Cet article vous guidera pour créer une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur le sentiment d’appartenance. Avec Specific, vous pouvez créer des enquêtes sur le sentiment d'appartenance en quelques secondes, sans expertise requise.
Étapes pour créer une enquête pour les étudiants de premier cycle sur le sentiment d'appartenance
Si vous souhaitez gagner du temps, générez simplement une enquête avec Specific et réalisez-la en quelques secondes. Voici exactement comment cela fonctionne :
Indiquez quelle enquête vous souhaitez.
C'est fait.
Vous n'avez même pas besoin de lire plus loin — l'IA s'occupe du travail difficile. Elle crée instantanément des enquêtes d'experts et pose même aux répondants des questions de suivi intelligentes pour obtenir des informations de qualité. Ou, si vous voulez plus de contrôle, créez n'importe quelle enquête sémantique à partir de zéro avec juste une invite — pas besoin de construire des questions manuellement.
Pourquoi les enquêtes sur le sentiment d'appartenance sont importantes pour les étudiants de premier cycle
Un sentiment d’appartenance n’est pas seulement une métrique de bien-être. Pour les étudiants de premier cycle, c’est essentiel au succès académique et à la rétention. Si vous ne réalisez pas ces enquêtes de retour d’expérience, vous manquez :
Comprendre ce qui motive l'engagement des étudiants – et ce qui les amène à se sentir déconnectés.
Détecter les premiers signes d'étudiants susceptibles d'abandonner ou de sous-performer.
Répondre aux préoccupations des étudiants avant qu'ils ne deviennent des problèmes répandus.
La recherche montre qu'un fort sentiment d'appartenance est un moteur majeur de la rétention et de la réussite des étudiants. Comme le souligne l'étude de Strayhorn, les étudiants qui se sentent connectés à leur établissement sont plus susceptibles de persévérer et de réussir académiquement [1].
Et avec la diversité actuelle des campus, ignorer ce retour signifie probablement que vous laissez des angles morts critiques. Si vous vous souciez des bénéfices des retours d’expérience des étudiants de premier cycle, des enquêtes régulières sur le sentiment d’appartenance sont essentielles pour les améliorations de programme informées - pas seulement pour cocher une case.
Les enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA ouvrent encore plus de portes à des informations plus profondes, augmentant l'engagement et l'honnêteté des réponses [2].
Qu'est-ce qui rend une bonne enquête sur le sentiment d’appartenance pour les étudiants de premier cycle ?
Les meilleures enquêtes trouvent un équilibre : elles sont claires, impartiales et engageantes. Les répondants veulent des questions qui paraissent naturelles et respectent leur perspective. Une bonne enquête universitaire sur le sentiment d'appartenance évite le langage directif, le jargon et l'ambiguïté.
Les enquêtes doivent être :
Conversationnelles—pour que les étudiants soient à l'aise pour se confier honnêtement
Impartiales—pour que les données reflètent la réalité, pas vos présomptions
Clairement structurées—pour que les répondants ne soient jamais confus ou fatigués
Lorsque nous mesurons la qualité d'une enquête, nous examinons à la fois la quantité et la qualité des réponses. Des taux de réponse élevés signifient une portée large, mais seulement si les réponses sont riches et exploitables, le retour devient vraiment précieux.
Mauvaises pratiques | Bonnes pratiques |
|---|---|
Questions orientées ("Vous vous sentez soutenu ici, n'est-ce pas?") | Formulation ouverte ou neutre ("Comment vous sentez-vous soutenu sur le campus?") |
Longues phrases complexes | Expression courte et claire |
Tonalité formelle ou robotique | Approche conversationnelle et chaleureuse |
Exemples de types de questions pour les enquêtes sur le sentiment d’appartenance des étudiants de premier cycle
Toutes les questions ne se valent pas. Mixer les formats est la meilleure façon de débloquer des insights exploitables.
Les questions ouvertes brillent quand vous recherchez de la nuance — en demandant aux étudiants d’expliquer, d’élaborer ou de raconter une courte histoire. Elles révèlent le “pourquoi” derrière le sentiment et sont inestimables pour comprendre le contexte. Essayez celles-ci :
Quand vous sentez-vous le plus comme chez vous sur le campus ?
Pouvez-vous partager un moment où vous vous êtes senti déconnecté ou exclu ?
Ces questions sont parfaites en début d'enquête ou en tant que suivis de questions fermées.
Les questions à choix multiples à sélection unique sont idéales pour une analyse facile, surtout quand vous voulez quantifier les sentiments ou expériences. Par exemple :
À quel point vous sentez-vous connecté aux autres étudiants sur le campus ?
Très connecté
Quelque peu connecté
Neutre
Plutôt déconnecté
Totalement déconnecté
L'avantage ici est la comparaison — observer les changements au fil du temps ou comparer entre groupes.
Les questions de type NPS (Net Promoter Score) offrent une mesure standard pour la promotion ou la satisfaction. Par exemple, essayez une enquête NPS pour les étudiants de premier cycle :
Sur une échelle de 0 à 10, dans quelle mesure recommanderiez-vous cette université à un ami en raison du sentiment d'appartenance que vous y ressentez ?
Questions de suivi pour découvrir "le pourquoi" : Elles sont essentielles après des questions ouvertes ou fermées. Si un étudiant dit qu'il ne se sent pas connecté, ne vous arrêtez pas là — demandez des précisions. Par exemple :
Qu'est-ce qui vous fait sentir déconnecté ?
Pouvez-vous décrire une situation qui a mené à ce sentiment ?
Vous voulez plus d'exemples de questions et de conseils ? Consultez notre guide des meilleures questions pour les étudiants de premier cycle— rempli de conseils et d'idées éprouvées dans le monde réel.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle et pourquoi la génération par IA change la donne
Une enquête conversationnelle ressemble à une discussion dynamique — pas un formulaire statique. Imaginez un véritable échange, donnant et recevant. Au lieu de poser toutes les questions à la fois, l'IA demande, écoute, puis s'adapte — explorant plus loin si nécessaire.
Comparer les formulaires d'enquête traditionnels à un exemple d'enquête par IA rend la différence évidente. Créer une enquête manuellement signifie écrire, réécrire et deviner ce qui fonctionne. Mais utiliser un générateur d'enquête par IA signifie que vous :
Passez d'une idée à une enquête experte en moins d'une minute
Adaptez automatiquement le ton, le contenu et les explorations pour votre public
Rendez l'expérience de réponse accueillante plutôt qu'interrogative
Enquêtes manuelles | Enquêtes générées par IA |
|---|---|
Lentes à composer, souvent maladroites | Rapides, naturelles et conscientes du contexte |
Pas de suivis automatiques | Exploration dynamique, données plus riches |
Difficiles à personnaliser à la volée | Éditions instantanées via chat avec l'IA |
Pourquoi utiliser l’IA pour les enquêtes universitaires de premier cycle ? L'avantage est évident : les outils d’enquête pilotés par l’IA identifient exactement ce qui importe, adaptent les questions en fonction des réponses et vous évitent de rédiger des formulaires indigestes. Avec les enquêtes conversationnelles, les étudiants s'engagent plus, et vous obtenez des données réellement utiles pour passer à l'action. Specific offre la meilleure expérience utilisateur pour ces enquêtes conversationnelles de retour — fluide pour vous, et pour chaque répondant.
Si vous êtes désireux d'entrer dans les détails des étapes pratiques, ne manquez pas notre article sur comment analyser les réponses aux enquêtes avec l'IA.
La puissance des questions de suivi
De nombreuses enquêtes produisent des réponses incomplètes car elles n'approfondissent pas. La magie des enquêtes conversationnelles — et le moteur au cœur de Specific — sont les suivis intelligents et automatisés. Au lieu de rester bloqué sur des réponses vagues, le système pose une question clarifiante "pourquoi ?" ou "en dire plus" en temps réel. Lisez-en plus sur la façon dont ces questions de suivi automatiques débloquent de meilleurs aperçus.
Étudiant : Je me sens parfois exclu.
Suivi par IA : Pourriez-vous donner un exemple d'un moment où vous vous êtes senti exclu et ce qui aurait pu vous aider à vous sentir inclus ?
Combien de suivis demander ? Nous constatons que 2 à 3 suivis suffisent pour découvrir les causes profondes, sans créer de fatigue d’enquête. Avec Specific, vous définissez une limite ou laissez l’IA passer à la question suivante une fois que le détail dont vous avez besoin est capturé.
Cela en fait une enquête conversationnelle—pas seulement un autre formulaire de retour statique. En conséquence, les taux de réponse s’améliorent et les réponses sont plus riches.
L'analyse des réponses d’enquête par IA est un jeu d'enfant — même avec beaucoup de texte, les outils d'IA extraient facilement les modèles. Voici comment analyser les réponses avec l'IA pour des résumés clairs et exploitables.
Ces suivis intelligents et dynamiques sont un concept nouveau — vous devez à votre recherche d'essayer de construire une enquête et de voir la différence par vous-même.
Voir cet exemple d'enquête sur le sentiment d'appartenance maintenant
Prêt à engager vos étudiants de premier cycle et à obtenir des idées qui entraînent de réelles améliorations ? Créez votre propre enquête dès aujourd'hui avec des questions conversationnelles et alimentées par l'IA et voyez à quel point le retour d'expérience étudiant moderne peut être facile et efficace.