Écouter la voix de chaque élève grâce à l'analyse qualitative MLY

Identifiez les sentiments, les tendances et les opportunités d'amélioration au sein de votre établissement afin d'améliorer l'expérience de vos étudiants en transformant les commentaires ouverts en informations exploitables.

MLY

Une analyse qualitative digne de confiance

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 un système d'apprentissage automatique spécialement conçu pour classer les commentaires des élèves par thème, analyser leur ton, identifier les points à améliorer et mettre en évidence les problèmes urgents.

Découvrez les enseignements tirés du Feedback des étudiants sur plus de 900 thèmes

Les modèles MLY prêts à l'emploi classent les commentaires selon plus de 900 thèmes liés à l'expérience étudiante et analysent le sentiment qui s'en dégage. Utilisez ces résultats pour orienter la stratégie de votre établissement.

Masquer le Feedback sensible

Masquez facilement le feedback sensible des étudiants. Supprimez les informations personnelles identifiables (PII), les propos offensants ou discriminatoires, quelle que soit la langue, préservez l'anonymat des étudiants et veillez à ce que les évaluations de l'enseignement se concentrent sur l'efficacité pédagogique

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.

À l'écoute de chaque élève, partout

Analysez en toute confiance le feedback multilingue des étudiants sans perdre de vue le contexte ni compromettre l'anonymat. Une interprétation précise d'une langue à l'autre garantit que chaque point de vue soit entendu et compris, permettant ainsi aux établissements de prendre des décisions éclairées qui reflètent toute la diversité de l'expérience étudiante.

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.

Outils d'analyse des feedbacks primés.

La solution logicielle d'Explorance a récolté de nombreux prix tout au long de son histoire, notamment en étant nommée lauréate d'or pour l'IA dans le domaine de l'éducation lors de la remise des prix 2024 QS Reimagine Education. Découvre comment Blue, MLY et le reste de la pile technologique façonnent l'avenir du Feedback pour les organisations du monde entier.

Capturez fidèlement les opinions de vos étudiants et de vos collaborateurs

Explorance MLY mi-lee utilise l'apprentissage automatique pour transformer des millions de données issues des retours d'expérience en thèmes, sentiments, recommandations et alertes sur lesquels vous pouvez agir.

Capturez fidèlement les opinions de vos étudiants et de vos collaborateurs

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

Analysez systématiquement de grandes quantités de feedback, tirez-en des enseignements exploitables et réduisez des mois de travail à quelques minutes en traitant et en analysant jusqu'à 400 000 commentaires simultanément grâce à l'apprentissage automatique. Accélérez le cycle « de l'analyse à l'action » et bouclez la boucle de feedback avec un impact avéré.

Rester informé grâce à des données continues et pertinentes

Explorance forme MLY à l'aide d'une approche d'apprentissage automatique supervisé, sur la base de commentaires validés par annotation. Les décideurs obtiennent ainsi des informations qui reflètent les thèmes d'actualité dans l'enseignement supérieur, et non de simples résumés génériques.

Testimonials

Pourquoi les organisations du monde entier aiment utiliser MLY

Le dévouement et l'expertise de notre équipe dans l'exploitation de la puissance du MLY pour tirer des informations exploitables à partir de données non structurées nous distinguent dans ce domaine, et cela n'est possible que grâce au partenariat solide entre Explorance et l'université de Newcastle.

Meagan Morrissey

Responsable des informations sur les étudiants et le personnel

« Entre notre situation initiale et celle dans laquelle nous nous trouvons aujourd'hui, le changement a été radical. Même avec le nombre de commentaires que nous avons saisis, soit 50 000 d'un seul coup, je reste impressionné par la rapidité avec laquelle MLY effectue l'analyse une fois que vous avez saisi les données dans le système, et par le fait que vous pouvez ensuite les consulter en quelques heures seulement. »

Daniel Bayes

Responsable de l'enseignement et de l'apprentissage (Voix et feedback des étudiants)

« L’intégration de MLY aux outils analytiques du LJMU a renforcé la compréhension des besoins étudiants et amélioré leur expérience grâce à des analyses rapides et en temps réel, sans traitement manuel laborieux. »

Fenne Boerkamp

Chargée de recherche et d'évaluation institutionnelles

« Avec MLY, notre capacité d’analyse est passée de 6 000–7 000 commentaires NSS par an à 32 000–35 000, en intégrant divers ensembles de données internes et externes, et ce, en une seule année universitaire. »

Matthew Abley

Analyste de recherche institutionnelle

Études de cas

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.

Études de cas

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.

FAQ

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

Foire aux questions sur l'analyse qualitative dans l'enseignement supérieur

D'autres questions ?

Comment fonctionne MLY ?

MLY analyse des données qualitatives et les synthétise sous forme de Feedback et d'analyses quantitatives, telles que des sentiments, des alertes, des recommandations et des thèmes. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), MLY est capable de détecter des tendances et des corrélations cachées dans les données, de les regrouper et de les classer, et de s'améliorer au fur et à mesure qu'il traite davantage de données.

Comment la solution MLY est-elle formée ?

Explorance utilise une approche d'apprentissage automatique supervisé pour entraîner MLY. Cette méthodologie garantit que MLY est entraîné uniquement à partir de commentaires officiellement approuvés dans le cadre d'un processus d'annotation en aveugle mené en interne. Ce processus fait appel à trois annotateurs travaillant de manière indépendante, et un commentaire n'est approuvé que si les trois s'accordent à l'unanimité sur son interprétation.

En quoi MLY se distingue-t-il de plateformes telles que ChatGPT ?

Les principaux atouts de MLY résident dans sa catégorisation spécialisée et ses informations exploitables. Conçue pour comprendre l'expérience des étudiants et des salariés, cette analyse génère des informations plus ciblées et pertinentes, avec des thèmes et une terminologie spécifiques au thème traité. De plus, MLY permet de prendre des mesures décisives grâce à ses modèles de recommandations et d'alertes, offrant ainsi un point de départ pour aborder les thèmes les plus critiques mis en évidence par les données.

Quel type de commentaire peut être analysé avec Explorance MLY ?

Explorance MLY est indépendant de la source et peut analyser tout type de texte écrit. Tous les commentaires fournis par les canaux officiels peuvent être évalués à l’aide de cette solution, y compris les enquêtes internes auprès des collaborateurs, les sondages flash, les retours d’information suite aux réunions générales, ainsi que les retours partagés sur des sites tiers tels que Glassdoor, les réseaux sociaux, etc. Les collaborateurs sont plus enclins à partager leur Feedback sur des sites tiers, ce qui rend une solution indépendante de la source d’autant plus précieuse. Elle vous permet de capter la voix authentique de vos collaborateurs, au-delà du Feedback direct que vous collectez peut-être déjà en interne.

Écouter la voix de chaque élève grâce à l'analyse qualitative MLY

Une analyse qualitative digne de confiance

Les établissements du monde entier font confiance à Explorance

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Découvrez les enseignements tirés du Feedback des étudiants sur plus de 900 thèmes

Masquer le Feedback sensible

Favoriser un environnement d'apprentissage inclusif

Fermer la boucle de feedback rapidement et efficacement

À l'écoute de chaque élève, partout

Amplifier la voix de vos élèves sur toutes vos plateformes

Outils d'analyse des feedbacks primés.

Capturez fidèlement les opinions de vos étudiants et de vos collaborateurs

Capturez fidèlement les opinions de vos étudiants et de vos collaborateurs

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

Rester informé grâce à des données continues et pertinentes

Pourquoi les organisations du monde entier aiment utiliser MLY

Expliquer vos résultats quantitatifs par une analyse qualitative

Écouter les étudiants tout au long de leur parcours académique

Aider les décideurs à diriger le changement institutionnel

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Comment fonctionne MLY ?

Comment la solution MLY est-elle formée ?

En quoi MLY se distingue-t-il de plateformes telles que ChatGPT ?

Quel type de commentaire peut être analysé avec Explorance MLY ?

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