5 Insights qui changent la donne de l'Explorance MLY UK Impact Tour 2025

Le 24 juin, le Explorance MLY UK Impact Tour s'est tenu à Woburn House, siège de Universities UK, et plaque tournante d'un certain nombre d'autres organisations influentes dans le secteur de l'enseignement supérieur.

Ayant pour thème "Exploiter les connaissances qualitatives de l'IA pour améliorer l'expérience des étudiants et du personnel dans l'enseignement supérieur", le rassemblement londonien a réuni plus de 40 leaders universitaires dans les domaines de la planification stratégique, de l'enseignement et de l'apprentissage, de l'expérience étudiante, de la recherche institutionnelle et de la qualité académique. L'événement a été organisé en collaboration avec nos partenaires HESPA (https://hespa.ac.uk/).

Voici cinq idées clés que les intervenants ont partagées lors de cette journée :

1. Crier plus fort ou écouter plus fort ?

Dans son discours d'ouverture explorant "Qu'est-ce que nos étudiants essaient de nous dire ?", Gavin Lee, directeur du développement stratégique et de la planification à l'Université de l'Écosse de l'Ouest, a souligné qu'au cours d'une année complète, l'UWS "pose beaucoup de questions" : 12 enquêtes (minimum) et 138 questions, et "obtient beaucoup de réponses" : 254 028 enquêtes réalisées chaque année ; 2,9 millions de questions individuelles et plus de 20 000 commentaires libres. "Les étudiants nous disent tout ce que nous avons besoin de savoir, mais notre capacité à les entendre ou à agir est limitée", a déclaré Gavin aux délégués, avant d'expliquer comment l'échelle, les systèmes et les (mauvaises) questions empêchent les universités d'être à l'écoute pendant le processus de Feedback. Il a ensuite présenté quelques exemples d'études de cas et trois étapes pour permettre l'action et la réussite : Fournir rapidement des informations, former et soutenir les collègues pour qu'ils agissent, et avoir un impact par le biais de partenariats : étudiants, services, universitaires.

2. Au-delà des chiffres, que disent les étudiants ?

Camille Kandiko Howson, professeur d'enseignement supérieur au Centre for Higher Education Research and Scholarship de l'Imperial College London, a partagé sa propre expérience de "Getting insights beyond positive/negative : Analyser les commentaires qualitatifs du NSS". Elle s'est concentrée sur les problèmes liés au fait de ne pas écouter la voix des étudiants (https://www.explorance.com/solutions/student-voice), de se concentrer sur la (dis)satisfaction, et sur les défis liés à la connexion des données qualitatives et quantitatives. S'appuyant sur la présentation de Gavin, Camille a souligné l'importance des boucles de Feedback et des étudiants en tant que partenaires, avant de conclure avec ses meilleurs conseils pour impliquer les étudiants :

• Mets les élèves au défi.
• Soutenir les étudiants.
• Informer les élèves.
• Rechercher, demander et rendre compte des feedbacks.
• Offrir des opportunités aux élèves.
• Tenir les élèves pour responsables.
• Travailler AVEC et non POUR les élèves.

3. Écouter à l'échelle : Tirer parti de l'IA pour comprendre les diverses expériences des étudiants

Après avoir d'abord piloté MLY sur les données de texte ouvert du NSS en 2024, Liverpool John Moores University (LJMU) a ensuite analysé plus de 13 000 commentaires d'évaluation de modules pour des groupes spécifiques afin de soutenir le plan d'accès et de participation de l'université 2025-29, en se référant aux lacunes en matière de poursuite des études, d'achèvement et/ou d'obtention de résultats. Le Dr Phil Carey, doyen de l'Académie d'enseignement et d'apprentissage de la LJMU, a expliqué comment des thèmes positifs ont été extraits parmi les étudiants souffrant de troubles mentaux et les étudiants souffrant de déficiences sociales ou de communication, les étudiants issus de l'indice de privation multiple (IMD) 1 et 2, les étudiants noirs et les étudiants d'Irlande du Nord ; des possibilités d'amélioration ont été identifiées et des recommandations ont été formulées pour mieux soutenir les besoins émergents spécifiques de ces groupes d'étudiants.

4. Accélérer les connaissances : Le pouvoir du feedback rapide

Lors de notre conférence sur les voix des étudiants dans l'enseignement supérieur en mai, Kirsty Scanlan, directrice de la planification stratégique, des performances et des projets à l'université Heriot-Watt, a partagé l'impact du MLY sur les enquêtes expériences des étudiants. La dernière présentation de Kirsty s'est concentrée sur une autre application : une enquête Pulse sur la santé et le bien-être du personnel. La plateforme MLY a permis une analyse thématique rapide et efficace des plus de 2 000 commentaires ainsi qu'une exportation rationalisée de l'analyse - y compris tous les champs de données pertinents - pour une utilisation immédiate et une mise en œuvre dans Power BI en tant que mécanisme de reporting. Une semaine après la clôture de l'enquête, 45 dirigeants de l'institution mondiale ont reçu leurs rapports. "En utilisant MLY pour traiter les réponses en texte libre de notre enquête Pulse sur la santé et le bien-être du personnel, nous avons économisé environ huit heures de temps d'analyse manuelle, soit une réduction de 94 % du temps de traitement", a révélé Kirsty.

5. Transformer les données non structurées en intelligence de feedback exploitable.

Avant une série de tables rondes en groupe sur des questions allant de "Rendre les données qualitatives exploitables : ce qui fonctionne ?" et "L'IA pour l'écoute à l'échelle : opportunités et risques", à "Combler le fossé : aligner les données quantitatives et qualitatives" et "Traiter les commentaires préoccupants ou les feedbacks sensibles", Chris Slack, ingénieur principal en solutions chez Explorer, a pris la parole pour faire le point sur MLY. "Sans MLY, il y a des millions de commentaires, et aucun moyen de leur donner un sens", a déclaré Chris. "Les étudiants s'exprimaient - mais personne n'écoute vraiment". Aujourd'hui, rien que dans l'enseignement supérieur, MLY est utilisé par plus de 80 établissements. Plus de 20 millions de commentaires ont été analysés, plus de 30 millions d'informations ont été générées, plus de 5 millions d'améliorations ont été apportées et plus de 500 000 alertes ont été mises en évidence. Des statistiques très impressionnantes.