Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès d'étudiants d'une école professionnelle sur l'efficacité des instructeurs en utilisant l'IA et des outils modernes pour l'analyse d'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'une enquête
La bonne approche—et les outils que vous choisissez—dépend de si vos réponses sont quantitatives, qualitatives ou un mélange des deux.
Données quantitatives : Si vous analysez des questions fermées (combien d'étudiants ont choisi « excellent » ou ont évalué l'efficacité comme « haute »), un outil de tableur comme Excel ou Google Sheets vous y conduit rapidement. Vous pouvez trier, filtrer et créer des graphiques pour des idées rapides.
Données qualitatives : Lorsque vous recueillez des commentaires ouverts (comme « Qu'est-ce qui rend votre instructeur efficace ? » ou des suivis personnalisés), lire chaque réponse devient impossible lorsqu'un échantillon se développe. Ici, utiliser des outils d'IA est le seul moyen évolutif de résumer, thématiser et comprendre les feedbacks narratifs.
Il existe deux approches pour outiller lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Beaucoup de gens collent simplement les résultats exportés de l'enquête dans ChatGPT ou un outil d'IA similaire et lui demandent d'analyser les retours d'information. Cette méthode fonctionne en cas de besoin, mais elle n'est pas très pratique. Les problèmes de formatage apparaissent souvent, vous atteignez les limites de taille de données rapidement, et les suivis deviennent désordonnés si vous souhaitez approfondir ou filtrer par certains groupes.
Les exportations manuelles peuvent devenir rapidement un casse-tête, surtout avec les questions de suivi ou les enquêtes plus larges auprès des étudiants. Si vous êtes à l'aise avec un résumé rapide et unique, c'est faisable, mais ce n'est pas conçu pour des enquêtes répétées ou une analyse continue.
Outil tout-en-un comme Specific
C'est une plateforme conçue spécialement pour la collecte de données d'enquête et l'analyse alimentée par l'IA dans un seul flux de travail. Vous créez et lancez votre enquête—y compris toute la logique de question, NPS, et les suivis—puis l'IA résume instantanément chaque réponse, extrait les thèmes principaux, et met en lumière des idées utiles. Vous n'avez jamais à patauger dans des tableurs ou à référencer des centaines de réponses ouvertes.
Meilleure qualité de données : Lorsque vous construisez des enquêtes dans Specific, l'IA interroge les étudiants de manière conversationnelle, posant des questions de suivi dynamiques en temps réel en fonction de leurs réponses initiales. Cela s'intègre à des recherches montrant que l'apprentissage actif, les discussions entre pairs et un engagement plus riche entraînent une amélioration mesurable des performances—le type de contexte plus profond qui soutient l'analyse à fort impact [1].
Chat IA interactif pour une analyse plus approfondie : Les résumés instantanés sont la base. La magie réside dans le fait de pouvoir discuter avec l'IA des réponses comme si c'était votre propre analyste de recherche. Demandez les principaux points de douleur, les modèles par année de classe ou les raisons littérales derrière les NPS négatifs. Vous obtenez également des fonctionnalités comme le filtrage par question, l'envoi uniquement des données pertinentes à l'IA, et la collaboration avec des collègues — tout cela au sein de la plateforme.
Si vous voulez plonger dans toutes les subtilités—ce qui fait un instructeur efficace, ce que les étudiants veulent davantage, ou comment les réponses des cohortes varient—cette approche vous fait gagner des heures et offre une clarté à grande échelle.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours des étudiants des écoles professionnelles sur l'efficacité des instructeurs
L'analyse basée sur l'IA est aussi intelligente que les prompts que vous utilisez. Si vous voulez extraire des idées exploitables des réponses d'enquête, maîtriser votre jeu de prompts est la prochaine étape. Voici quelques prompts à fort impact conçus pour les enquêtes des étudiants d'écoles professionnelles sur l'efficacité des instructeurs—ils fonctionnent parfaitement dans Specific ou ChatGPT.
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci si vous voulez le résumé le plus clair des sujets abordés par les élèves. C'est un prompt conçu par notre équipe pour faire surgir les principaux thèmes dans n'importe quelle donnée d'enquête qualitative :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de l'output :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en tête
- 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 toujours mieux avec une configuration claire. Incluez plus de contexte sur votre enquête, les étudiants, vos objectifs ou ce que vous essayez de trouver. Par exemple :
Vous examinez les réponses d'une enquête avec des étudiants d'une école professionnelle sur l’efficacité des instructeurs. Le but est de comprendre quelles qualités ou approches les étudiants croient rendent les instructeurs les plus efficaces, et d'identifier les domaines à améliorer dans le style d'enseignement ou le soutien. Veuillez extraire les idées principales comme décrit.
Prompt pour des plongées plus profondes : Lorsque vous repérez un thème ou un modèle, essayez : "Dites-moi plus sur XYZ (idée principale)". L'IA peut explorer les citations de soutien, les raisons sous-jacentes, ou des nuances inattendues—grâce à sa capacité à analyser le langage naturel à grande échelle.
Prompt pour un sujet spécifique : Pour voir si quelqu'un a mentionné une certaine méthode, outil ou qualité, utilisez : "Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?" Vous pouvez ajouter « Inclure des citations », et l'IA retournera directement le feedback des étudiants faisant référence à votre sujet. C'est un moyen efficace de soutenir un plan de développement des enseignants.
Prompt pour des personas : Explorez les rôles ou les types d'étudiants qui partagent des modèles de feedback :
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distinctes—similaire à la façon dont "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Mettez en lumière les obstacles ou frustrations sous-jacents :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Comprendre ce qui motive l'engagement des étudiants :
A partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez des motivations similaires et fournissez des preuves de soutien à partir des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Peignez un tableau de l'ensemble de ce que ressentent les étudiants :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (ex. : positive, négative, neutre). Mettez en lumière les phrases clés ou le feedback qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous trouverez que ces prompts—adaptés à votre situation—couvrent la plupart des enquêtes sur l’efficacité des instructeurs. (Plus de conseils peuvent être trouvés dans notre guide des meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants d'école professionnelle et notre walkthrough de comment créer une telle enquête.)
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Dans Specific, la façon dont les données qualitatives sont analysées dépend du type de question que vous posez :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Chaque réponse ouverte et suivi est regroupé par question. L'IA fournit un résumé pour toutes les réponses liées à cette question, mettant en lumière ce que les étudiants ont dit et où ils ont divergé.
Questions de choix avec suivis : Lorsque les étudiants choisissent une option et laissent un commentaire ou remplissent un suivi, l'IA regroupe et résume les réponses pour chaque choix. De cette façon, vous pouvez voir non seulement ce que les étudiants ont choisi, mais pourquoi.
NPS (Net Promoter Score) : La plateforme reconnaît les promoteurs, les passifs et les détracteurs. Elle livre un résumé séparé pour les commentaires de suivi dans chaque catégorie, donnant une clarté instantanée sur ce qui motive la loyauté par rapport à l'insatisfaction.
Vous pouvez toujours reproduire cette analyse à la main dans ChatGPT, mais cela devient rapidement un projet laborieux à mesure que le volume de réponses augmente. La structure de Specific est conçue pour fournir un cadre évolutif et répétable afin d'identifier les tendances efficacement—particulièrement important lorsqu'il s'agit de plusieurs instructeurs ou cohortes.
Faire face aux limites de contexte d'IA dans l'analyse d'enquête
Toutes les IA basées sur GPT—including ChatGPT et les outils construits sur technologie similaire—ont une limite de taille de contexte. Si vous collectez quelques centaines de réponses d'enquête ouvertes, elles peuvent ne pas tenir en une seule demande d'analyse. Voici deux approches—toutes disponibles dans Specific—qui résolvent ce problème :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations pour inclure uniquement celles où les étudiants ont répondu à des questions particulières ou sélectionné certaines réponses. De cette façon, l'IA se concentre sur les données qui vous intéressent le plus, réduisant la surcharge de contexte, et vous fournissant des idées plus claires.
Couper les Questions : Vous pouvez couper quelles questions sont envoyées à l'IA pour l'étape d'analyse. Si vous voulez analyser seulement “Que peut améliorer votre instructeur ?” (et ignorer la satisfaction générale ou les éléments démographiques), sélectionnez simplement cette question et envoyez ces réponses. Cela vous aide à éviter le dépassement de contexte et à analyser des ensembles de données importants avec précision, même si votre enquête s'échelonne.
Specific gère tout cela par défaut, mais vous pouvez également implémenter un flux de travail similaire manuellement—sachez simplement que gérer les exports, les filtres, et les limites de contexte devient plus difficile à mesure que le volume de données augmente.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des étudiants des écoles professionnelles
Point de douleur collaboratif : Analyser l'efficacité des instructeurs dans les écoles professionnelles est rarement une tâche solo. Les instructeurs, les administrateurs, voire les responsables politiques veulent avoir leur mot à dire—mais garder tout le monde sur la même longueur d'onde est un vrai défi. Partager des tableurs conduit à la confusion des versions, et basculer entre des fils de prompts d'IA sans fin devient rapidement désorganisé.
Dans Specific, l'analyse d'enquête est conçue pour le travail d'équipe. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats—demandez, clarifiez, ou examinez sans attendre qu'un analyste effectue les calculs. Encore mieux, vous n'êtes pas limité à un seul chat. Vous pouvez ouvrir plusieurs « chats », chacun avec ses propres filtres ou focus (par exemple, comparer des cohortes, analyser par type de cours, ou explorer les retours pour un instructeur individuel).
Clarté sur les contributions : Chaque chat montre qui l'a créé et qui contribue. L'analyse est transparente—vous voyez votre avatar dans chaque va-et-vient, afin que vous sachiez toujours d'où viennent les idées et les résumés. Cette transparence rend l'analyse de groupe plus facile, mieux organisée, et bien moins sujette aux erreurs.
Si vous voulez voir comment cela se déroule dans la vie réelle, consultez notre générateur d'enquête ou essayez-le avec une enquête réelle—que vous collaboriez sur les retours pour vos propres instructeurs ou à travers un réseau scolaire entier.
Créez votre enquête auprès des étudiants des écoles professionnelles sur l’efficacité des instructeurs maintenant
Mettez rapidement en lumière des idées nuancées et des thèmes exploitables à partir de feedbacks ouverts des étudiants—créez des enquêtes sur l’efficacité des instructeurs avec des suivis riches et une analyse instantanée alimentée par l'IA.