Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta de estudiantes graduados universitarios sobre el apoyo en tesis y disertaciones utilizando el análisis de encuestas con IA.
Eligiendo las herramientas adecuadas para el análisis de encuestas impulsado por inteligencia artificial
El enfoque y las herramientas que necesitas dependen completamente de la forma y estructura de tus respuestas de encuesta. Lo desgloso de manera simple:
Datos cuantitativos: Si tu encuesta incluye resultados numéricos, como “¿Cuántos estudiantes informaron usar los centros de escritura del campus?”, estos son fáciles de contar. Yo simplemente uso Excel o Google Sheets, ya que son rápidos para estadísticas y gráficos básicos.
Datos cualitativos: Cuando tu encuesta tiene muchas respuestas abiertas o respuestas de seguimiento profundas, no hay manera de leer todo manualmente. Aquí es donde las herramientas de IA son esenciales: necesitas algo que pueda clasificar montañas de texto y detectar temas o extraer sentimientos automáticamente.
Hay dos enfoques para las herramientas al tratar con respuestas cualitativas:
ChatGPT o herramienta similar de GPT para análisis con IA
Puedes exportar los datos de tu encuesta y pegarlos directamente en ChatGPT (u otro LLM) para el análisis.
Esto es flexible: interactúas con el modelo y preguntas lo que desees, pero en la práctica, no es muy conveniente para conjuntos de datos grandes. Las ventanas de chat no están hechas para cientos de respuestas de encuestas, el formato no es óptimo y debes tener cuidado con la privacidad. También te pierdes la estructuración o filtrado que ofrecen las herramientas de análisis específicas para encuestas, lo que puede convertir la gestión de contexto en un dolor de cabeza.
Herramienta todo en uno como Specific
Specific está diseñado exactamente para este escenario: es una herramienta de IA para universidades e investigadores—recoge datos de encuestas y proporciona análisis instantáneos, estructurados y potenciados por IA.
Durante la recolección, realiza preguntas de seguimiento automáticas e inteligentes, para que obtengas respuestas más ricas desde el principio. Si quieres saber cómo funciona, mira cómo las preguntas de seguimiento de IA mejoran la calidad de los datos.
En el lado del análisis, Specific resume respuestas cualitativas en segundos, extrae temas clave y los convierte en ideas accionables sin necesidad de cortar y pegar o trabajo manual. Puedes interactuar con tus datos de manera conversacional, así como con ChatGPT, pero con opciones adicionales de estructura, filtrado y flujo de trabajo diseñadas para retroalimentación. Para más información sobre esto, ve análisis de respuestas de encuestas con IA en Specific.
Algunas plataformas líderes (como ATLAS.ti y NVivo) ahora ofrecen características similares de PNL, aunque Specific se destaca por su recolección de encuestas sin problemas y análisis instantáneo en un solo paquete. Las herramientas de IA han reducido incluso el tiempo de selección y codificación en hasta un 83%, haciendo posible centrar tu tiempo en la acción en lugar de solo procesar datos [2].
Si te preocupa la privacidad, infórmate por qué es mejor usar herramientas que sean seguras y cumplan las normas, especialmente con los datos de estudiantes, en lugar de modelos de IA públicos [3].
¿Quieres crear tu propia encuesta (con análisis instantáneo por IA para apoyo en tesis/disertación)? Prueba el generador de encuestas de estudiantes graduados universitarios con IA o inspírate con las mejores preguntas de encuesta para apoyo en tesis y disertación.
Prompts útiles que puedes usar para analizar respuestas de encuestas sobre apoyo en tesis y disertación de estudiantes graduados
La belleza de las herramientas de IA es cuánto puedes obtener de ellas, siempre y cuando hagas las preguntas correctas. Siempre recomiendo usar indicaciones específicas al analizar tus respuestas abiertas de estudiantes graduados universitarios, de lo contrario, la IA será demasiado amplia o genérica.
Prompt para ideas centrales: Este es el que uso cuando quiero los temas centrales planteados en conjuntos grandes de respuestas. Es lo que Specific usa por defecto, pero también puedes usarlo directamente en OpenAI o tu LLM preferido:
Tu tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + explicador de hasta 2 oraciones de largo.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron cada idea central específica (usar números, no palabras), la más mencionada al principio
- Sin sugerencias
- Sin indicaciones
Salida de ejemplo:
1. **Texto de idea central:** texto explicador
2. **Texto de idea central:** texto explicador
3. **Texto de idea central:** texto explicador
El contexto importa: Siempre obtienes mejores resultados si le das más detalles a la IA. Por ejemplo, incluye el objetivo general de la encuesta, tu audiencia (por ejemplo, “estudiantes graduados universitarios en programas STEM”), o para qué utilizarás los datos:
Esta encuesta se recopiló en la primavera de 2024 de estudiantes graduados universitarios en seis universidades. Queremos entender los puntos de dolor y necesidades no satisfechas alrededor del apoyo en tesis y disertación, con el objetivo de mejorar los recursos para asesores.
Prompt de profundización: Si aparece una idea central que quieres explorar, simplemente sigue con un prompt como este:
Dime más sobre “falta de talleres de escritura estructurados”.
Prompt para verificar temas específicos: Validación clásica: si quieres saber si alguien habló sobre, por ejemplo, salud mental:
¿Alguien mencionó salud mental, estrés o apoyo psicológico en sus respuestas? Incluye citas.
Prompt para puntos de dolor y desafíos: Especialmente valioso cuando quieras resumir qué está bloqueando a los estudiantes:
Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno y nota cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.
Prompt para motivaciones e impulsores: Si quieres saber qué está empujando o tirando a los estudiantes en diferentes direcciones con su viaje de tesis/disertación:
De las conversaciones de la encuesta, extrae las principales motivaciones, deseos o razones que los participantes expresan para sus comportamientos o elecciones. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de apoyo de los datos.
Prompt para análisis de sentimientos: Útil para entender el “estado de ánimo” general en torno al apoyo en tesis:
Evalúa el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Destaca frases clave o comentarios que contribuyen a cada categoría de sentimiento.
Prompt para sugerencias e ideas: Superficialmente rápido sobre ideas accionables de tu audiencia:
Identifica y enlista todas las sugerencias, ideas o solicitudes proporcionadas por los participantes de la encuesta. Organízalos por tema o frecuencia e incluye citas directas donde sea relevante.
No lo olvides, si deseas iterar en el diseño de tu encuesta, también puedes usar IA para editar la estructura o el flujo de las preguntas de forma conversacional, lo que hace que refinar el proceso sea tan fácil como analizar los resultados.
Cómo Specific maneja diferentes tipos de preguntas durante el análisis con IA
Una de las mejores partes de usar Specific o una herramienta similar de análisis con IA es la forma en que adapta los resúmenes dependiendo del tipo de pregunta. Así es como se ve (y puedes hacer algo similar en GPT manualmente, pero es mucho más laborioso):
Preguntas abiertas (con o sin seguimiento): La IA genera un resumen estructurado para la pregunta principal e incluye ideas de respuestas de seguimiento, mostrando tanto temas como contexto matizado. Esto es clave para temas complejos como “¿Qué falta en tu apoyo para tesis?”
Opciones con seguimiento: Para preguntas de opción múltiple que tienen seguimiento, cada opción seleccionada obtiene su propio resumen dedicado. Así, si los estudiantes eligen “Apoyo del profesorado” y agregan respuestas escritas, obtienes resúmenes personalizados para cada tema.
NPS (Net Promoter Score): La herramienta crea análisis separados para promotores, pasivos y detractores, resumiendo todos los comentarios abiertos proporcionados por cada grupo. Esto te permite ver claramente qué deleita (o frustra) a cada segmento.
Este método simplifica tu flujo de trabajo, especialmente al analizar encuestas recurrentes o medir cambios en las percepciones de los estudiantes a lo largo del tiempo. Si deseas comenzar con una encuesta NPS para apoyo en tesis, puedes probar esta plantilla de encuesta NPS automática para estudiantes universitarios.
Manejo de los límites de tamaño de contexto de la IA al trabajar con grandes conjuntos de datos
Los modelos de IA (como GPT-4) tienen límites de ventana de contexto, lo que significa que solo pueden analizar cierta cantidad de datos a la vez. Con grandes encuestas de estudiantes graduados universitarios, esto puede ser un verdadero cuello de botella si tienes cientos o miles de respuestas. Pero hay dos tácticas que puedes usar (integradas directamente en Specific):
Filtrado: Puedes filtrar qué conversaciones se envían a la IA. Por ejemplo, podrías analizar solo a los estudiantes que respondieron una pregunta específica (“Describe tu principal desafío de tesis”) o aquellos que eligieron una opción en particular. Esto mantiene el conjunto de datos pequeño, enfocado y asegura que la ventana de contexto de la IA no se supere.
Recorte: Aquí, limitas el número de preguntas que se envían a la IA a la vez. En lugar de enviar todas las preguntas y respuestas, solo eliges las preguntas principales, como todas las respuestas abiertas, para que comprimas más conversaciones en el mismo límite de contexto, maximizando el alcance del análisis.
Es un verdadero ahorrador de tiempo: plataformas de IA como NVivo ahora ofrecen flujos de trabajo avanzados de filtrado/recorte similares, pero si usas una herramienta de IA más genérica, tendrás que hacer esta preparación manualmente.
Características colaborativas para analizar respuestas de encuestas de estudiantes graduados universitarios
La colaboración a menudo se detiene cuando trabajas en encuestas de estudiantes graduados universitarios sobre apoyo en tesis y disertación: los colegas quieren explorar los mismos datos desde diferentes ángulos o comparar hallazgos en tiempo real, pero el ida y vuelta por correo electrónico y las hojas de cálculo no son suficientes.
Analiza charlando juntos: Specific te permite analizar tus datos simplemente conversando con IA, no hay necesidad de coordinar quién realiza qué búsqueda o profundiza en qué tema.
Múltiples análisis paralelos: Puedes abrir múltiples chats, cada uno con su propio conjunto de filtros (“Enfoquemos este chat en estudiantes STEM, y otro para humanidades”), lo que facilita que los equipos dividan el análisis y no pisen los talones unos de otros.
Transparencia sobre quién hizo qué: Cada chat en la plataforma muestra quién lo creó, para que tu equipo vea quién es responsable de cada hilo de análisis.
Avatares de chat para colaboración: Cuando tú y tus colegas analizan comentarios en el Chat de IA, cada mensaje está claramente etiquetado con el avatar de cada persona. Esto hace que el análisis colaborativo sea más fluido, especialmente si trabajas entre departamentos o involucras a expertos externos.
Para una guía paso a paso para redactar tu encuesta, no te pierdas este recorrido sobre cómo crear una encuesta de apoyo en tesis para estudiantes graduados.
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