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 satisfaction globale du programme en utilisant une analyse efficace des enquêtes et des outils alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche la plus efficace pour analyser les données des enquêtes dépend de la façon dont vos réponses sont structurées. Si vous traitez des statistiques à choix multiples ou des tableaux, vos besoins différeront de ceux de la gestion des commentaires ouverts et des remarques nuancées de suivi.
Données quantitatives : Cela inclut des réponses comme : « Combien d'étudiants étaient satisfaits de leur programme ? » ou des scores NPS. Ces chiffres sont rapides à additionner et à comparer dans des outils tels qu'Excel ou Google Sheets—aucun traitement complexe requis.
Données qualitatives : Les réponses en texte libre et les réponses aux questions ouvertes ou de suivi sont là où les choses deviennent intéressantes, mais aussi plus complexes. Ce type de réponses peut être accablant à analyser manuellement, surtout si vous souhaitez trouver des motifs ou des thèmes clés. Les outils alimentés par l'IA excellent ici en lisant, traitant et résumant le texte en quelques secondes—donner du sens à des réponses qui resteraient autrement inexploitées.
Il existe deux approches pour l'outillage lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Interaction rapide et directe : Vous pouvez copier vos réponses d'enquête et les coller dans ChatGPT pour obtenir un retour instantané, des résumés ou une reconnaissance de motifs. C'est un moyen simple de commencer si vous avez déjà exporté les données dans un format gérable.
Limitations : C'est moins pratique pour les enquêtes plus complexes ou lorsque vous avez besoin de revoir des questions, de relancer l'analyse ou de partager les résultats avec votre équipe. De grands ensembles de données peuvent dépasser les limites de contexte de ChatGPT, exigeant souvent un découpage fastidieux des données ou des sessions d'analyse répétées.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes qualitatives : Specific vous permet de collecter et d'analyser des données d'enquête conversationnelle en un seul endroit. La plateforme est conçue pour ces types d'enquêtes nuancées—elle pose des questions de suivi intelligentes pour obtenir des réponses plus riches des étudiants, augmentant la qualité de vos insights. Découvrez-en plus sur cette approche dans notre guide sur l'analyse des réponses aux enquêtes alimentées par l'IA.
Résumé alimenté par l'IA : Specific résume instantanément les réponses, trouve les principaux thèmes et transforme les insights en action—aucun copier-coller manuel ou manipulation de feuilles de calcul. Vous pouvez même discuter avec l'IA à propos de vos résultats comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec des outils spécifiquement conçus pour gérer le contexte des données d'enquête et partager les résultats à travers les équipes.
Collaboration flexible : Il existe des fonctionnalités pour filtrer, segmenter et explorer en profondeur des thèmes spécifiques avec de simples clics—faisant de l'analyse qualitative une activité d'équipe, et non un goulot d'étranglement.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes de satisfaction globale du programme des étudiants d'école professionnelle
Obtenir des insights utiles à partir de vos réponses dépend de poser les bonnes questions—à la fois à vos étudiants et à votre IA. Voici certaines de mes invites d'IA préférées pour analyser les données d'enquête de satisfaction globale du programme des étudiants d'école professionnelle.
Invite pour les idées principales : Utilisez-la pour extraire les thèmes les plus mentionnés et une courte explication de chacun. Idéal pour résumer de grands ensembles de réponses.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser 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
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez un contexte riche. Faites-lui savoir en quoi consiste votre enquête, vos objectifs, ou tout ce qui est pertinent pour le public ou les facteurs de satisfaction. Voici une invite pour fournir du contexte en parallèle de votre analyse :
J'ai réalisé une enquête conversationnelle avec des étudiants d'école professionnelle pour évaluer leur satisfaction globale vis-à-vis de notre programme de formation, avec des questions ouvertes sur leur expérience et leurs attentes futures. Maintenant, analysez les réponses pour détecter les thèmes récurrents concernant la qualité de la formation, l'engagement et la préparation à l'emploi.
Approfondir les résultats : Si vous souhaitez explorer l'une des idées principales d'un résumé précédent, demandez à l'IA : « Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale). »
Invite de validation de sujet : Vous n'êtes pas sûr qu'un sujet spécifique est présent dans les données ? Exécutez : « Quelqu'un a-t-il parlé de [technologie utilisée en classe] ? » Ajoutez « Inclure des citations » si vous souhaitez des preuves directes.
Invite pour les personas : Si vous souhaitez décomposer vos résultats en types d'étudiants typiques, utilisez : « Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts pour les étudiants d'école professionnelle. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et citations pertinentes. »
Invite pour les points faibles et difficultés : Vous voulez connaître ce qui frustre les étudiants ? Demandez : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points faibles, frustrations ou défis les plus courants mentionnés par les étudiants d'école professionnelle. Résumez chacun, notez tous les motifs ou fréquences. »
Invite pour les motivations et moteurs : Pour capturer ce qui maintient les étudiants engagés et heureux, utilisez : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations ou raisons que les participants expriment pour leur satisfaction ou insatisfaction. Regroupez des motivations similaires et offrez des exemples à l'appui. »
Invite pour l'analyse des sentiments : Comprendre le ton émotionnel dans les retours des étudiants ? Essayez : « Évaluez le sentiment général des réponses de l'enquête (positif, négatif, neutre). Mettez en évidence des phrases clés pour chaque sentiment. »
Invite pour les suggestions et idées : Pour trouver des recommandations actionnables, utilisez : « Identifiez toutes les suggestions, idées ou demandes faites par les étudiants. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes. »
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Vous cherchez des domaines d'amélioration ? Indiquez : « Examinez les réponses pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration mises en évidence par les étudiants. »
Pour une liste complète des meilleures questions et invites pour les enquêtes de satisfaction globale du programme des étudiants d'école professionnelle, consultez ce guide sur les meilleures questions d'enquête pour les étudiants professionnels.
Comment Specific résume les réponses aux enquêtes qualitatives par type de question
Le moteur IA de Specific adapte l'analyse en fonction de la façon dont vous collectez les réponses :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous donne un résumé de toutes les réponses, ainsi que toutes les réponses de suivi associées. Vous verrez les principaux sujets, plus les points principaux mis en avant grâce au contexte additionnel et aux questions de clarification.
Choix avec suivis : Pour chaque option à choix multiples, vous obtenez un résumé distinct de toutes les réponses aux questions de suivi pour ce groupe, vous donnant des aperçus granulaires et actionnables pour chaque type d'étudiant.
Questions NPS : Chaque groupe—détracteurs, passifs et promoteurs—reçoit son propre résumé. Cela simplifie la comparaison des raisons pour lesquelles chaque segment ressent ce qu'il ressent et identifie rapidement les moteurs ou obstacles de satisfaction.
Vous pouvez réaliser des analyses similaires dans ChatGPT, mais vous passerez plus de temps à copier des segments, à vous inviter de manière répétée et à suivre le contexte en cours de route. Le gain avec Specific réside dans la clarté et la rapidité, surtout lorsque le volume de retours des étudiants est élevé.
Pour en savoir plus sur la manière dont ces résumés sont structurés (et comment fonctionnent les suivis générés par l'IA), consultez notre analyse approfondie sur les questions de suivi générées par l'IA pour les enquêtes.
Il est rassurant de savoir que des études confirment l'importance de recueillir des retours riches et nuancés : près de neuf étudiants sur dix en formation professionnelle étaient satisfaits de leur formation, et comprendre le « pourquoi » peut vous aider à maintenir des taux de satisfaction élevés. [1] [2]
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Un obstacle courant avec l'utilisation de l'IA pour de grands ensembles de données qualitatives est la limite de contexte—pour faire simple, il y a une limite à ce que ChatGPT (ou des outils similaires) peut traiter en une seule fois. Lorsque vous analysez des centaines de soumissions d'enquêtes, tout ne rentre pas en un seul passage.
Nous avons trouvé deux solutions pratiques pour cela, toutes deux disponibles par défaut avec Specific :
Filtrage : Filtrez les conversations afin que l'IA examine uniquement les réponses où, par exemple, les étudiants ont commenté un sujet spécifique ou ont répondu d'une certaine manière. Cela maintient l'ensemble de données ciblé et gérable.
Rognage : Rognez les questions envoyées à l'IA en sélectionnant uniquement les sections qui vous intéressent—comme les réponses de suivi à un groupe NPS particulier. Cela garantit que vous restez dans les limites de contexte et que vous tirez toujours des insights significatifs, même à partir d'enquêtes longues.
Pour plus de détails sur la façon de travailler efficacement avec l'IA et les ensembles de données d'enquête, consultez notre guide sur l'analyse des enquêtes avec l'IA.
