Analyse qualitative de la voix des étudiants

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MLY

Une IA décisionnelle fiable

500K+

Alertes mises en évidence

+ 30 M

de commentaires générés

5M+

de recommandations fournies

Les établissements du monde entier font confiance à Explorance

L'analyse qualitative peut s'avérer difficile, coûteuse et chronophage

Qu'il s'agisse d'une analyse manuelle par lecture humaine ou d'un codage thématique par analyse de texte, l'analyse qualitative des commentaires des étudiants est souvent négligée en raison de son caractère gourmand en ressources. Dans ce cas, vous risquez d'ignorer des informations cruciales sur l'expérience des étudiants.

Analysez et mesurez avec précision les commentaires des élèves en quelques minutes

Explorance MLY utilise l'intelligence artificielle pour lire les commentaires des étudiants à votre place en les classant par thèmes spécifiques, en détectant les sentiments, en identifiant les domaines d'amélioration et en mettant en évidence les problèmes urgents.

Découvrer des données exploitables sur les commentaires des étudiants avec la précision de l'IA

Distillez des informations claires à partir de plus de 900 thèmes uniques liés à l'expérience des étudiants. Des modèles d'IA pré-construits vous permettent de plonger en profondeur dans le sentiment des étudiants et d'ajuster vos stratégies grâce à une analyse qualitative en temps réel.

Favoriser un environnement d'apprentissage inclusif

Favoriser un environnement d'apprentissage sûr et équitable en signalant rapidement les comportements inappropriés, le langage discriminatoire et tout autre problème urgent présent dans les commentaires des étudiants avant qu'ils ne s'aggravent.

Fermer la boucle de feedback rapidement et efficacement

Simplifiez la présentation des analyses qualitatives pour le corps enseignant et le personnel académique grâce à des recommandations collectives. Obtenez une vision claire des commentaires des étudiants et agissez rapidement sur les thèmes récurrents pour ajuster, renforcer ou maintenir ce qui compte le plus pour votre établissement.

Amplifier la voix de vos élèves sur toutes vos plateformes

Capturez les commentaires et assurez-vous qu'aucune voix d'étudiant n'est ignorée. Avec MLY, vous pouvez analyser les commentaires des étudiants à partir de n'importe quelle source, y compris les commentaires aux sondages, les plateformes d'évaluation, les messages sur les médias sociaux et les forums en ligne.

L'IA qui capte avec précision la voix de vos étudiants et de vos employés

Explorance MLY mi-lee utilise une IA de pointe pour transformer des millions de points de données de rétroaction en informations puissantes dont vous avez besoin pour améliorer vos performances.

L'IA qui capte avec précision la voix de vos étudiants et de vos employés

Explorance MLY mi-lee utilise une IA de pointe pour transformer des millions de points de données de rétroaction en informations puissantes dont vous avez besoin pour améliorer vos performances.

Simplifier l'analyse du feedback pour des prises de décisions efficaces

Analysez de manière cohérente de grandes quantités de commentaires, obtenez des informations exploitables et réduisez des mois de travail en quelques minutes en traitant et en analysant jusqu'à 400 000 commentaires simultanément grâce à l'IA. Accélérez le passage des données aux actes et fermez la boucle du feedback avec un impact prouvé.

Rester informé grâce à des données continues et pertinentes

Ajoutez de la valeur au fil du temps en veillant à ce que les décideurs disposent d'informations pertinentes sur les thèmes et tendances actuels de l'enseignement supérieur grâce à des modèles d'IA en constante évolution. Les modèles MLY sont continuellement entraînés pour garantir que les données obtenues sont opportunes et compréhensibles.

Testimonials

Pourquoi les organisations du monde entier aiment utiliser MLY

"Le dévouement et l'expertise de notre équipe dans l'exploitation de la puissance de MLY pour obtenir des informations exploitables à partir de données non structurées nous distinguent dans ce domaine, et cela n'est rendu possible que par le partenariat solide entre Explorance et l'Université de Newcastle."

Meagan Morrissey

Responsable de la stratégie, de la planification et de la performance en matière de connaissance des étudiants et du personnel

« En 2019, University of Chicago a choisi Explorance pour améliorer nos évaluations de l'enseignement. Ce parcours nous a permis d’intégrer l’outil à travers les écoles de premier cycle, les écoles supérieures et les écoles professionnelles. Nous avons choisi Explorance Blue en raison de la facilité d’intégration avec notre système d’information sur les étudiants et de la qualité de la plateforme. Le système et les processus améliorés ont rencontré un grand succès auprès de nos professeurs et de nos étudiants. »

Scott Campbell

Vice-président associé, services académiques et registraire

« Après un examen approfondi de tous nos systèmes d’évaluation de l’enseignement, nous avons constaté qu’Explorance Blue est incontestablement unique sur le marché. Bien qu’il existe des solutions partielles, elles nécessitent des ajustements complexes pour fonctionner ensemble. À notre avis, il n’y a pas de meilleure plateforme d’évaluation de l’enseignement. »

Paul Keitley

Gestionnaire, Systèmes de sondage des étudiants

« L'intégration est exactement la raison pour laquelle nous avons choisi Explorance Blue et le principal avantage dès le départ. Recueillir des données, les exporter et les traiter prend du temps. Blue nous a permis de gagner du temps et de centraliser les données en un seul endroit. Tout est tellement plus facile avec Blue, et cela sans les processus manuels. »

Assia Viachka

Coordinatrice de la qualité, Bureau des programmes scolaires

Expliquer vos résultats quantitatifs par une analyse qualitative

Combinez les résultats quantitatifs et l'analyse qualitative pour révéler le « pourquoi » derrière le feedback de vos étudiants. Enrichissez vos données avec un contexte précis et des nuances souvent invisibles dans une analyse purement quantitative.

Écouter les étudiants tout au long de leur parcours académique

Les étudiants donnent leur avis tout au long de leur parcours universitaire dans votre établissement. Faites en sorte que la voix des étudiants de l'ensemble du campus compte, de la demande d'admission aux anciens élèves, en démontrant de manière proactive votre engagement à prendre en compte leurs commentaires.

Aider les décideurs à diriger le changement institutionnel

Permettez aux principales parties prenantes d'explorer de manière autonome les données et d'identifier les opportunités d'amélioration grâce à des tableaux de bord et des rapports basés sur les rôles. Proposez des analyses personnalisées à tous les niveaux de votre institution et accélérer le passage des données aux actes.

Études de cas

Découvrez les succès d'Explorance MLY

Brochure

Université de Liverpool John Moores : Analyser la voix des étudiants à l'aide de l'IA

Brochure

Université de Newcastle : Amplifier la voix des étudiants grâce à l'analyse qualitative alimentée par l'IA

Brochure

Université de Westminster : Tirer parti de l'analyse qualitative alimentée par l'IA pour le SSN et au-delà

FAQ

FAQ sur l'analyse qualitative alimentée par l'IA en enseignement supérieur

D'autres questions ?

Le modèle d'apprentissage de MLY est spécifiquement développé pour la formation en entreprise et formé uniquement sur la base de commentaires obtenus dans des sondages sur la formation authentiques. MLY analyse les commentaires et identifie les thèmes majeurs, fournit une analyse nuancée des sentiments, met en évidence les recommandations et fait ressortir les alertes des commentaires qui requièrent une attention immédiate. Toutes ces capacités vous aident à découvrir des problèmes cachés et des corrélations qui pourraient autrement passer inaperçus dans une analyse quantitative plus traditionnelle.

MLY analyse les données qualitatives et les résume en informations quantitatives telles que les sentiments, les alertes, les recommandations et les sujets. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), MLY peut reconnaître des modèles cachés et des corrélations dans les données, les regrouper et les classer, et, en traitant de plus en plus de données, apprendre et s'améliorer en permanence.

Explorance utilise une approche d'apprentissage automatique supervisée pour former MLY. Cela garantit que MLY n'est entraîné qu'avec des commentaires qui ont été formellement approuvés via un processus interne d'annotation à l'aveugle. Dans le cadre de ce processus, trois annotateurs travaillent indépendamment les uns des autres, et le commentaire résultant n'est approuvé que si les trois annotateurs sont unanimement d'accord sur l'interprétation.

Les principaux atouts de MLY sont sa catégorisation spécialisée et ses informations exploitables. Conçue pour comprendre l'expérience des étudiants et des employés, l'analyse permet d'obtenir des informations plus ciblées et plus pertinentes, avec des thèmes et une terminologie spécifiques au sujet. En outre, MLY permet d'exploiter les informations grâce à ses modèles de recommandations et d'alertes, qui fournissent un point de départ pour les thèmes les plus importants qui ressortent des données.

Explorance MLY est indépendant de la source et peut analyser n'importe quel type de texte écrit. Tous les commentaires fournis par des canaux officiels peuvent être évalués à l'aide de la solution d'IA, y compris les sondages auprès des employés, les sondages d'opinion, les suivis des assemblées générales et les commentaires partagés sur des sites tiers tels que Glassdoor, les plateformes de médias sociaux et bien plus encore.

Les employés sont plus susceptibles de partager leurs commentaires sur des sites tiers, ce qui rend une solution indépendante de la source d'autant plus précieuse. Elle vous permet de capturer la voix authentique de vos employés au-delà du feedback direct que vous recueillez peut-être déjà à l'interne.

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Pourquoi les organisations du monde entier aiment utiliser MLY

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