Cet article vous guidera sur la façon de créer une enquête pour les étudiants de première année du lycée sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage. Avec Specific, vous pouvez construire une telle enquête en quelques secondes—il vous suffit de générer votre enquête et de commencer à collecter des informations réelles immédiatement.
Étapes pour créer une enquête pour les étudiants de première année du lycée sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage
Honnêtement, c'est incroyablement facile de commencer maintenant. Si vous voulez gagner du temps, il vous suffit de générer une enquête avec Specific—c'est vraiment aussi simple que cela.
Indiquez quelle enquête vous souhaitez.
C'est fait.
Voilà—vous n'avez même pas besoin de lire plus loin si vous voulez simplement lancer une excellente enquête rapidement. L'IA apporte des connaissances d'experts au processus de création et posera même automatiquement des questions de suivi aux répondants, vous aidant à recueillir des informations plus approfondies à partir de chaque réponse.
Pourquoi réaliser une enquête sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage auprès des étudiants de première année du lycée?
Cela peut sembler évident, mais comprendre comment les lycéens de première année interagissent avec la technologie pour l'apprentissage est plus important que jamais. Si vous ne réalisez pas ces enquêtes, vous passez à côté de retours critiques qui pourraient façonner le succès de votre école et s'adapter aux besoins modernes.
Environ 95% des adolescents ont accès à un smartphone—et une grande partie de cette utilisation est à des fins éducatives. Explorer leurs expériences vous aide à identifier les outils efficaces et à relever directement les défis. [1]
Avec plus de 70% des étudiants croyant que la technologie les aide à atteindre leurs objectifs académiques, ne pas recueillir leurs perspectives pourrait signifier passer à côté de vos stratégies d'enseignement et de vos ressources numériques. [3]
Les enseignants sont déjà à bord, avec 63% utilisant la technologie quotidiennement en classe. Vos étudiants la trouvent-ils tout aussi précieuse, ou y a-t-il un fossé? [2]
L'importance des activités d'enquête de reconnaissance des étudiants de première année réside dans le fait de donner aux étudiants une voix dans leur propre parcours d'apprentissage. Les avantages des retours des étudiants de première année vont bien au-delà des statistiques—ils fournissent des histoires, des nuances et des informations exploitables qui guident les éducateurs et les décideurs. Si vous ne demandez pas, vous ne découvrirez pas ce qui fonctionne réellement (ou ce qui est à côté de la plaque).
Qu'est-ce qui fait une bonne enquête sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage ?
Si vous voulez des retours exploitables, vous devez concevoir votre enquête correctement. Utilisez des questions claires et impartiales—ne guidez pas les étudiants vers une réponse. Gardez un ton conversationnel et accessible, pour que les étudiants se sentent à l'aise de partager des retours honnêtes, voire surprenants.
Voici une rapide comparaison pour obtenir les meilleurs résultats :
Mauvaises pratiques | Bonnes pratiques |
|---|---|
Langage confus ou technique | Questions simples et adaptées aux étudiants |
Question biaisée : « Ne pensez-vous pas que la technologie améliore l'apprentissage ? » | Question neutre : « Comment la technologie affecte-t-elle votre apprentissage ? » |
Options de réponses d'un seul mot | Laisser de la place pour des réponses détaillées ou ouvertes |
Mesurez toujours la quantité et la qualité des réponses. Une bonne enquête n'est pas seulement celle qui est remplie par beaucoup d'étudiants, mais aussi celle qui livre des données perspicaces et nuancées, dignes de confiance pour la prise de décision.
Types de questions et exemples pour les enquêtes sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage des étudiants de première année du lycée
Vous n'avez pas à vous limiter à un seul type de question—variez pour obtenir les meilleurs résultats.
Les questions ouvertes sont excellentes lorsque vous souhaitez découvrir des schémas que vous n'aviez pas déjà identifiés, ou lorsque vous espérez capturer des histoires et des citations directes. Utilisez-les lorsque vous voulez que les voix des étudiants se fassent entendre :
« Décrivez une fois où la technologie a rendu l'apprentissage plus facile ou plus intéressant pour vous. »
« Quels sont les plus grands défis que vous rencontrez lorsque vous utilisez la technologie en classe ? »
Les questions à choix unique sont utiles pour des données structurées et une analyse facile, surtout pour les schémas fréquents :
« Quel appareil utilisez-vous le plus souvent pour vos travaux scolaires ? »
Ordinateur portable
Tablette
Smartphone
Ordinateur de bureau de l'école
La question NPS (Net Promoter Score) peut vous donner rapidement une idée du sentiment global, évalué au fil du temps. Si vous souhaitez essayer ce style, générez une enquête NPS pour votre public en un clic :
« Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage de notre école à d'autres étudiants ? »
Les questions de suivi pour découvrir "le pourquoi" sont cruciales lorsque vous souhaitez approfondir le raisonnement et le contexte. Bien utilisées, elles peuvent transformer une réponse rapide en un aperçu significatif. Par exemple :
« Vous avez mentionné que vous n'aimez pas utiliser les tablettes pour vos devoirs—pouvez-vous nous en dire plus sur ce qui rend cela difficile ? »
« Qu'est-ce qui rendrait la technologie plus utile pour vous en classe ? »
Vous voulez approfondir les meilleures questions pour ce public d'enquête ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des étudiants de première année du lycée sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage—nous couvrons plus d'exemples de questions et des conseils pour les rédiger.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle ressemble à un vrai dialogue—pas à un formulaire ennuyeux. Au lieu de présenter toutes les questions en une fois, l'enquête pose chacune d'elles comme un message dans une conversation, en attendant la réponse du répondant. Le résultat ? Les étudiants se sentent entendus, détendus et sont plus susceptibles de fournir des réponses uniques et sincères.
Comparons :
Création manuelle d'enquête | Enquêtes générées par IA (comme Specific) |
|---|---|
Rédaction manuelle des questions | Enquête instantanée à partir d'une requête en langue naturelle |
Formulaires statiques, sans suivis | Questions de suivi dynamiques basées sur les réponses |
Plus difficile de garder l'engagement des étudiants | Semble être une discussion avec une personne—engagement plus élevé |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants de première année du lycée ? Utiliser un générateur d'enquête IA change complètement la donne. Vous économisez de l'énergie mentale, évitez les erreurs manuelles, et la conversation s'adapte en direct aux réponses des étudiants—vous obtenez ainsi des perceptions qui vont bien au-delà de la surface. Si vous êtes curieux de cette approche, voici un aperçu de comment fonctionne la génération d'enquête par IA en pratique et pourquoi c'est un pas en avant pour la collecte de feedbacks.
Vous recherchez la meilleure expérience utilisateur possible ? Specific se spécialise dans les enquêtes conversationnelles qui gardent les créateurs et les répondants pleinement engagés du début à la fin. C'est le moyen le plus fluide que nous connaissions pour lancer des exemples d'enquêtes IA qui donnent de vrais résultats.
La puissance des questions de suivi
Les questions de suivi automatisées sont là où les enquêtes conversationnelles brillent véritablement. Avec le fonctionnement des questions de suivi par IA de Specific, vous disposez d'un système intelligent qui pose des suivis adaptés en fonction des réponses précédentes de l'étudiant, comme le ferait un intervieweur compétent. L'IA le fait en direct, en explorant le contexte et la subtilité—ce qui vous fait gagner énormément de temps que vous passeriez autrement à envoyer des emails ou des messages directs manuels.
Étudiant : « Je n'aime pas utiliser les tablettes pour les mathématiques. »
Suivi par IA : « Qu'est-ce qui vous frustre dans l'utilisation des tablettes pour les mathématiques ? »
Combien de suivis poser ? En général, 2-3 courts suivis suffisent pour obtenir le contexte complet. Il y a toujours une logique pour s'arrêter tôt si vous avez obtenu la réponse principale—Specific vous permet d'ajuster cela, passant à la suite une fois le détail nécessaire capturé.
C'est ce qui fait une enquête conversationnelle. Au lieu d'une séance de questions-réponses unilatérale, l'enquête s'adapte à chaque réponse, la transformant en une véritable conversation et révélant le "pourquoi" derrière chaque réponse.
Analyse alimentée par l'IA, résumés, thèmes, examen des réponses—avec toutes ces réponses détaillées, il est facile d'être submergé. Mais avec l'analyse des réponses par IA, vous pouvez facilement analyser le tout, résumer les fils communs et exporter les aperçus. Voir plus dans notre guide sur comment analyser les réponses de l'enquête pour les étudiants de première année du lycée sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage.
Cette approche globale des suivis est nouvelle, et nous vous invitons à essayer de créer une enquête pour expérimenter vous-même les améliorations.
Voir cet exemple d'enquête sur l'utilisation de la technologie pour l'apprentissage dès maintenant
Découvrez une enquête conversationnelle réaliste pilotée par l'IA pour les lycéens de première année et voyez à quel point il est facile de recueillir des retours honnêtes et exploitables. Créez votre propre enquête et débloquez des informations plus profondes de vos étudiants en quelques minutes.