Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants d'une école professionnelle concernant la disponibilité des laboratoires et des équipements. Si vous voulez des informations exploitables, vous avez besoin d'une stratégie et des bons outils.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Votre approche dépend du type de données provenant de votre sondage des étudiants d'une école professionnelle sur la disponibilité des laboratoires et des équipements. Le bon outil peut rendre l'analyse sans effort—ou difficile.
Données quantitatives : Si vous avez des chiffres ou des comptes (comme « Combien d'étudiants estiment que l'équipement est moderne ? »), des outils comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Ils sont simples et vous permettent de suivre les tendances d'un coup d'œil.
Données qualitatives : Les questions ouvertes ou de suivi, d'autre part, génèrent une mer de mots et d'histoires personnelles. Lire chaque réponse par vous-même n'est pas pratique, surtout si vous avez des dizaines ou des centaines de participants à l'enquête. Là, les solutions alimentées par l'IA deviennent essentielles. Elles comprennent les schémas, effectuent une analyse des sentiments et extraient des thèmes exploitables beaucoup plus rapidement qu'un humain ne pourrait le faire.
Il y a deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier les réponses exportées de l'enquête et les coller dans ChatGPT (ou d'autres outils similaires propulsés par GPT) pour commencer à analyser les tendances, les thèmes et les insights.
Le point négatif ? C'est rarement pratique. La mise en forme des données pour les chat GPT entraîne souvent des limites de contexte ou de taille, rend les échanges encombrants et vous perdez la structure de l'enquête (comme les suivis qui sont liés aux réponses principales). De plus, le segmentation par question ou le filtrage par persona nécessite un effort manuel ou plusieurs discussions. Ces obstacles ajoutent de la friction si vous traitez autre chose qu'un petit échantillon.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil IA comme Specific est conçu pour ce travail. Il gère à la fois la collecte des feedbacks des étudiants des écoles professionnelles et l'analyse des réponses automatiquement—vous obtenez donc plus de profondeur avec moins de travail manuel.
La qualité commence par la collecte des données : Specific ne se contente pas de suivre votre script — il utilise des questions de suivi générées par l'IA pour approfondir en temps réel. Cela signifie des réponses plus riches et plus claires pour une analyse ultérieure. Découvrez à quoi cela ressemble en pratique dans cet aperçu des suivis IA.
Analyse instantanée alimentée par l'IA : Une fois que vous avez collecté les résultats, Specific résume ce que les étudiants des écoles professionnelles ont réellement dit, trouve les thèmes principaux, quantifie la fréquence des points mentionnés, et vous permet même de discuter directement avec le jeu de données (tout comme dans ChatGPT, mais pleinement conscient de la structure de votre enquête et des suivis). Vous avez un contrôle supplémentaire sur le contexte envoyé à l'IA, ce qui simplifie les plongées profondes.
Pour une personnalisation supplémentaire, vous pouvez générer une enquête préconfigurée pour les étudiants des écoles professionnelles à propos des laboratoires et des équipements ou créer la vôtre de zéro avec le générateur d'enquêtes IA de Specific. Pas d'exportations désordonnées ou de jonglage entre les outils—juste des insights exploitables à portée de main.
Si vous voulez voir quelles questions fonctionnent le mieux, consultez notre guide sur la réalisation de questions d'enquête solides pour cet public et ce sujet précis.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête des étudiants des écoles professionnelles sur la disponibilité des laboratoires et des équipements
Lorsque vous analysez des réponses, de bons prompts aident l'IA à extraire exactement ce qui vous importe. Voici les prompts les plus efficaces à utiliser — que vous soyez dans le chat de Specific, ChatGPT, ou tout autre outil IA.
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour obtenir instantanément une répartition des sujets clés soulevés par les étudiants. Cela fonctionne bien pour des ensembles de données volumineux ou désordonnés :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser 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
Donner plus de contexte pour de meilleurs résultats : L'analyse par IA s’améliore lorsque vous incluez les détails de l'enquête, vos objectifs et le contexte pertinent. Essayez un prompt comme celui-ci si votre enquête portait sur des équipements spécifiques, par exemple :
J'ai mené cette enquête auprès des étudiants des écoles professionnelles pour évaluer si les équipements de laboratoire obsolètes freinent leurs études. Notre école envisage une mise à niveau des équipements l'année prochaine. Résumez ce que les étudiants ont dit sur l'impact des outils obsolètes et quels types de mises à niveau ils espèrent.
Explorer les thèmes en profondeur : Une fois que vous obtenez votre liste d'idées principales, approfondissez. Utilisez des prompts comme :
“Dites-moi en plus sur les préoccupations concernant les équipements obsolètes.”
Prompt pour un sujet spécifique : Besoin de vérifier si un problème a même été mentionné ? Essayez :
“Quelqu'un a-t-il parlé de préoccupations concernant la sécurité dans les laboratoires ? Inclure des citations.”
Prompt pour les personas : Si vous voulez segmenter vos répondants, particulièrement utile si vous conduisez une enquête à large échelle :
“Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste des personas distincts—similaires à la façon 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.”
Prompt pour les points douloureux et les défis : Pour avoir une idée de ce que les étudiants des écoles professionnelles rencontrent le plus de difficultés, utilisez :
“Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés à propos de la disponibilité des laboratoires et des équipements. Résumez chacun, et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.”
Prompt pour les suggestions & idées : Pour collecter des suggestions exploitables, utilisez :
“Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes faites par les participants à l'enquête concernant les améliorations des laboratoires. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.”
Vous pouvez trouver plus de conseils en profondeur pour créer et analyser des enquêtes pour les étudiants dans ce guide pratique.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La structure de l'IA de Specific maintient le contexte et la clarté, vous donnant plus de chaque réponse. Voici comment l'analyse fonctionne selon les différents types de questions d'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA fournit un aperçu résumé de toutes les réponses initiales, ainsi que toute information de suivi, offrant un résumé net sans perdre de nuance. Chaque thème majeur est quantifié et expliqué.
Questions à choix avec suivis : Pour chaque option choisie par les étudiants (par exemple, « L'équipement est obsolète »), Specific résume ce que les étudiants qui ont choisi cette réponse ont dit dans leurs suivis. Chaque parcours reçoit ses propres insights.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque segment—détracteurs, passifs, et promoteurs—est analysé séparément. L'IA résume tous les feedbacks liés aux notes NPS des étudiants, vous voyez donc non seulement le score, mais aussi le « pourquoi » derrière celui-ci.
Si vous voulez reproduire ce flux de travail dans ChatGPT, c'est possible—mais vous devrez trier, regrouper, et alimenter chaque lot de réponses manuellement. Voir comment Specific simplifie ce processus.
Comment surmonter les défis avec la limite de contexte de l'IA
Les limites de taille de contexte sont le principal obstacle dans l'analyse des enquêtes par IA. Lorsqu'on travaille avec un grand nombre de réponses d'étudiants des écoles professionnelles, vous pouvez atteindre ces limites—ce qui signifie que l'IA ne peut pas traiter votre ensemble de données complet en une seule fois.
Il existe deux stratégies intelligentes pour garder votre analyse sur les rails (les deux sont disponibles par défaut dans Specific) :
Filtrage : Concentrez l'analyse sur des conversations sélectionnées. Par exemple, incluez uniquement les réponses où les étudiants ont parlé de l'entretien des équipements, ou seulement ceux qui ont donné des commentaires négatifs sur la disponibilité.
Recadrage : Limitez les questions envoyées à l'IA—par exemple, analysez seulement les réponses ouvertes ou les réponses de suivi particulières à propos des outils de laboratoire. De cette façon, plus de réponses rentrent dans la fenêtre de contexte de l'IA et rien d'important n'est manqué.
Specific gère tout cela à travers des interfaces intuitives, vous laissant découper et analyser vos données de réponse avant de lancer l'analyse par IA—donc vous travaillez toujours dans les limites du système mais obtenez tout de même des résultats riches et contextuels.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des étudiants des écoles professionnelles
Analyser les retours sur les laboratoires et équipements des étudiants des écoles professionnelles est plus efficace lorsque votre équipe collabore—pas lorsque vous vous passez des tableurs géants ou partagez des captures d'écran.
Analyse dirigée par le chat : Avec Specific, l'analyse est une expérience de chat interactive. Vos membres d'équipe peuvent poser des questions de suivi, enquêter sur les thèmes, ou se taguer les uns les autres pour approfondir les résultats sur des problèmes spécifiques—sans quitter la plateforme.
Plusieurs conversations collaboratives : Vous pouvez exécuter des fils d'analyse parallèles, chacun axé sur un angle différent—comme la sécurité des laboratoires, la modernisation des équipements, ou la satisfaction des étudiants. Chaque chat est filtrable, et vous voyez toujours qui a commencé chacun. Cela facilite l'attribution des sujets, la délégation des analyses, et la gestion des conversations de manière organisée.
Travail d'équipe transparent : Des avatars sur chaque message de chat montrent qui a contribué à quoi. Que vous soyez administrateur, enseignant, ou analyste étudiant assigné pour revoir les commentaires, vous savez toujours de quelle perspective vous lisez—rendre les rapports et suivis simplifiés.
Tout dans son contexte : Parce que l'analyse se passe dans la plateforme d'enquête réelle, tout le monde consulte la même source de vérité, avec les résultats connectés aux données originales, non copiées et collées dans des documents qui deviennent rapidement obsolètes. Votre flux de travail s'accélère et les malentendus diminuent considérablement.
Créez votre enquête pour les étudiants des écoles professionnelles sur la disponibilité des laboratoires et des équipements dès maintenant
Obtenez des informations exploitables et améliorez les laboratoires de votre école avec l'analyse des enquêtes alimentée par l'IA. Créez une enquête en quelques minutes—capturez des commentaires plus approfondis et plus riches et transformez les réponses en recommandations claires et fondées sur des données pour votre équipe.