Cet article vous guidera sur la création d'une enquête pour les étudiants de premier cycle universitaire sur le conseil académique. Vous pouvez utiliser Specific pour générer une enquête conversationnelle de haute qualité en quelques secondes, rendant le processus sans effort.
Étapes pour créer une enquête pour les étudiants de premier cycle sur le conseil académique
Si vous souhaitez gagner du temps, cliquez simplement sur ce lien pour générer une enquête avec Specific.
Indiquez quelle enquête vous voulez.
Fait.
Honnêtement, vous n'avez même pas besoin de continuer à lire. L'IA fait le travail d'expert pour vous—elle pose même des questions supplémentaires pertinentes, vous permettant d'obtenir des informations approfondies et exploitables sans effort manuel. Si vous souhaitez créer tout autre type d'enquête ou partir de zéro, essayez le générateur d'enquête IA—il couvre tous les types d'enquêtes typiques, y compris celles sur la sémantique, le feedback, et la satisfaction.
Pourquoi réaliser une enquête comme celle-ci est si important
Quand il s'agit de conseil académique, demander aux étudiants leur avis n'est pas seulement une courtoisie—c'est crucial. Voici pourquoi :
L'expérience des étudiants pilote la rétention et le succès. Si vous ne demandez pas ce dont les étudiants ont besoin, vous ratez des problèmes—et des succès précoces—que vous ne pourriez jamais détecter autrement.
Les retours rendent les conseillers plus efficaces. Des réponses honnêtes aident les institutions à façonner les ressources et à prioriser le soutien là où il est le plus nécessaire.
L'amélioration continue dépend des aperçus directs de votre groupe cible—il n'y a pas de raccourci pour de véritables retours.
Considérez cette statistique : Environ 57% des étudiants ont exprimé leur satisfaction quant à la disponibilité des conseillers académiques pendant les heures de bureau désignées. [1] Cela semble correct jusqu'à ce que vous retourniez la perspective—43% des étudiants ne sont pas satisfaits. Si vous ne réalisez pas ces enquêtes, vous passez à côté de la compréhension de ce que près de la moitié de vos étudiants pourraient vouloir voir s'améliorer.
Et tenez-vous bien—71% des étudiants soutiennent l'utilisation de l'IA pour aider aux travaux scolaires [4]. Les feedbacks conversationnels ne concernent pas que les données, ils concernent la connexion avec les étudiants là où ils se trouvent déjà.
Avec l'importance croissante des efforts de reconnaissance des étudiants de premier cycle universitaire, la possibilité d'agir rapidement sur les besoins des étudiants et de renforcer les programmes de conseil académique n'a jamais été aussi grande.
Qu'est-ce qui fait une bonne enquête sur le conseil académique ?
Une enquête solide est claire, respectueuse, et conçue pour des réponses honnêtes. Si vous voulez des données de haute qualité, elle doit :
Utiliser des questions claires et impartiales—afin que chaque étudiant sache exactement ce que vous demandez.
Avoir un ton conversationnel—ce qui encourage des réponses plus authentiques et réduit la fatigue de réponse.
Vous voulez que la quantité et la qualité des réponses soient élevées. Plus les étudiants répondent, et plus ils détaillent leurs réponses, plus votre compréhension devient riche.
Mauvaises pratiques | Bonnes pratiques |
|---|---|
“Êtes-vous satisfait?” | “Pouvez-vous décrire votre expérience avec votre conseiller académique?” |
Langage complexe jargonneux | Formulation simple et conviviale pour les étudiants |
Pas de questions supplémentaires | Questions supplémentaires adaptatives et contextuelles |
En résumé, une excellente enquête sur le conseil académique pose les bonnes questions, de la bonne manière—et fait que les étudiants sentent que leur contribution est vraiment importante.
Types de questions et exemples pour les enquêtes auprès des étudiants de premier cycle sur le conseil académique
Il n'y a pas de recette unique pour les enquêtes sur le conseil académique, mais certains types de questions vous donnent de meilleurs aperçus—et l'IA aide à les mélanger naturellement pour obtenir un feedback plus conversationnel. Si vous voulez aller plus loin, voici un guide complet des meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants de premier cycle sur le conseil académique, avec des conseils que vous pouvez utiliser ou adapter.
Les questions ouvertes permettent aux étudiants de s'exprimer avec leurs propres mots—elles sont une mine d'or pour découvrir le contexte et des idées uniques. Utilisez-les surtout au début ou lorsque vous souhaitez obtenir de la profondeur :
“Qu'est-ce qui a été le plus utile dans vos interactions avec les conseillers académiques?”
“Si vous pouviez changer une chose à propos du conseil académique dans notre université, quelle serait-elle?”
Les questions à choix unique facilitent l'analyse des données et la détection des tendances, surtout lorsque vous mesurez la satisfaction ou la fréquence :
À quelle fréquence rencontrez-vous votre conseiller académique ?
Mensuellement
Une fois par semestre
Rarement
Jamais
La question NPS (Net Promoter Score) est puissante pour mesurer le sentiment, et vous pouvez générer une enquête NPS pour les étudiants de premier cycle sur le conseil académique en un clic. C'est mieux après que les étudiants aient suffisamment d'expérience pour évaluer :
Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez votre expérience de conseil académique à un collègue ?
Les questions de suivi pour découvrir "le pourquoi" sont cruciales. Après qu'un répondant ait donné une réponse courte (“C'était correct”), l'IA peut creuser plus profondément (“Qu'est-ce qui aurait pu l'améliorer pour vous ?”) pour obtenir du contexte. Utilisez-les pour clarifier, approfondir ou comprendre la motivation :
“Vous avez mentionné que votre conseiller était utile—pouvez-vous partager un exemple ou une situation spécifique ?”
“Si vous vous êtes senti insatisfait, était-ce dû à l'emploi du temps, à la communication, ou autre chose ?”
Vous voulez en savoir plus ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes de conseil académique et apprenez comment les formuler pour obtenir des feedbacks honnêtes et exploitables.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle reproduit un dialogue naturel et interactif—pensez-y comme à un chat avec un chercheur engagé, plutôt que de remplir un formulaire statique. Voici la différence :
Enquêtes manuelles | Enquêtes générées par l'IA |
|---|---|
Rigides; tous les répondants reçoivent les mêmes questions de la même manière | S'adapte à chaque réponse; pose des questions supplémentaires intelligentes en temps réel |
Longues à construire et à analyser | Construit des enquêtes et analyse les réponses instantanément avec l'IA |
Moins d'engagement et de taux de réponse | Se sent humain, augmente l'engagement et la qualité |
Les générateurs d'enquêtes IA comme Specific vous permettent de transformer une idée simple en une enquête robuste et axée sur la conversation en un instant. Et avec les recherches récentes montrant que les chatbots propulsés par l'IA menant des enquêtes conversationnelles ont obtenu des réponses de bien meilleure qualité en termes d'informativité, de pertinence, de spécificité et de clarté [6], la différence est réelle—pas seulement théorique.
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants de premier cycle ? Nous savons que les étudiants s'attendent à des expériences de feedback rapides et adaptées aux mobiles, et les administrateurs ont besoin de vraies réponses, rapidement. Un exemple d'enquête IA—spécialement construit pour le conseil académique—économise du temps à tout le monde, augmente la pertinence et fait sentir aux participants qu'ils sont entendus. L'éditeur de Specific, construit pour le langage naturel et les mises à jour IA en temps réel (voyez comment fonctionne l'éditeur d'enquête IA), et l'expérience d'enquête simplifiée rendent le processus de feedback sans faille pour tous ceux qui sont impliqués.
Vous voulez un guide pas à pas ? Lisez notre article sur comment créer une enquête pour un aperçu complet de la création et du lancement d'enquêtes engageantes et exploitables sur le conseil académique.
La puissance des questions de suivi
Les questions de suivi sont la clé pour obtenir des aperçus plus profonds dans les enquêtes auprès des étudiants de premier cycle. Si un étudiant dit, “C'était correct,” et que nous nous contentons de consigner cela, qu'avons-nous appris ? Pas grand-chose. Mais avec les suivis automatiques de l'IA de Specific, l'enquête ne s'arrête pas à la première réponse. Elle pose des questions intelligentes et contextuelles, comme le ferait un vrai chercheur expert, creusant pour obtenir de la clarté et une réelle signification—sans besoin d'e-mails ou de réunions supplémentaires. Cette approche conversationnelle mène à des feedbacks plus riches et plus nuancés, économisant énormément d'efforts manuels.
Étudiant : “Mon conseiller est bien.”
Suivi de l'IA : “Pouvez-vous me dire ce qui a fonctionné bien et si quelque chose pourrait être amélioré ?”
Combien de suivis poser ? Habituellement, 2 à 3 suivis suffisent pour obtenir une vue d'ensemble, et vous pouvez paramétrer l'enquête pour qu'elle passe à l'étape suivante une fois l'information nécessaire capturée. Specific offre une profondeur de suivi personnalisable, afin que vous recueilliez juste la bonne quantité d'informations—jamais trop insistant, toujours réfléchi.
C'est ce qui en fait une enquête conversationnelle. Chaque interaction ressemble à une vraie conversation, pas à un questionnaire—les étudiants s'ouvrent plus et vous obtenez de meilleures réponses.
Analyse des réponses par IA / analyse / analyser les réponses à l'enquête. Même lorsque votre enquête génère une masse de réponses ouvertes, il est facile de tout analyser avec l'IA. Specific vous permet de discuter avec l'IA de vos réponses à l'enquête et d'obtenir des résumés instantanés, afin que vous ne vous sentiez jamais perdu dans les données.
Vous voulez le voir en action ? Expérimentez la différence en générant une enquête alimentée par l'IA et voyez comment les questions de suivi transforment les réponses en aperçus.
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