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 qualité de la formation pratique en utilisant l'IA et les bons outils. Vous découvrirez comment passer des retours non structurés à des insights exploitables avec beaucoup moins d'efforts.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Lorsque vous analysez les enquêtes des étudiants d'une école professionnelle sur la qualité de la formation pratique, votre approche doit correspondre au type et à la structure de vos données.
Données quantitatives : Ce sont les choses que vous pouvez compter—comme combien d'étudiants ont attribué chaque note ou choisi certaines options. Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement, vous permettant de traiter les chiffres et d'identifier rapidement les tendances.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les commentaires de suivi sont plus complexes. Il y a trop à lire, et de vrais motifs peuvent se perdre. Pour des insights profonds, les outils d'IA surpassent la lecture manuelle en trouvant rapidement les thèmes récurrents et les exceptions.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse avec l'IA
Copier et discuter : Vous pouvez copier vos données d'enquête exportées dans ChatGPT (ou un autre GPT). À partir de là, vous pouvez avoir de vraies conversations sur vos données—demander des résumés, des thèmes ou approfondir les réponses qui se démarquent.
Ce n'est pas toujours sans accroc : Cette méthode fonctionne mais peut devenir compliquée. Gérer de nombreux retours verbatim demande du travail : vous devrez formater correctement vos entrées, découper les grands ensembles de données et garder une trace de ce que vous avez déjà demandé. C'est faisable, mais loin d’être sans faille.
Outil tout-en-un comme Specific
IA conçue spécifiquement pour l'analyse des enquêtes : Avec un outil comme Specific, tout est conçu pour les enquêtes dès le départ. Il collecte les réponses (y compris les suivis automatiques par IA pour des réponses plus riches et de meilleure qualité), puis utilise l'IA pour analyser toutes ces données qualitatives—pas d'exports, pas de feuilles de calculs.
Insights puissants : Specific résume instantanément les réponses, fait émerger les sujets les plus chauds et vous permet de discuter naturellement avec l'IA des résultats—un peu comme avec ChatGPT, mais avec le contexte de l'enquête déjà intégré. Vous pouvez contrôler exactement ce qui est envoyé à l'IA, appliquer des filtres et organiser vos conclusions, le tout sur une seule plateforme.
Élevez le niveau avec une qualité intégrée : Parce que Specific utilise des questions de suivi dynamiques avec l’IA, vous obtenez des histoires plus détaillées de chaque étudiant. La plateforme garde vos données organisées, donc fouiller pour des détails et comparer des groupes (comme différentes classes ou niveaux de compétence) est un jeu d'enfant. En savoir plus sur la qualité des suivis ici.
Questions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des étudiants d'école professionnelle sur la qualité de la formation pratique
Utiliser les bonnes suggestions d'IA fait une énorme différence. Voici les meilleures suggestions pour les enquêtes des étudiants d'école professionnelle axées sur la qualité de la formation pratique :
Suggestion pour les idées principales : Extraire les thèmes principaux des réponses ouvertes. Je vous suggère d'utiliser le paramètre par défaut de Specific, qui fonctionne également très bien avec d'autres GPT :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (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
Si vous donnez à l'IA plus de contexte (par exemple, de quoi parle l'enquête, ce que vous voulez améliorer, etc.), vous obtiendrez souvent de meilleurs résultats. Voici comment vous pouvez cadrer cela :
Analysez les réponses de l'enquête des étudiants d'école professionnelle sur la qualité de la formation pratique. Identifiez les thèmes clés, les sentiments et les suggestions exploitables pour l'amélioration.
Plongez dans les sujets tendance : Si un thème apparaît dans votre analyse initiale (comme "qualité de l'équipement"), essayez : Parlez-moi plus de la qualité de l'équipement.
Suggestion pour les sujets spécifiques : Vérifiez rapidement si les étudiants ont mentionné certains aspects :
Quelqu'un a-t-il parlé de [maintenance des équipements] ? Comprend des citations.
Suggestion pour les personas : Repérez les motifs et segmentez votre audience étudiante :
En se basant sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Suggestion pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les motifs ou la fréquence des occurrences.
Suggestion pour les motivations & moteurs :
À partir des conversations du sondage, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Suggestion pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestion pour les suggestions & idées : Rassemblez les conseils pour l'amélioration et les demandes concrètes, organisés par thème :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsqu'elles sont pertinentes.
Ces stratégies de suggestions sont éprouvées et largement utilisées pour extraire des insights significatifs des données qualitatives. Plus il y a de contexte, plus le résultat est riche—n'hésitez donc pas à dire à l'IA ce qui est le plus important pour votre revue de qualité de la formation pratique.
Pour plus d'idées de suggestions, consultez ce guide des meilleures questions d'enquête pour la qualité de la formation pratique.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Specific structure son analyse qualitative selon chaque type de question, facilitant ainsi les explorations approfondies :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé capturant ce qui a été dit dans toutes les réponses. Si l'enquête a posé des questions de suivi, leurs insights sont également regroupés et résumés.
Choix avec suivis : Chaque option sélectionnable (comme "excellent", "passable", ou "besoin d'amélioration") reçoit son propre résumé, axé uniquement sur les réponses de suivi liées à ce choix particulier. De cette façon, vous pouvez voir pourquoi les étudiants ont choisi certaines évaluations—et repérer rapidement des thèmes exploitables.
NPS : Pour les articles Net Promoter Score, les réponses des détracteurs, passifs et promoteurs sont séparées, vous permettant de comparer les insights de chaque groupe sans filtrage supplémentaire. Les résumés sont concis et précis.
Si vous le souhaitez, vous pouvez faire beaucoup de cela dans ChatGPT ou un autre outil d'IA—cela demande simplement plus de copier-coller, d'allers-retours, et d'attention à l'étiquetage des données.
Voyez comment cette analyse fonctionne en pratique chez l'analyse des réponses pilotée par l'IA de Specific ou explorez comment créer et analyser facilement des enquêtes auprès des étudiants.
Gérer les limites de taille de contexte en IA
Lorsque le nombre de réponses à l'enquête augmente, les grands modèles de langage (comme GPT) atteignent des limites de "taille de contexte"—un seuil technique pour la quantité de texte pouvant être analysée en une seule fois. Cela est particulièrement vrai pour les enquêtes sur la qualité de la formation pratique, qui tendent à générer des commentaires détaillés.
Vous avez deux options pratiques—toutes deux intégrées à Specific pour un passage à l'échelle sans effort :
Filtrage : L'IA analyse uniquement les conversations correspondant à vos filtres. Vous pouvez choisir d'examiner uniquement les réponses à une certaine question (par exemple, les retours des étudiants ayant évalué la formation comme "médiocre"), ou en fonction de qui a répondu d'une certaine manière. Cela cible les domaines où vous avez le plus besoin de clarté.
Recadrage : Vous pouvez sélectionner les questions à inclure dans l'analyse, n'envoyant que les sections pertinentes à l'IA. Cela évite de découper les conversations et aide à maintenir la nuance, tout en restant dans les limites techniques de l'IA.
En utilisant la gestion du contexte, vous obtenez des insights plus pertinents sans risquer de manquer des points d'analyse.
Lisez-en plus sur la gestion des limites de contexte et des données qualitatives dans l'analyse approfondie des réponses de sondage de Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès d'étudiants d'école professionnelle
Travailler ensemble sur l'analyse des enquêtes est un problème commun—surtout pour les recherches sur la qualité de la formation pratique, où les équipes pourraient chercher des motifs ou des résultats différents.
Chat en temps réel avec l'IA pour tous : Dans Specific, j'analyse les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA, et mes collègues le peuvent aussi. Je peux ouvrir plusieurs discussions, chacune axée sur son propre angle (par exemple, une pour la "préparation des instructeurs", une pour les "retours sur l'équipement"), et tout le monde voit qui a créé et contribué à chaque fil de discussion. Cela rend beaucoup plus facile la coordination de nos prochaines étapes.
Voir qui a dit quoi, à chaque fois : Lorsque je partage des insights, je connais le contexte et qui parle. Chaque message dans le Chat IA inclut l'avatar de l'expéditeur, renforçant la transparence et la responsabilité parmi tous ceux qui collaborent—finies les attributions perdues ou les suggestions anonymes.
Analyse de groupe, plus intelligente : Avec ces fonctionnalités, tout groupe examinant les apports des étudiants d'école professionnelle sur la formation pratique peut en bénéficier—que vous répartissiez le travail entre les instructeurs, les chercheurs ou les administrateurs scolaires.
Intéressé par le processus ? Essayez le générateur prêt-à-l'emploi pour votre propre enquête étudiante ou consultez le générateur de sondage IA pour des configurations personnalisées.
Créez votre enquête auprès des étudiants de l'école professionnelle sur la qualité de la formation pratique dès maintenant
Commencez à construire de meilleurs programmes de formation pratique—collectez des réponses plus riches, obtenez une analyse instantanée alimentée par l'IA, et collaborez sans effort. Specific rend tout le processus rapide, intuitif et axé sur les résultats.