Cet article vous guidera sur la façon de créer une enquête pour les étudiants d'un cours en ligne sur la probabilité de recommander. Avec Specific, vous pouvez générer une enquête personnalisée en quelques secondes, sans tracas ni connaissances techniques.
Étapes pour créer une enquête pour les étudiants d'un cours en ligne sur la probabilité de recommander
Si vous souhaitez gagner du temps, générez simplement une enquête avec Specific dès maintenant.
Indiquez quelle enquête vous souhaitez.
Terminé.
Vous n’avez vraiment pas besoin de lire plus loin ; l'IA créera l’ensemble de l'enquête pour vous avec une logique de niveau expert. Le meilleur ? Il pose également des questions de suivi intelligentes et pertinentes, allant plus en profondeur pour capturer les informations dont vous avez besoin.
Pourquoi recueillir des avis avec ces enquêtes ?
Recueillir des avis sur la probabilité de recommander des étudiants en ligne vous offre une feuille de route pour améliorer vos cours et, en fin de compte, renforcer la satisfaction. Passer ces enquêtes n'est pas qu'une coche manquée—cela signifie manquer des moyens exploitables pour affiner les leçons, comprendre les points de douleur des étudiants et augmenter les recommandations de bouche à oreille.
Les enquêtes peuvent améliorer de façon significative les résultats d'apprentissage en mettant en lumière ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, afin que vous puissiez prendre des mesures ciblées. La recherche montre que les enquêtes bien conçues sont cruciales pour stimuler l'engagement dans les cours et la satisfaction des étudiants.[1]
Si vous ne les réalisez pas, vous risquez de laisser des problèmes "inconnus" non résolus— tandis que d'autres obtiennent plus de clarté sur ce que les étudiants apprécient ou avec quoi ils ont des difficultés.
Le véritable avantage va au-delà des scores : vous entendez la voix réelle de vos étudiants, découvrant le « pourquoi » derrière leurs évaluations de la probabilité de recommander.
On ne saurait trop insister sur l’importance du retour des étudiants. Lorsque vous utilisez les retours comme un processus continu (et non ponctuel), vous construisez une culture d'amélioration qui augmente directement l'inscription, la rétention et la qualité des cours.
Votre enquête devient une boucle de rétroaction vivante—qui favorise la confiance et montre aux étudiants que leur expérience vous tient à cœur.
Qu'est-ce qui fait une bonne enquête sur la probabilité de recommander ?
Simplifions—les bonnes enquêtes de probabilité de recommander reposent sur quelques principes : la clarté, un langage sans biais, et un ton conversationnel. Cela permet aux étudiants de répondre honnêtement et rapidement, vous offrant des données plus précises avec lesquelles travailler.
Chaque question doit vous aider à mesurer à la fois la quantité (nombre d'enquêtes complétées) et la qualité (profondeur et précision) des réponses. Une haute qualité signifie que les étudiants expliquent réellement leur raisonnement. Une haute quantité signifie que vos données sont statistiquement significatives.
Mauvaises pratiques | Bonnes pratiques |
|---|---|
Questions vagues ou à double volet | Questions claires, à un seul objectif |
Langage chargé ou suggestif | Tonalité neutre et impartiale |
Formulation excessive ou robotisée | Langage conversationnel et humain |
Diversifier les types de questions—mélangeant des formats fermés et ouverts—augmente les taux d'achèvement et s'assure que vous n'entendez pas que des chiffres. Concentrez-vous toujours sur les questions qui génèrent à la fois des idées et des actions. Les enquêtes conversationnelles de Specific garantissent que vos questions sont à la fois efficaces et accueillantes pour les étudiants.
Quels sont les types de questions avec des exemples pour l'enquête des étudiants d'un cours en ligne sur la probabilité de recommander ?
Les meilleures enquêtes utilisent un mélange de types de questions, travaillant toutes ensemble pour révéler non seulement le "quoi" mais aussi le "pourquoi" de la probabilité d'un étudiant de recommander.
Les questions ouvertes sont excellentes quand vous voulez que les étudiants décrivent leur raisonnement avec leurs propres mots. Elles brillent lorsque votre objectif est de faire surface des thèmes riches ou inattendus. Utilisez-les pour découvrir des histoires et des causes profondes. Exemples de questions :
Quels facteurs ont le plus influencé votre volonté de recommander ce cours ?
Quelle est la seule chose que vous changeriez pour améliorer votre score de recommandation ?
Les questions à choix unique sont efficaces pour des retours structurés. Elles sont les meilleures lorsque vous avez besoin de diagnostics rapides ou d’un suivi statistique des réponses—par exemple, comprendre les principaux moteurs de satisfaction. Un bon exemple :
Quel est l'aspect le plus important influençant votre recommandation ?
Qualité du contenu
Engagement de l'instructeur
Facilité d'utilisation
Communauté des pairs
La question NPS (Net Promoter Score) est la norme d'or pour mesurer la probabilité de recommander et segmenter les répondants (promoteurs, passifs, détracteurs). Elle standardise les résultats et fournit des suivis exploitables. Si vous souhaitez utiliser cette approche, essayez ce modèle de sondage NPS pour les étudiants des cours en ligne:
Sur une échelle de 0 à 10, à quel point êtes-vous susceptible de recommander ce cours à un ami ou un collègue ?
Les questions de suivi pour découvrir le "pourquoi" sont puissantes pour examiner en profondeur les réponses. Utilisez-les après des questions critiques—surtout lorsqu'un étudiant donne une note basse ou élevée pour la probabilité de recommander—pour clarifier la raison de leur score. Par exemple :
Quelle est la raison principale de votre évaluation ?
Qu'est-ce qui vous inciterait à recommander davantage ce cours ?
Envie d'explorer plus d'idées de questions, de conseils ou d'exemples ? Consultez notre guide pratique présentant les meilleures questions pour les enquêtes étudiants en ligne sur la probabilité de recommander.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle engage vos étudiants comme une discussion, pas comme un formulaire impersonnel. Chaque question semble naturelle, s'adaptant aux réponses précédentes et encourageant des retours plus riches et plus significatifs. Ce format améliore considérablement les taux de réponse—et la qualité des informations que vous capturez.
Voici comment la génération d'enquêtes par IA avec le générateur d'enquêtes IA de Specific se démarque de la création d'enquêtes traditionnelle, manuelle :
Enquête manuelle | Enquête générée par IA |
|---|---|
Nécessite de rédiger chaque question à la main | L'IA crée des enquêtes de qualité experte à partir d'une simple invite |
Expérience statique et impersonnelle | Conversationnelle, adaptative et engageante |
Suivi manuel (souvent impossible) | Questions de suivi intelligentes et contextuelles intégrées |
Difficile d'analyser les réponses qualitatives | IA intégrée pour une analyse rapide et approfondie des réponses |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des étudiants d'un cours en ligne ? L'IA vous fait gagner des heures en générant et personnalisant des enquêtes en secondes. Le format conversationnel maintient les étudiants engagés, et les fonctionnalités avancées—comme les sondes automatiques—révèlent des informations plus approfondies que ce que vous pourriez obtenir d'un formulaire statique.
Si vous êtes curieux de concevoir une enquête—de zéro ou en utilisant des modèles—vous trouverez des conseils étape par étape dans notre guide sur la création d'enquêtes. Les enquêtes conversationnelles AI de Specific offrent une expérience de premier ordre tant pour les créateurs que pour les étudiants—tout le monde gagne lorsque les retours se transforment en une conversation naturelle.
Le pouvoir des questions de suivi
Les questions de suivi transforment une enquête "case à cocher" en un dialogue dynamique. Avec les questions de suivi AI automatiques, Specific pose des sondes intelligentes et ouvertes dès qu'une personne donne une réponse ambiguë ou intéressante. Plus besoin de courir après les gens par e-mail pour plus de clarté—l'IA le gère pour vous, en douceur (et sans travail supplémentaire).
Étudiant d'un cours en ligne : "C'était correct, mais pas incroyable."
Suivi AI : "Pourriez-vous partager ce qui aurait rendu le cours incroyable pour vous ?"
Combien de suivis poser ? Nous avons constaté que 2 à 3 questions de suivi suffisent généralement pour explorer chaque réponse en profondeur—tout en maintenant la conversation. Vous pouvez toujours définir des règles dans Specific pour la profondeur du suivi ou laisser les étudiants avancer lorsqu'ils ont suffisamment dit.
Cela en fait une enquête conversationnelle—ce n'est pas qu'un échange statique. L'IA apprend et réagit, rendant les commentaires plus riches et beaucoup moins robotiques.
Analyser les réponses aux enquêtes avec l'IA. Lorsque vous collectez des pages de texte détaillé, des outils alimentés par l'IA comme l'analyse des réponses de Specific résument instantanément et distillent les principaux thèmes—quel que soit le nombre de retours que vous recueillez.
Les questions de suivi sont nouvelles pour la plupart des logiciels d'enquête. Si vous ne les avez pas essayées, générez une enquête AI en quelques secondes et expérimentez ce que ressent un retour moderne, riche de contexte.
Voyez cet exemple d'enquête sur la probabilité de recommander maintenant
Vivez la différence lorsque vous créez votre propre enquête conversationnelle AI—en allant au-delà des bases pour débloquer des insights plus profonds et des retours de plus haute qualité en moins de temps.