Exemple d'enquête : Enquête auprès des étudiants de première année au lycée sur l'équité de la politique disciplinaire

Ceci est un exemple d'enquête IA sur l'équité de la politique disciplinaire, spécialement conçue pour les élèves de première année de lycée. Vous voulez voir et essayer l'exemple ? Allez-y—c'est rapide et intuitif.

C'est toujours un défi de créer des enquêtes sur l'équité des politiques disciplinaires qui parviennent vraiment aux élèves de première année et qui aboutissent à des retours honnêtes et nuancés.

Specific est la plateforme qui alimente cet outil, et nous avons passé des années à perfectionner des expériences d'enquête conversationnelle basées sur l'IA qui engagent véritablement et révèlent ce que pensent vraiment les élèves.

Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle et pourquoi l'IA l'améliore-t-elle pour les élèves de première année de lycée ?

Obtenir des retours significatifs des élèves de première année de lycée sur l'équité de la politique disciplinaire n'est pas facile. Les formulaires statiques semblent ennuyeux et impersonnels, et l'on obtient souvent des réponses peu enthousiastes ou mal comprises. Lorsque presque un lycéen sur cinq signale une discipline injuste chaque année, nous savons que les retours honnêtes comptent—et sont bien trop rares [1].

Les enquêtes conversationnelles, générées à l'aide de l'IA, renversent le processus. Au lieu de cases à cocher impersonnelles, les élèves répondent dans un flux de conversation semblable à un chat, qui leur est familier—comme envoyer des textos à un ami. Les outils d'enquête alimentés par l'IA, comme ceux de Specific, vont encore plus loin en générant et en adaptant les questions en temps réel, s'assurant que la conversation explore des enjeux importants sans rester bloquée.

Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes des élèves de première année ?

• Les enquêtes IA rencontrent les élèves là où ils sont déjà—à discuter sur leurs téléphones ou ordinateurs portables.

• L'enquête s'adapte à chaque réponse, explorant plus en profondeur les problèmes d'équité disciplinaire que les enquêtes traditionnelles ignorent.

• Les réponses sont plus riches et plus franches puisque le processus semble moins formel et intimidant.

Les enquêtes conversationnelles de Specific sont conçues pour rendre la collecte de retours qualitatifs fluide. Les élèves ne sont pas bloqués dans des formulaires ennuyeux ; au lieu de cela, ils ont une conversation qui coule naturellement. Tout dans l'expérience—l'ordre des questions, le ton, les suivis—est optimisé pour la simplicité et la profondeur. Si vous voulez comprendre l'engagement, la qualité des questions, ou voir les capacités du générateur d'enquête lui-même, consultez nos conseils sur les meilleures questions pour les enquêtes des élèves de première année sur l'équité de la politique disciplinaire ou apprenez comment créer votre propre enquête pour les élèves de première année sur l'équité de la politique disciplinaire à partir de zéro.

En résumé : l'exemple d'enquête IA fourni ici vous propose un moyen moderne et convivial pour les étudiants de mettre en lumière les voix souvent inouïes.

Questions de suivi automatiques basées sur la réponse précédente

Ce qui distingue vraiment une enquête conversationnelle IA, c'est sa capacité à poser des suivis intelligents. Le moteur d'enquête de Specific écoute comme un intervieweur réfléchi, en enchaînant les questions selon le contexte unique de la dernière réponse de chaque élève. Donc au lieu de collecter des données superficielles, vous recueillez de véritables aperçus—immédiatement.

Voici ce qui se passe (ou, plus précisément, ce qui ne se passe pas) lorsqu'aucun suivi n'est demandé :

• Élève de première année : “Je pense que les règles sont injustes.”

• Suivi IA : “Pouvez-vous partager un exemple spécifique d'un moment où vous avez estimé qu'une règle était injuste ? Que s'est-il passé ?”

Sans ce sondage, les réponses restent vagues. Avec des suivis générés par l'IA de Specific, l'élève pourrait expliquer que certaines politiques sont appliquées de manière incohérente, ce qui peut mettre en évidence des problèmes systémiques dans la culture de l'école. Ce processus se déroule automatiquement et en temps réel—pas besoin de suivis par e-mail désordonnés ou d'entretiens séparés. Si vous êtes curieux de savoir comment cela fonctionne, essayez simplement de générer votre propre enquête et voyez ces suivis automatisés alimentés par l'IA en action, ou consultez les détails sur notre fonction de questions de suivi IA automatiques.

Chacun de ces suivis rend l'expérience de l'enquête une véritable conversation. C'est pourquoi on l'appelle une enquête conversationnelle.

Édition facile, comme par magie

Modifier votre enquête avec Specific est un jeu d'enfant. Si vous voulez ajouter une question sur la perception des rôles des enseignants par les élèves de première année en matière de discipline, ou ajuster le ton pour le rendre encore plus abordable, dites simplement à l'IA ce que vous voulez. L'enquête se met à jour instantanément, appliquant son expertise—en quelques secondes. Pas de copier-coller, ni de logique embrouillée. Pour plus de détails, voir l'éditeur d'enquête IA.

Livraison flexible dans n'importe quel contexte de retour d'information des élèves

Vous pouvez distribuer votre enquête sur l'équité de la politique disciplinaire pour les élèves de première année de deux manières simples, conçues pour un maximum de portée et d'engagement :

• Enquêtes par page de destination partageable : Parfait si vous souhaitez distribuer l'enquête par e-mail, portails d'élèves, texte, ou même QR codes sur le campus. Idéal pour une sensibilisation rapide et large—laissez les élèves répondre quand ils le souhaitent, où qu'ils soient.

• Enquêtes intégrées au produit : Idéal pour les écoles disposant de plateformes d'apprentissage en ligne, où vous souhaitez cibler les élèves pendant qu'ils utilisent une salle de classe numérique ou un tableau de bord du campus. L'enquête apparaît au moment idéal—sans interruption, juste en invitant à un retour honnête dans le cadre de leur expérience.

Pour évaluer l'équité de la politique disciplinaire, la livraison par page de destination est souvent gagnante—les élèves reçoivent un lien frais et ciblé, et les taux de réponse augmentent. Mais certains contextes appellent à des incitations intégrées au produit, en particulier là où l'apprentissage numérique est la norme.

Des aperçus rapides et exploitables avec l'analyse des enquêtes IA

Une fois que votre enquête est en ligne, Specific s'occupe aussi du gros du travail en arrière-plan. L'analyse intégrée des enquêtes IA résume instantanément les réponses ouvertes et fermées, repère les principaux sujets et trouve les schémas qui vous intéressent. Vous voulez discuter de vos données avec l'IA ? Vous pouvez. Pas de tableurs, pas de filtrage interminable—juste des aperçus d'enquête automatisés livrés en quelques secondes. Consultez les conseils détaillés sur comment analyser les réponses de l'enquête sur l'équité de la politique disciplinaire des élèves de première année avec l'IA ou approfondissez avec notre fonction d'analyse des réponses de l'enquête IA.

Cela signifie qu'analyser les réponses aux enquêtes avec l'IA vous permet d'agir rapidement et d'améliorer les politiques avant le début d'une nouvelle année scolaire.

Voir cet exemple d'enquête sur l'équité de la politique disciplinaire maintenant

Prêt à découvrir comment une enquête conversationnelle générée par l'IA peut générer des retours d'élèves plus riches ? Voyez l'exemple en action et débloquez des idées plus profondes et honnêtes avec un effort minimal—alimenté par l'expérience d'enquête de premier ordre de Specific.