Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès d'étudiants d'écoles professionnelles concernant la pertinence du programme avec l'industrie, en utilisant des outils d'IA pour l'analyse des réponses d'enquête et des enquêtes conversationnelles.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à l'enquête
La manière dont vous analysez les données d'enquête dépend vraiment de leur forme. Pour les enquêtes auprès des étudiants d'écoles professionnelles sur la pertinence du programme avec l'industrie, vous rencontrerez généralement deux types de données :
Données quantitatives : Ce sont des réponses structurées, comme le nombre de personnes ayant choisi des caractéristiques spécifiques du programme ou ayant évalué la pertinence de l'industrie sur une échelle. Vous pouvez rapidement compter et visualiser ce type de données à l'aide d'outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Ce sont des réponses ouvertes ou des réponses à des questions de suivi — des données textuelles impossibles à analyser manuellement une fois que vous avez plus de quelques réponses. Les parcourir nécessite plus que de la lecture : vous avez besoin d'outils d'IA pour faire émerger des thèmes, résumer des idées et trouver ce qui importe le plus.
Il existe deux approches principales pour outiller lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire utilisant GPT pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête ouvertes et les coller dans ChatGPT pour poser des questions ou extraire des thèmes. Cela vous donne une puissance conversationnelle, mais soyons honnêtes : traiter de gros blocs de texte est maladroit, surtout lorsque vous essayez d'explorer des segments spécifiques ou de revisiter des insights précédents.
Segmentation manuelle : Vous devrez gérer des morceaux de données qui correspondent aux limites de contexte de l'outil, et reformuler ou filtrer le contenu vous-même. Cela ralentit le processus et complique la collaboration avec d'autres.
Confidentialité des données : Lorsque vous copiez des données dans des outils tiers, envisagez toujours les exigences en matière de conformité et de confidentialité des données des étudiants et de l'éducation.
L'expérience du gouvernement britannique avec leur propre outil d'IA, 'Humphrey', illustre le gain de productivité que les outils d'IA peuvent offrir — économisant considérablement du temps et des ressources lors de l'analyse des retours ouverts du public. [2]
Outil tout-en-un comme Specific
IA intégrée pour l'analyse des enquêtes et des réponses : Avec des outils comme Specific, vous obtenez une solution de bout en bout conçue pour cet usage. Cela vous permet de collecter à la fois des réponses d'enquêtes conversationnelles et de les analyser automatiquement avec une intelligence basée sur GPT.
Une collecte de données plus intelligente avec des suivis : Au fur et à mesure que les étudiants d'écoles professionnelles répondent, l'IA de Specific suit avec des questions exploratoires, obtenant des insights plus riches et de meilleure qualité. Voir les détails sur les questions de suivi automatiques de l'IA ici.
Résumés instantanés et informations exploitables : Dès que les réponses sont reçues, la plateforme résume les conversations, découvre les thèmes centraux, marque les schémas émergents et quantifie même la fréquence à laquelle certains retours apparaissent. Pas de manipulation de feuilles de calcul ni de codage manuel requis.
Analyse conversationnelle, pas de préparation de données : Vous discutez directement avec l'IA des résultats, un peu comme avec ChatGPT — mais avec des fonctionnalités supplémentaires pour le filtrage, la visualisation et la gestion de la façon dont vos données sont transmises à l'IA. C'est rapide, collaboratif et conçu pour le feedback des enquêtes.
Une plateforme, moins de tracas : Plus besoin de jongler entre des fichiers d'exportation et des outils externes, ou de risquer des violations de la confidentialité des données. Des solutions alimentées par l'IA telles que Looppanel et Specific sont de plus en plus reconnues pour automatiser le codage et l'analyse thématique, rendant la recherche qualitative beaucoup plus efficace. [3]
Voulez-vous créer votre propre enquête adaptée à ce cas précis ? Essayez le générateur d'enquêtes IA avec le préréglage pour les étudiants d'écoles professionnelles ou en savoir plus sur les méthodes de création d'enquêtes faciles.
Suggestions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur la pertinence du programme scolaire professionnel à l'industrie
Une fois que vous avez les données de réponse de votre enquête, les suggestions sont la clé pour débloquer des insights — surtout avec les réponses ouvertes des étudiants ou les conversations de suivi. Voici quelques suggestions qui fonctionnent à la fois dans des modèles d'IA autonomes comme ChatGPT et dans des plateformes comme Specific.
Suggestion pour les idées principales : Utilisez ceci pour obtenir des insights condensés d'une grande quantité de réponses. C'est fiable et efficient pour voir les grands sujets évoqués par les étudiants des écoles professionnelles.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explications de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée 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
Donner plus de contexte à l'IA : Plus vous partagez d'informations sur votre objectif d'enquête, la situation spécifique ou vos objectifs, meilleurs seront les résultats que vous obtiendrez. Par exemple :
J'ai mené une enquête auprès de 100 étudiants d'écoles professionnelles sur la façon dont leurs cours les préparent à travailler réellement dans l'industrie. Je veux connaître les principaux sujets, les points douloureux des étudiants et ce que les gens estiment manquer au programme actuel.
Approfondissement du sujet : Si les idées principales révèlent quelque chose d'intéressant (disons, "Besoin de plus d'entraînement pratique"), demandez :
Dites-m'en plus sur "Besoin de plus d'entraînement pratique".
Valider des thèmes spécifiques : Utile pour vérifier si certains problèmes (par exemple, "stages" ou "compétences technologiques") sont mentionnés :
Quelqu'un a-t-il parlé des compétences technologiques ? Incluez des citations.
Suggestion pour personas : Idéal pour comprendre qui dit quoi, surtout pour de grands groupes d'étudiants aux perspectives diverses :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont "les personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques principales, motivations, objectifs, et toute citation pertinente ou modèle observé dans les conversations.
Suggestion pour points de douleur et défis : Découvrez ce qui frustre votre public ou là où il constate des lacunes dans le programme :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tout modèle ou fréquence d'apparition.
D'autres idées de suggestions incluent l'analyse des sentiments, les suggestions ou la découverte de besoins ou d'opportunités non satisfaits. Ces suggestions puissantes permettent de traduire facilement les avis bruts des étudiants en améliorations réelles des programmes. Pour plus de conseils, consultez les meilleures questions d'enquête pour les étudiants d'écoles professionnelles sur la pertinence du programme à l'industrie.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Specific est conçu pour structurer l'analyse selon le type de question posée, rendant l'analyse complexe des enquêtes beaucoup plus intuitive :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé direct et lisible de chaque réponse — plus des résumés de toutes les réponses de suivi connexes, offrant à la fois les grands thèmes et la profondeur qui les sous-tend.
Choix avec suivis : Chaque choix (par ex., "Expérience pratique" ou "Formation en technologies modernes") produit son propre résumé des réponses de suivi — vous pouvez donc voir non seulement quelles options sont populaires, mais ce que les étudiants disent réellement à leur sujet.
NPS (Net Promoter Score) : Les retours sont regroupés et résumés par catégorie (détracteurs, passifs, promoteurs), avec des insights clairs sur pourquoi chaque groupe ressent ce qu'il ressent.
Vous pouvez effectuer une analyse similaire à l'aide de ChatGPT, mais vous devrez faire beaucoup plus de tri et de collage par vous-même — et probablement sauter d'avant en arrière, relancer des suggestions et restructurer vos données manuellement. Avec Specific, tout est simplifié sur place.
Résoudre la limite de contexte dans l'analyse d'enquêtes alimentées par l'IA
Un défi courant lors de l'utilisation d'outils d'IA est la limite de taille du contexte—les modèles d'IA peuvent traiter une certaine quantité de texte à la fois. Si votre enquête auprès des étudiants d'écoles professionnelles obtient de nombreuses réponses sur le lien programme-industrie, cela pourrait être trop long à charger dans le chat IA en une seule fois.
Il existe deux principales façons d'aborder cela lors de l'analyse des données qualitatives des enquêtes :
Filtrage : Filtrer les conversations en fonction des réponses des utilisateurs — analyser uniquement celles où les étudiants d'écoles professionnelles ont répondu à des questions spécifiques ou choisi des réponses sélectionnées. Cela réduit le bruit et se concentre sur votre zone d'intérêt.
Recadrage : Envoyez uniquement des questions sélectionnées pour analyse, plutôt que chaque réponse de chaque étudiant. De cette façon, vous restez dans les limites et rendez les insights plus ciblés.
Specific propose à la fois le filtrage et le recadrage prêts à l'emploi, vous aidant à gérer même les ensembles de données volumineux et multicouches sans découpage fastidieux ni risque de perte de contexte.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes d'étudiants d'écoles professionnelles
La collaboration est généralement le point sensible lorsque des équipes ou groupes d'instructeurs doivent donner un sens aux retours de multiples enquêtes sur la pertinence du programme scolaire professionnel à l'industrie. Différentes personnes veulent poser différentes questions, vérifier leurs propres intuitions et visualiser les résultats sous leur propre angle.
Analyse basée sur la discussion pour tout le monde : Avec Specific, tout le monde dans votre équipe peut analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA — pas besoin de feuilles de calcul partagées ou de manuels de codage. Cela rend le processus beaucoup plus rapide et plus amusant pour découvrir ce qui importe et passer des données à l'action.
Chats multiples simultanés : Les membres de l'équipe peuvent lancer plusieurs chats d'analyse — chacun avec leurs propres filtres, comme des conversations uniquement sur "la préparation des enseignants" ou "les programmes de stage". Chaque chat a son propre contexte, montre qui l'a créé et rend l'exploration de groupe plus transparente et organisée.
Voir qui dit quoi : Lorsque vous et vos collègues collaborez dans le Chat IA, vous pouvez identifier qui a envoyé quel message, grâce aux avatars et aux étiquettes claires de l'expéditeur. Pas de confusion, juste une collaboration fluide.
Envie d'explorer le côté collaboratif de l'analyse d'enquête ? Plongez plus profondément avec notre guide sur les fonctionnalités d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
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