Este artículo te brindará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta a estudiantes universitarios sobre oportunidades de prácticas, utilizando enfoques prácticos y potentes herramientas de inteligencia artificial.
Elegir las herramientas adecuadas para analizar datos de encuestas
La forma en que abordas el análisis—y las herramientas que utilizas—depende completamente del tipo de datos en tus respuestas. Si tu encuesta incluye una mezcla de números y texto abierto, querrás un proceso que cubra ambos ángulos:
Datos cuantitativos: Estos son los datos contables: cuántos estudiantes eligieron un cierto sector de prácticas o cuántos calificaron su experiencia como “excelente”. Puedes contabilizarlos fácilmente utilizando herramientas convencionales como Excel o Google Sheets.
Datos cualitativos: Las respuestas abiertas, historias o explicaciones adicionales se acumulan rápidamente y se vuelven imposibles de analizar manualmente (¿quién tiene tiempo para leer 400 ensayos?). Aquí es donde necesitas una IA robusta: ningún humano puede escalar de manera confiable ese tipo de contenido sin agotarse o perder tendencias importantes.
Hay dos enfoques principales para el uso de herramientas al tratar con respuestas cualitativas:
ChatGPT o herramienta GPT similar para análisis de IA
Puedes copiar tus datos de encuesta exportados y pegarlos directamente en ChatGPT (u otro modelo de lenguaje grande). Luego, puedes hacer preguntas sobre las respuestas, pedir resúmenes y buscar patrones.
Sin embargo: Este enfoque se vuelve complicado. Formatear, pegar y manejar los límites de contexto es difícil. A menudo hay mucho trabajo de limpieza y copiado-pega. También necesitas ser ingenioso con los prompts, ya que ChatGPT no sabe qué parte de tu hoja de cálculo significa qué. Es un buen punto de partida, pero no sin complicaciones si estás analizando encuestas grandes de estudiantes sobre prácticas.
Herramienta todo en uno como Specific
Specific está diseñada para este caso de uso. Se encarga tanto de recolectar datos (a través de encuestas con IA conversacional) como de analizar los resultados. Cuando los estudiantes responden, Specific hace preguntas de seguimiento inteligentes en el acto, lo que significa mejor calidad de datos (más contexto, menos respuestas superficiales). Aprende sobre preguntas de seguimiento automáticas con IA para entender cómo esto aumenta el valor de tus datos.
En el lado del análisis, el análisis impulsado por IA de Specific resume las respuestas, destaca ideas clave y ofrece conclusiones accionables instantáneas: no más interminables hojas de cálculo. Puedes conversar directamente con la IA sobre tus resultados de encuesta (como lo harías en ChatGPT), pero con características adicionales: puedes gestionar qué datos se envían, aplicar filtros y guardar los chats de análisis filtrados para colaboración. Todo está construido alrededor de una exploración amigable para el usuario y en contexto, adaptada a la retroalimentación de los estudiantes sobre prácticas.
Si quieres ver cómo se crean encuestas con este público, echa un vistazo al generador de encuestas para estudiantes universitarios, enfocado en oportunidades de prácticas. O consulta consejos prácticos para la creación de encuestas sobre prácticas estudiantiles.
Prompts útiles que puedes usar para el análisis de encuestas sobre prácticas estudiantiles universitarias
La calidad de los prompts es vital al analizar las respuestas de encuestas: estos te brindan ideas profundas más rápido. Aquí tienes un kit de las mejores prompts, adaptadas para una audiencia universitaria sobre el tema de prácticas.
Prompt para ideas centrales: Usa este para destacar instantáneamente los temas principales y lo más mencionado en las respuestas. (Este es el predeterminado utilizado en Specific, y funciona igualmente bien en ChatGPT u otros GPT).
Tu tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + hasta 2 oraciones explicativas.
Requisitos de output:
- Evita detalles innecesarios
- Especifica cuántas personas mencionaron una idea central específica (usa números, no palabras), las más mencionadas arriba
- sin sugerencias
- sin indicaciones
Ejemplo de output:
1. **Texto de idea central:** texto explicativo
2. **Texto de idea central:** texto explicativo
3. **Texto de idea central:** texto explicativo
Consejo de contexto: La IA siempre hace un mejor trabajo si proporcionas contexto sobre el objetivo de tu encuesta, audiencia o la situación más amplia que estás explorando. Por ejemplo:
Esta encuesta fue completada por estudiantes universitarios sobre sus experiencias y expectativas respecto a las oportunidades de prácticas. Mi objetivo es entender qué factores impulsan su satisfacción, qué barreras encuentran y cualquier brecha entre expectativas y la experiencia real.
Prompt para seguimiento: Una vez que encuentres una idea central fuerte, profundiza con:
Dime más sobre [idea central nombrada, por ejemplo, "Compensación y tarifas salariales"]
Prompt para comprobar un tema específico: Busca directamente un tema o pregunta en tus respuestas con:
¿Alguien habló sobre [tema, por ejemplo, "prácticas remotas"]? Incluye citas.
Prompt para personas: Usa esto para destacar los arquetipos comunes de estudiantes respecto a las prácticas:
Basado en las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personas distintas—similar a cómo se usan "personas" en la gestión de productos. Para cada persona, resume sus características clave, motivaciones, objetivos y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones.
Prompt para puntos de dolor y desafíos: Obtén una lista clasificada de barreras reales enfrentadas por 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 aparición.
Prompt para motivaciones y factores impulsores: Observa qué impulsa a los estudiantes hacia (o lejos de) las prácticas:
De las conversaciones de la encuesta, extrae las principales motivaciones, deseos o razones que los participantes expresan por sus comportamientos o elecciones. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de respaldo de los datos.
Prompt para necesidades insatisfechas y oportunidades: Encuentra lo que falta en el panorama de prácticas, directamente de los estudiantes mismos:
Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad insatisfecha, brechas u oportunidades de mejora como lo destacan los encuestados.
Más sobre cómo hacer encuestas y escribir preguntas efectivas para estudiantes universitarios se puede encontrar en esta guía sobre cómo elegir las mejores preguntas para investigación de prácticas.
Cómo Specific analiza datos cualitativos según el tipo de pregunta
Preguntas abiertas con o sin seguimientos: Specific resume automáticamente todas las respuestas a estas preguntas, incluidas las respuestas de seguimiento que profundizan en las razones o contextos de los estudiantes. Para encuestas de prácticas universitarias, esto es extremadamente valioso, ya que el 65% de los practicantes dice que adquieren nuevas habilidades durante su práctica, pero quieren espacio para explicar cuáles son y cómo cambia su perspectiva. [1]
Opciones con seguimientos: Cada opción (por ejemplo, qué industria o tipo de empresa) obtiene su propio resumen, con explicaciones vinculadas de los estudiantes que eligieron esa opción. Así que si los estudiantes que eligieron “Tecnología” citan “mayor salario” y “proyectos emocionantes”, verás esas conclusiones agrupadas.
Preguntas de NPS (Net Promoter Score): Los detractores, pasivos y promotores obtienen cada uno un resumen de todas las respuestas de seguimiento relacionadas, para que puedas entender a fondo tanto la promoción como la frustración en la experiencia de los estudiantes. Esto es esencial, ya que las prácticas son un canal hacia el empleo: el 75% de los empleadores dice que las prácticas son su principal fuente para nuevas contrataciones. [1]
Puedes lograr un análisis similar con ChatGPT, pero necesitarás copiar, pegar y pedir cada sección por ti mismo, lo cual es mucho más laborioso.
Superar los límites de contexto de IA al trabajar con grandes datos de encuestas
Cada IA—incluidos los modelos GPT—tiene un límite de tamaño de contexto. Si tu encuesta de prácticas estudiantiles tiene cientos de respuestas, alcanzarás esos límites rápidamente. Eso significa que no todas las conversaciones o respuestas se pueden analizar de una sola vez a menos que seas ingenioso.
Hay dos enfoques prácticos para resolver esto, ambos disponibles en Specific:
Filtración: Reduce el conjunto de conversaciones enviadas a la IA para análisis. Por ejemplo, podrías filtrar solo para estudiantes que completaron prácticas técnicas o aquellos que respondieron “sí” a tener una oportunidad remunerada. La IA resumirá esas conversaciones, sin desperdiciar contexto en respuestas no relacionadas.
Recorte: En lugar de enviar todas las preguntas, puedes especificar exactamente qué preguntas de tu encuesta cargar en el contexto de la IA. Esto es especialmente útil para enfocarse en puntos de dolor, motivaciones o resultados, y garantiza una inmersión más profunda dentro de la ventana de contexto.
Combinar filtración y recorte te permite obtener el máximo de información de tus datos, incluso para encuestas grandes de múltiples preguntas que exploran los verdaderos desafíos e impulsores de las experiencias de prácticas universitarias.
Características colaborativas para analizar respuestas de encuestas a estudiantes universitarios
Analizar una encuesta de prácticas estudiantiles a menudo no es una misión en solitario. Diferentes equipos—el personal de servicios de carreras, investigadores académicos, coordinadores de asuntos estudiantiles—todos quieren ver o profundizar en sus propios conocimientos y temas.
El análisis colaborativo en Specific significa que puedes chatear con la IA sobre tu encuesta, juntos. No más peleas por una sola hoja de cálculo o problemas de control de versiones; simplemente crea tantos chats de análisis como necesite tu equipo. Cada chat puede tener sus propios filtros, enfoque de tema (por ejemplo, prácticas remuneradas vs. no remuneradas) y siempre verás quién creó cada hilo de conocimiento.
Está claro quién dijo qué: Cada mensaje y respuesta de análisis está etiquetado por el contribuyente, con avatares, para que sepas quién preguntó “¿Qué pensaron los estudiantes de las prácticas en STEM?” y quién exploró “barreras para asegurar una práctica remunerada.” Eso es el trabajo en equipo integrado.
Filtro, enfoque y colaboración: Puedes crear hilos paralelos para cosas como tendencias salariales (con prácticas STEM pagando un promedio de $25.00/h [1]), experiencias específicas por industria o metas de carrera estudiantiles, y unirte para detectar patrones y elementos accionables. Esta estructura eleva la productividad del equipo y mantiene a todos centrados en lo que importa.
¿La belleza? Si quieres lanzar una nueva encuesta o ajustar preguntas, puedes usar el editor de encuestas impulsado por IA para actualizar tu encuesta chateando con la IA.
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