudiants.
Données quantitatives : Les chiffres—comme le nombre d'étudiants ayant évalué les services de carrière comme "très utiles" ou "satisfaits"—sont faciles à compter en utilisant des outils familiers tels que Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, telles que des explications détaillées ou des commentaires, sont une autre affaire. Vous ne pouvez pas raisonnablement lire et structurer manuellement des centaines de réponses écrites. C'est là que les outils d'IA font une grande différence.
Il existe deux principales approches pour travailler avec les données d'enquête qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de type GPT pour l'analyse par IA
Exporter et copier : Vous pouvez exporter vos données d'enquête (par exemple, au format CSV ou texte) et coller le contenu dans ChatGPT ou tout autre outil d'IA comparable. Puis, interroger l'IA avec des questions ou des instructions sur vos données.
Limitations : Traiter les données de cette manière n'est que rarement fluide—les formats deviennent désordonnés, les longues enquêtes peuvent dépasser la taille (contexte) d'entrée de l'IA, et suivre les questions de suivi ou le contexte est compliqué. Cependant, cela fonctionne si votre ensemble de données est gérable et si vous aimez expérimenter avec les invites.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour : Specific est un outil d'IA qui fait les deux—collecte les réponses des étudiants avec des enquêtes conversationnelles et les analyse à l'aide d'une IA puissante.
Magie du suivi : Lorsque les étudiants répondent, l'enquête elle-même peut poser automatiquement des questions de suivi pertinentes, permettant de découvrir des retours plus riches et plus utiles. Découvrez comment fonctionne la fonctionnalité de questions de suivi par IA et pourquoi elle conduit à des informations plus approfondies.
Analyse par IA, instantanément : Specific résume instantanément les réponses de l'enquête, trouve les thèmes récurrents et les points de douleur, et transforme les données en informations exploitables—pas besoin de tableaux désordonnés, de recoller ou de copier-coller. La fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête par IA vous permet de "discuter" avec vos données d'enquête, un peu comme ChatGPT, mais spécialement conçu pour les enquêtes. Vous pouvez même gérer quelles parties de vos conversations sont envoyées à l'IA pour analyse, vous donnant plus de contrôle sur le contexte et la pertinence.
Si vous souhaitez créer votre propre enquête étudiante sur l'efficacité des services de carrière dans une école professionnelle, il existe un générateur d'enquêtes par IA pour les études professionnelles qui vient préchargé avec les bonnes invites.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur les services de carrière des étudiants des écoles professionnelles
Les invites sont des instructions que vous donnez à l'IA pour analyser vos données exactement comme vous le souhaitez. La bonne invite extraira rapidement les points clés ou les modèles des réponses des étudiants—même si vous en avez des centaines ou des milliers. Voici quelques-unes de mes préférées (et comment les utiliser) :
Invite pour les idées principales : Cela vous permet d'obtenir les thèmes les plus importants de vos données ouvertes. Fonctionne aussi avec ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
L'IA fonctionne encore mieux si vous fournissez un contexte. Ajoutez quelques détails sur ce que vous essayez d'apprendre, le public cible ou votre objectif. Cela aide l'IA à "comprendre" et rend les informations plus pointues.
Analysez les réponses des étudiants des écoles professionnelles sur l'efficacité des services de carrière. Concentrez-vous sur la qualité et l'impact des services. Identifiez les aspects les plus importants et ceux qui nécessitent une amélioration.
Une fois que vous connaissez vos thèmes principaux, approfondissez avec :
Invite pour une exploration approfondie : Demandez : "Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)" pour obtenir une analyse détaillée.
Invite pour un sujet spécifique : "Quelqu'un a-t-il parlé du soutien au placement professionnel ?"—ou remplacez "soutien au placement professionnel" par tout caractéristique spécifique. Ajoutez "Inclure des citations" si vous souhaitez des exemples directs des étudiants.
Invite pour les personas : "Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—un peu comme comment les ‘personas’ sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou modèles pertinents observés dans les conversations."
Invite pour les points de douleur et les défis : "Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque, et notez tous les modèles ou la fréquence d'occurrence."
Invite pour les motivations et les moteurs : "À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données."
Invite pour l'analyse des sentiments : "Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Invite pour les suggestions et les idées : "Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où cela est pertinent."
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : "Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d'amélioration mises en avant par les répondants."
Si vous voulez plus d'inspiration pour les invites ou des questions d'exemple, consultez ce guide des meilleures questions pour les enquêtes sur les services de carrière des étudiants des écoles professionnelles.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Une des choses que j'aime chez Specific, c'est qu'il comprend automatiquement la structure de votre enquête. Voici comment il traite les différents types de réponses :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous donne un résumé capturant tous les commentaires des étudiants, y compris les réponses aux questions de suivi liées à chaque élément ouvert.
Questions à choix multiple avec suivis : Chaque choix obtient son propre résumé séparé. Cela signifie que si vous demandez, "Quels services avez-vous utilisés ?" puis suivez avec "Pourquoi ?", l'outil fournit des informations distinctes pour chaque service sélectionné.
Questions NPS : Pour Net Promoter Score, l'IA regroupe les réponses en promoteurs, passifs et détracteurs. Chaque groupe obtient un résumé sur mesure, mettant en lumière ce qui conduit à la satisfaction—ou à la frustration—dans chaque segment.
Vous pouvez absolument faire la même chose avec ChatGPT. Sachez juste que cela prend généralement quelques étapes supplémentaires pour l'exportation, la structuration et la demande des bonnes invites. Si vous souhaitez concevoir une enquête NPS, voici un modèle d'enquête NPS préconçu pour les étudiants des écoles professionnelles que vous pouvez utiliser.
Comment gérer les défis du limite de contexte IA
Disons que vous avez des centaines voire des milliers de réponses—la plupart des outils IA ne peuvent "voir" qu'une certaine quantité de données à la fois en raison des limites de taille de contexte. Heureusement, il existe deux solutions pratiques (intégrées à Specific) pour rendre votre analyse productive :
Filtrage : Filtrez les conversations en fonction des réponses à des questions ou choix spécifiques, de sorte que seuls les sous-ensembles les plus pertinents soient envoyés à l'IA. Par exemple, vous pouvez ne regarder que les étudiants qui ont donné des avis négatifs sur l'assistance au placement professionnel.
Rogner : Rognez quelles questions spécifiques sont analysées. Cela signifie que vous pouvez vous concentrer sur certaines réponses ouvertes ou suivis, et analyser plus de conversations même dans les contraintes de taille de contexte.
Même si vous utilisez ChatGPT, vous pouvez essayer cela manuellement—filtrer les fichiers d'exportation dans Excel ou Google Sheets, ou découper juste les réponses que vous souhaitez envoyer. Mais c'est beaucoup plus efficace lorsque ces options sont gérées de façon transparente par votre outil.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des enquêtes étudiantes des écoles professionnelles
L'un des plus grands défis pour analyser les enquêtes sur les services de carrière des écoles professionnelles est de collaborer efficacement—surtout avec des collègues de la recherche, du conseil, ou de l'administration.
Chat d'équipe avec l'IA : Dans Specific, l'analyse est aussi simple que de discuter directement avec l'IA sur vos résultats, ce qui permet à tout le monde de poser des questions et de découvrir les tendances clés, sans compétences techniques requises.
Multiples chats d'analyse : Vous pouvez maintenir plusieurs fils de discussion d'analyse axés sur différents sujets. Chaque chat peut avoir ses propres filtres ou contextes appliqués, vous permettant d'explorer les taux de satisfaction, les lacunes en matière de placement professionnel, ou même les différences démographiques.
Voir qui pose quoi : Chaque chat montre qui a ouvert la conversation, et les avatars des contributeurs apparaissent à côté de leurs questions—ainsi vous saurez la différence entre les perspectives des conseillers en carrière et de l'administration en un coup d'œil. Cela rend la collaboration interfonctionnelle beaucoup moins chaotique, surtout lorsqu'il s'agit de déchiffrer un retour qualitatif nuancé de dizaines ou centaines d'étudiants.
Vous cherchez à créer ou itérer sur votre enquête avec votre équipe ? Le éditeur d'enquêtes par IA vous permet d'éditer instantanément les questions d'enquête juste en discutant avec l'IA, et de partager les brouillons avec votre groupe.
Créez votre enquête sur les services de carrière des étudiants des écoles professionnelles dès maintenant
Engagez de véritables conversations avec vos étudiants, capturez ce qui compte vraiment, et utilisez l'IA pour transformer les retours en actions—sans manipulation de tableurs nécessaire. Découvrez des informations plus profondes et collaborez en douceur avec tous ceux qui se soucient des résultats des étudiants.