Cet article vous donnera des conseils sur la façon d’analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants d'une école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage en ligne en utilisant les meilleures approches pour une analyse de réponse d'enquête par IA.
Choisir les bons outils pour analyser les données des réponses à l’enquête
L'approche et les outils appropriés dépendent fortement de la structure de vos données d'enquête—et de ce que vous souhaitez en apprendre. Décomposons cela :
Données quantitatives : Si votre enquête comprend des questions fermées (comme à choix unique ou NPS), il est facile de résumer combien d'étudiants ont choisi des options particulières. Vous pouvez simplement insérer les données dans Excel ou Google Sheets pour des comptes et graphiques simples.
Données qualitatives : Si vous avez des réponses ouvertes ou des réponses de suivi détaillées, vous êtes dans un monde très différent. Lire des dizaines (ou des centaines) de récits à la main est presque impossible. Les outils d'IA sont essentiels pour découvrir les thèmes, classifier les points de douleur et résumer efficacement les retours.
Il existe deux approches de l’outillage pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier et coller dans ChatGPT : Vous pouvez exporter vos réponses et les coller dans ChatGPT (ou similaire). Demandez-lui de résumer et de repérer les motifs.
C'est faisable pour les listes courtes, mais cela devient vite fastidieux. Les formatages se cassent, les risques de confidentialité des données, et la simple gestion des grandes exportations signifie que cette approche est souvent plus problématique qu'elle n'en vaut la peine pour les enquêtes de l'enseignement professionnel avec de nombreux étudiants. ChatGPT n'a pas été conçu pour une analyse lourde des réponses aux enquêtes et ne prend pas en charge de manière native la logique de filtrage, la segmentation avancée ou les flux de travail d'équipe.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse de réponse d'enquête IA : Des outils comme Specific sont conçus dès le départ pour ce travail. Vous pouvez à la fois collecter les réponses des étudiants d'école professionnelle et les analyser dans un même flux de travail.
Questions de suivi automatiques : L'IA de Specific peut poser des questions de suivi en temps réel pour collecter un contexte plus riche, ce qui est précieux étant donné que 59,81% des étudiants professionnels ont considéré l'apprentissage en ligne inefficace, principalement en raison de sa difficulté à fournir des compétences appliquées [1]. Vous découvrez des motivations plus profondes immédiatement, dès que les étudiants soumettent leurs réponses. En savoir plus sur comment les questions de suivi d'IA automatiques améliorent la qualité des données.
Analyse basée sur GPT, instantanément : Specific résume toutes les réponses, trouve les thèmes clés et vous permet même de discuter avec l'IA des résultats—tout comme avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités spéciales conçues pour l'analyse des enquêtes. Vous pouvez filtrer vos données, segmenter les réponses et gérer quel contexte est envoyé à l'IA pour un maximum de pertinence.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d’enquête des étudiants de l’école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage en ligne
Si vous plongez dans les enquêtes en ligne des étudiants d'école professionnelle, ces prompts IA rendront votre analyse plus précise et rapide—que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT.
Prompt pour idées principales : L'outil de choix pour extraire les sujets dominants de centaines de réponses. Ce prompt fonctionne particulièrement bien pour les enquêtes sur les expériences d'apprentissage en ligne, et en fait, c'est ce que Specific utilise en arrière-plan pour générer des résumés instantanés :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Offrez plus de contexte, obtenez de meilleurs insights : L'IA fonctionne toujours mieux si vous ajoutez des détails sur l'objectif de votre enquête, la situation ou vos objectifs. Essayez quelque chose comme :
Voici une liste de réponses d'une enquête auprès des étudiants d'école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage en ligne. Les participants suivent des cours hybrides ou entièrement à distance et ont des parcours diversifiés. Résumez les principaux sujets récurrents et mettez en évidence tout point de douleur spécifique lié aux cours en ligne.
Approfondissez avec un prompt de suivi : Après avoir extrait les idées principales, poursuivez la conversation en demandant, « Parlez-moi plus de [idée principale]. » L'IA développera alors les spécificités, en intégrant des citations contextuelles.
Prompt pour sujet spécifique : Pour se concentrer sur certaines expériences, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de la difficulté à acquérir des compétences pratiques en ligne ? Inclure des citations.
Prompt pour personas : Pour comprendre plus en profondeur votre public étudiant :
Basé sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour points de douleur et défis : Pour faire ressortir ce avec quoi les étudiants luttent dans l'éducation en ligne :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour motivations et moteurs : Si vous voulez savoir ce qui motive les étudiants à distance, utilisez :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Prompt pour suggestions et idées : Pour brainstormer des améliorations pour les programmes en ligne de votre école :
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 lorsque c'est pertinent.
Pour plus d'inspiration, le guide des meilleures questions de Specific pour les enquêtes auprès des étudiants d'école professionnelle sur l'expérience d'apprentissage en ligne vous aidera à créer des enquêtes qui se prêtent à une forte analyse IA.
Comment Specific gère l'analyse selon le type de question
Différents types de questions d’enquête nécessitent leurs propres natures d'analyse IA. Voici ce qui se passe dans Specific—et comment vous pourriez imiter cela dans ChatGPT si vous êtes prêt à un travail manuel supplémentaire :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA génère des résumés thématiques couvrant toutes les réponses à cette question. S'il y a des questions de suivi (comme « Pourquoi ? » ou « Pouvez-vous élaborer ? »), elle fusionne ces insights pour encore plus de contexte.
Choix multiples avec suivi : Pour une question comme « Trouvez-vous l'apprentissage en ligne efficace ? » (avec choix), l'IA fournit un résumé séparé pour les réponses de suivi regroupées par chaque choix. De cette façon, vous voyez clairement quels points de douleur ou motivations uniques sont associés à chaque option.
NPS : Avec les questions de Net Promoter Score, les réponses sont regroupées en promoteurs, passifs et détracteurs. Chaque groupe reçoit son propre résumé qualitatif basé sur les commentaires des étudiants concernant leur score.
Tout cela vous permet de repérer les éléments aberrants, de faire ressortir les voix minoritaires, et d'identifier les opportunités d'amélioration—par exemple, vous pouvez constater que 5% des étudiants mentionnent un « manque de retour des enseignants », quelque chose de facile à manquer dans un flot de texte [5]. Vous pouvez consulter comment créer une enquête efficace auprès des étudiants en école professionnelle sur l'apprentissage en ligne pour plus de conseils pour structurer vos questions.
Comment surmonter les limites de taille de contexte de l’IA dans l’analyse d’enquêtes
Un inconvénient de l'analyse d'enquêtes alimentée par GPT est la limite de contexte—les modèles IA ne peuvent traiter qu'une quantité limitée de texte à la fois. Si vous avez des centaines de réponses d'étudiants d'école professionnelle, vous rencontrerez ce problème rapidement.
Approche basée sur le filtrage : Filtrez vos données de réponse uniquement vers ces conversations où les utilisateurs ont répondu à certaines questions ou choisi certaines options. Cela réduit le volume de données, de sorte que vous envoyez seulement les réponses les plus pertinentes à l'IA pour interprétation.
Élagage des questions : Sélectionnez simplement quelques questions pour l'analyse, plutôt que de lancer votre enquête entière sur le modèle. L’élagage vous permet d’analyser plus de réponses à la fois, en vous concentrant sur les sections les plus importantes de votre enquête sur l’apprentissage en ligne.
Specific prend en charge ces deux approches sans effort pour vous permettre de rester dans les limites du modèle, mais vous pouvez appliquer les mêmes principes dans d'autres outils—cela nécessite juste plus d'efforts. Pour plus d'informations sur la gestion du contexte et l'analyse qualitative, consultez le guide d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses à l’enquête des étudiants de l’école professionnelle
Collaborer sur l'analyse des enquêtes n'est pas facile, surtout avec des données complexes provenant des enquêtes des étudiants d'école professionnelle sur l'apprentissage en ligne. Les insights se perdent, il est difficile de suivre qui a trouvé quoi ou comment les conclusions ont été atteintes.
Collaboration simplifiée par IA : Dans Specific, vous pouvez créer plusieurs chats d'analyse côte à côte et collaborer avec des coéquipiers. Chaque chat peut avoir son propre filtre appliqué—peut-être que quelqu'un creuse dans la « charge de travail et le stress », tandis qu'un autre explore les « moteurs de motivation ».
Suivre les contributions, rester organisé : Chaque chat montre qui l'a créé, et les fils de messages affichent l'avatar de l'expéditeur, donc si un collègue découvre un motif unique autour de la charge de travail des étudiants—les 15 % qui ont déclaré que des{