Cet article vous guidera sur la façon de créer une enquête pour les élèves de première année de lycée sur l'intérêt et la confiance en STEM. Avec Specific, vous pouvez rapidement créer une enquête adaptée à ce public en quelques secondes seulement grâce à l'IA.
Étapes pour créer une enquête pour les élèves de première année de lycée sur l'intérêt et la confiance en STEM
Si vous souhaitez gagner du temps, il vous suffit de cliquer sur ce lien pour générer une enquête avec Specific. Voici à quel point c'est facile avec des outils d'enquête alimentés par l'intelligence artificielle comme le générateur de Specific:
Indiquez quel type d'enquête vous souhaitez.
C'est fait.
Vous n'avez pas vraiment besoin de lire plus loin si la rapidité est votre objectif — l'IA créera l'enquête en utilisant des connaissances d'experts et posera même des questions de suivi de manière dynamique pour recueillir des informations approfondies de vos répondants grâce à des enquêtes sémantiques.
Pourquoi ce type d'enquête est important
Soyons honnêtes : obtenir des informations réelles et exploitables sur l'intérêt et la confiance en STEM des élèves de première année de lycée aide à combler des écarts d'opportunité clairs. Par exemple, seulement 16% des élèves américains de terminale sont compétents en mathématiques et intéressés par une carrière STEM [1]. Si vous ne réalisez pas ces enquêtes, vous manquez de :
Identifier les étudiants qui pourraient prospérer en STEM avec les bonnes orientations
Révéler les barrières de confiance tôt
Adapter les programmes sur la base de retours authentiques, pas d'intuitions
L'importance des enquêtes de reconnaissance des élèves de première année de lycée dépasse largement la conformité ou le rapport. Il s'agit d'entendre directement ceux qui sont sur le chemin pour façonner la prochaine génération d'ingénieurs, de scientifiques et de solveurs de problèmes. Si vous ne recueillez pas de retours valides, vous risquez de renforcer le statu quo — où les États-Unis se classent 29e en mathématiques et 22e en sciences parmi les pays industrialisés [2].
L'engagement équitable en STEM n'est pas un rêve, c'est un objectif réalisable. Ces enquêtes vous permettent de repérer les angles morts, de concevoir des interventions significatives, et de faire en sorte que chaque étudiant se sente vu.
Qu'est-ce qui fait une grande enquête sur l'intérêt et la confiance en STEM
Une bonne enquête ne consiste pas à récolter le plus de réponses possibles — il s'agit de capter des contributions honnêtes et réfléchies des élèves de première année de lycée. Pour ce faire, vous avez besoin de questions claires et non biaisées et d'une atmosphère de conversation, sans pression. Ces éléments sont au cœur de chaque enquête forte :
Questions claires évitent le jargon, l'ambiguïté et les mots biaisés
Formulation impartiale garantit que les étudiants ne se sentent pas poussés vers des réponses « correctes »
Ton conversationnel ressemble plus à un échange qu'à un test, ce qui est crucial pour des retours honnêtes
Mauvaises Pratiques | Bonnes Pratiques |
|---|---|
« Tu aimes la science, n'est-ce pas ? » | « Que pensez-vous des cours de sciences ? » |
Confondre 'intérêt' avec 'capacité' | Séparation claire de l'intérêt et de la confiance |
Réponses à un mot seulement | Espace permettant des explications ou des suivis |
Les deux mesures que vous souhaitez : haute quantité et haute qualité de réponses. Lorsque les deux sont en hausse, vous savez que votre enquête fonctionne.
Quels sont les meilleurs types de questions pour une enquête sur l'intérêt et la confiance en STEM auprès des élèves de première année de lycée?
Les meilleures enquêtes mélangent des types de questions structurées et non structurées pour obtenir une perspective bien équilibrée. Voici quelques exemples conçus pour les élèves de première année de lycée sur ce sujet :
Questions ouvertes permettent aux étudiants de s'exprimer librement, vous aidant à découvrir des insights que vous n'entendriez jamais avec des questionnaires rigides. Utilisez-les tôt dans une enquête ou lorsque vous avez besoin d'histoires et de contexte. Par exemple :
Quel est le projet STEM le plus mémorable sur lequel vous avez travaillé et pourquoi ?
Peux-tu décrire un moment où tu t'es senti confiant en résolvant un problème de maths ou de sciences ?
Questions à choix unique à sélection unique sont idéales lorsque vous devez repérer des tendances ou comparer des groupes. Elles sont rapides à répondre pour les étudiants et faciles à analyser par la suite. Par exemple :
Quel est votre niveau d'intérêt pour poursuivre une carrière dans un domaine STEM ?
Très intéressé
Assez intéressé
Peu intéressé
Pas du tout intéressé
Types de questions NPS (Net Promoter Score) vous aident à quantifier l'engagement et la confiance globale — parfait pour un « bilan de santé », et vous pouvez générer instantanément une enquête NPS pour les élèves de première année de lycée sur l'intérêt et la confiance en STEM. Voici un exemple :
Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez la poursuite d'un sujet STEM à vos camarades de classe ? Pourquoi avez-vous choisi ce score ?
Questions de suivi pour découvrir « le pourquoi » sont essentielles pour la clarté — souvent utilisées après des réponses à choix multiples ou ambiguës pour creuser plus profondément. Elles sont critiques lorsque la réponse d'un étudiant suscite la curiosité ou pointe vers une barrière ou un motivant nuancé. Par exemple :
Peux-tu m'en dire plus sur ce qui t'a fait te sentir incertain durant ce projet ?
Vous souhaitez explorer davantage ? Il existe un guide complet sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des élèves de première année de lycée sur l'intérêt et la confiance en STEM, y compris comment les concevoir pour un engagement maximal.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle ressemble à une discussion entre pairs, et non à un formulaire ou à une fiche rigide. Cette approche tire des insights honnêtes et réfléchis des élèves de première année de lycée car il y a moins de pression pour « performer ». Au lieu de cocher des cases, les étudiants élaborent, réfléchissent et clarifient — surtout lorsque vous utilisez la génération d'enquêtes par IA.
Voyons comment cela se concrétise :
Enquêtes Manuelles | Enquêtes Conversationnelles Générées par IA |
|---|---|
Construites à la main, souvent lentes et répétitives | Générées automatiquement en quelques secondes grâce à l'expertise de l'IA |
Questions statiques (sans suivi) | Questions de suivi dynamiques et conscientes du contexte |
Les réponses semblent transactionnelles | Sens naturel — génère une vraie conversation |
Nécessite une analyse manuelle | Comprend une analyse de réponse instantanée alimentée par l'IA |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des élèves de première année de lycée ? Parce que ces étudiants méritent plus qu'un épuisement de choix multiples. L'IA reconnaît leurs réponses, explore doucement pour clarifier et résume automatiquement les thèmes. C'est là que l'exemple d'enquête par IA de Specific se distingue : facile à créer, agréable à répondre et simple pour vous à analyser.
Cette approche conduit à un engagement plus élevé, une entrée plus honnête et une expérience plus fluide — non seulement pour le répondant mais aussi pour vous, le créateur de l'enquête. Nous voyons encore et encore que les retours sont beaucoup plus riches lorsque les deux parties se sentent comme faisant partie d'une véritable conversation. Si vous souhaitez approfondir, il y a un excellent article pratique sur comment analyser les réponses des enquêtes auprès des élèves de première année de lycée sur l'intérêt et la confiance en STEM.
Le pouvoir des questions de suivi
Les questions de suivi sont le facteur de différenciation. Les outils alimentés par l'IA comme la fonction de suivi automatisée de Specific rendent chaque enquête conversationnelle. Au lieu d'un « Non » sans issue, vous obtenez un contexte, une motivation et une nuance. L'IA adapte son exploration en temps réel, comme un intervieweur de recherche expérimenté — pas de chaînes d'emails, pas de programmation supplémentaire, juste un aperçu immédiat et de la clarté.
Étudiant : « Je ne suis pas sûr d'aimer les sciences. »
Suivi par l'IA : « Pouvez-vous partager plus sur ce qui vous fait vous sentir incertain quant aux cours de sciences ? »
Combien de suivis demander ? En général, 2 à 3 suivis suffisent. Le point optimal est de sonder jusqu'à obtenir une réponse claire et exploitable tout en permettant une option de passage une fois vos objectifs atteints. Specific vous permet d'affiner cela dans chaque configuration d'enquête.
Cela en fait une enquête conversationnelle — les étudiants se sentent entendus et valorisés, produisant des réponses honnêtes et détaillées qui alimentent directement la prise de décision.
Analysez les réponses aux enquêtes avec l'IA. Des outils comme Specific’s AI survey response analysis facilitent grandement la mise en lumière des insights, même avec beaucoup de texte.
Les questions de suivi automatisées par l'IA sont nouvelles pour une raison. Cette approche permet d'obtenir des insights en profondeur et instantanément, rendant votre recherche STEM vivante.
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