3 raisons pour lesquelles les universités utilisent Explorance MLY, alimenté par l'IA, pour l'analyse qualitative

Explorance MLY (https://explorance.com/products/mly/), anciennement BlueML, est une avancée révolutionnaire dans l'analyse qualitative. Alimenté par l'IA, cet outil s'appuie sur des modèles d'apprentissage automatique conçus pour les établissements d'enseignement supérieur afin de tirer des enseignements utiles de vastes quantités de commentaires d'étudiants non structurés.

Explorance MLY comprend des modèles spécialisés conçus pour identifier les sentiments, les recommandations et les alertes dans les commentaires qualitatifs des étudiants, ce qui permet aux institutions d'agir rapidement. Faciliter la prise de décision basée sur les données permet aux établissements d'enseignement supérieur d'améliorer de manière significative l'expérience des étudiants. L'analyse de ces informations permet de développer les méthodes d'enseignement et le contenu des cours, ce qui améliore la satisfaction, l'engagement et la réussite des étudiants. Le logiciel dispose également de modèles spécialisés pour l'expérience des employés.

Nous avons parlé à quatre universités de leur expérience de l'utilisation d'Explorance MLY et de ses analyses qualitatives alors qu'elles intensifiaient leur travail sur la voix des étudiants au cours de l'année universitaire 2023-24.

1. Plus d'efforts manuels avec l'analyse qualitative

Liverpool John Moores University (LJMU), qui a adopté Explorance Blue (https://explorance.com/products/blue/) comme plateforme institutionnelle pour les évaluations de modules il y a près de dix ans, a ajouté Explorance MLY à sa boîte à outils d'enquêtes auprès des étudiants pour l'assurance et l'amélioration de la qualité.

"Explorance MLY vient compléter notre gamme d'outils d'évaluation et, plus important encore, il devrait permettre une analyse rapide et automatisée des données en texte libre, ce qui facilitera la prise de décision en temps opportun", a déclaré le Dr Phil Carey, doyen de l'Académie d'enseignement et d'apprentissage de l'université.

"L'avantage principal est que l'analyse des commentaires peut être fournie plus rapidement. Nous apprécions la richesse des informations fournies par les commentaires en texte libre et reconnaissons qu'ils sont inestimables pour nous aider à comprendre l'expérience des étudiants et à répondre à leurs besoins. Auparavant, la nature chronophage de l'analyse pouvait entraîner des délais importants entre le moment où les étudiants fournissaient des commentaires et celui où nous pouvions en rendre compte".

L'Université de Manchester travaille avec Explorance depuis 2022 pour développer son approche des enquêtes d'évaluation des unités. Elle a commencé à mettre en œuvre MLY l'année dernière après avoir également rencontré des problèmes d'analyse des commentaires ouverts.

"Travaillant au sein d'une université aussi vaste, nous avons toujours eu du mal à obtenir des ressources pour l'analyse qualitative", a déclaré Jo Hicks, responsable de l'enseignement et de l'apprentissage (amélioration des programmes), qui a d'abord dirigé le travail avec Explorance. "Il n'y a rien sur le marché pour répondre à ce besoin, et l'utilisation d'un dictionnaire de données pour vérifier les mots prendrait des semaines à notre équipe de planification stratégique pour en tirer quelque chose de significatif.

L'Université de Westminster déploie Explorance MLY pour soutenir les enquêtes auprès des étudiants et des employés.

"Nous avons acheté MLY parce que nous voulions développer nos capacités d'analyse qualitative", explique Kirsty Bryant, analyste principal de la recherche institutionnelle - stratégie, planification et performance. "Avant MLY, nous analysions manuellement par thème les commentaires ouverts d'une seule de nos enquêtes, bien que nous ayons mené plusieurs enquêtes à grande échelle tout au long de l'année universitaire. Si nous connaissions bien notre ensemble de données, nous étions également conscients de l'intensité des ressources nécessaires à ce type d'analyse. Nous cherchions donc des moyens de rationaliser ce processus afin d'augmenter le nombre d'analyses qualitatives que nous pouvions entreprendre."

2. Une compréhension plus approfondie des sentiments des étudiants

LJMU a joué un rôle clé dans le développement initial d'Explorance MLY (https://explorance.com/products/mly/), en fournissant des commentaires d'étudiants spécifiques à l'établissement pour former les modèles avec d'autres universités. Le Dr Carey a mis en évidence le potentiel d'approfondissement des données démographiques.

"Après avoir testé MLY sur plusieurs ensembles de données, nous pouvons affirmer que le logiciel identifie de manière fiable les thèmes clés et leur contexte sentimental", a-t-il déclaré. "La catégorisation des sujets est transparente, cohérente et peut être retracée jusqu'à la source. Cela signifie que nous pouvons suivre les changements dans le paysage des commentaires des étudiants au fil du temps et examiner la dynamique longitudinale de thèmes ou de catégories spécifiques.

"Savoir que les algorithmes d'analyse ne sont pas statiques et qu'Explorance MLY évoluera, apprendra et s'adaptera aux thèmes changeants a été l'un des facteurs décisifs dans notre décision d'acheter MLY. Un autre avantage est que MLY est un produit autonome, de sorte que nous pouvons l'utiliser pour analyser une variété d'ensembles de données en texte libre provenant d'autres enquêtes et évaluations externes et internes. Il est remarquable qu'Explorance accueille les commentaires des utilisateurs, ce qui signifie que la communauté de l'enseignement supérieur au Royaume-Uni contribue à l'amélioration de l'instrument.

Jo Hicks a ajouté : "À l'université de Manchester, nos étudiants ont toujours signalé que, bien que nous leur donnions de nombreuses occasions de fournir un retour d'information, ils ont moins confiance dans notre approche pour leur dire ce que nous avons fait à la suite de ce retour d'information. Avec MLY, nous avons constaté lors de la démonstration initiale que l'analyse qualitative pouvait être réalisée en 15 minutes seulement et qu'elle nous donnerait cette histoire si importante qui se cache derrière les mesures. Au fil du temps, je suis sûr que cet investissement donnera à notre institution plus de confiance dans l'environnement des données et la capacité de comprendre les différentes données démographiques.

Et il n'y a pas que le Royaume-Uni. Explorance MLY aide également les universités du monde entier. "L'un des principaux défis que nous avons rencontrés est la gestion des biais dans les retours d'information", commente Meagan Morrissey, responsable de l'analyse des étudiants et du personnel à l'Université de Newcastle, en Australie.

"Par le passé, nous avons adopté une approche plutôt coûteuse mais efficace pour atténuer ce problème en lisant chaque commentaire d'étudiant et en supprimant les phrases destructrices ou offensantes. Nous comptons maintenant sur MLY pour nous aider à catégoriser immédiatement les données non structurées et à détecter les écarts par rapport aux tendances dans les commentaires qui nécessitent un examen plus approfondi. Cela nous permettra de fournir des notes équilibrées et normalisées en réduisant l'influence négative des préjugés liés au sexe, à l'identification LGBTIQ, au statut d'aborigène et d'insulaire du détroit de Torres et à l'appartenance ethnique.

3. Une plateforme à l'épreuve du temps pour soutenir la stratégie d'enquête auprès des étudiants

L'Université de Manchester a indiqué qu'avec MLY et Explorance Blue, il était possible de livrer d'autres enquêtes académiques en dehors de la fenêtre standard de l'université en utilisant le déclencheur de programmation automatique. Les enquêtes auprès des enseignants et du personnel peuvent également être intégrées.

"Nous avons fait beaucoup de progrès au cours des deux dernières années, mais il reste encore du travail à faire", a expliqué Jo. "Notre exigence initiale était de trouver un système qui s'intègre à notre système d'enregistrement des étudiants, qui permette une plus grande automatisation de nos enquêtes unitaires et qui nous permette d'être plus flexibles et agiles, en nous fournissant rapidement les données nécessaires à la prise de décision. MLY est utilisable, efficace et à l'épreuve du temps, et il nous aidera à boucler la boucle du retour d'information. Il s'agira d'un outil important dans le cadre des travaux du nouveau groupe stratégique de l'université sur les enquêtes auprès des étudiants, qui examine les processus futurs.

À l'université de Westminster, Kirsty a révélé qu'en plus d'offrir une "analyse thématique déductive rapide", MLY était une plateforme précieuse pour permettre une innovation plus large au sein de son équipe.

"L'intelligence artificielle d'Explorance MLY nous donne une plus grande capacité, ce qui nous permet d'exécuter toutes nos principales enquêtes par le biais de ce système et nous permettra d'être plus réactifs, en particulier en ce qui concerne les enquêtes d'évaluation des modules, où nous pouvons identifier les problèmes en cours d'année et réagir rapidement", a-t-elle poursuivi.

"Nous nous attendons également à un changement de culture dans la manière dont mon équipe passe son temps. Nous pouvons nous concentrer sur la façon dont nous communiquons avec les parties prenantes et sur ce que nous faisons, et veiller à ce que nous soyons responsables des changements positifs. Nous serons en mesure de partager une analyse de haut niveau des commentaires ouverts presque aussi rapidement que nous livrons actuellement les contreparties quantitatives de nos enquêtes. Nous nous attendons à ce qu'il s'agisse d'un véritable changement de culture, car nos données qualitatives peuvent être élevées au même rang que nos vastes ensembles de données quantitatives.

Meagan est du même avis : "Ce partenariat avec MLY nous permettra de mieux soutenir nos enseignants, d'identifier plus précisément nos enseignants exceptionnels et de suivre les thèmes de la voix des élèves. Nous sommes impatients de créer un environnement dans lequel notre personnel académique s'engage de manière plus indépendante dans le processus de retour d'information, voit son impact sur les étudiants et est soutenu dans la réalisation de la vision de l'université pour l'avenir."

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