Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta a Estudiantes de Secundaria de Preparatoria sobre Interés y Confianza en STEM usando flujos de trabajo prácticos impulsados por IA.
Elegir las herramientas adecuadas para el análisis de encuestas
El enfoque y las herramientas que uses para el análisis de encuestas dependen completamente de la forma y estructura de tus datos de respuesta. Aquí te mostramos cómo mantener las cosas eficientes y prácticas:
Datos cuantitativos: Si tu encuesta recoge conteos directos (por ejemplo: cuántos estudiantes eligieron “interesados en ingeniería”), puedes trabajar con Excel o Google Sheets. Ingresa los datos, ordena, filtra y crea gráficos básicos que hacen el trabajo duro aquí. Estas herramientas te permiten detectar rápidamente porcentajes y tendencias dentro de tu grupo de estudiantes de secundaria de preparatoria.
Datos cualitativos: Si has recopilado respuestas abiertas, historias o respuestas de seguimiento (que son típicas en encuestas conversacionales sobre interés en STEM), es un mundo diferente. Leer cada respuesta a mano no es realista. Necesitas herramientas impulsadas por IA para dar sentido a estas presentaciones cargadas de texto y ricas en contexto.
Existen dos enfoques principales al abordar respuestas de encuestas cualitativas:
ChatGPT u herramienta similar GPT para análisis de IA
Sencillo y accesible: Puedes exportar tus datos de encuesta y copiar fragmentos directamente en ChatGPT (u otro modelo de lenguaje grande). Esto te permite pedirle a la IA resúmenes, tendencias, ideas y más.
Pero: Gestionar exportaciones de encuestas, dividir respuestas largas y lidiar con los límites de tamaño de contexto de ChatGPT se vuelve complicado. Los resultados pueden ser inconsistentes, y a menudo necesitarás dar instrucciones adicionales para adaptar el análisis a la estructura de tu encuesta.
Conclusión: Funciona mejor para análisis ad-hoc rápidos, o si tienes un presupuesto ajustado. Si buscas un flujo de trabajo diseñado específicamente y conocimientos más profundos, hay una mejor manera.
Herramienta todo-en-uno como Specific
Specific fue hecho para encuestas conversacionales, por lo que tiene características de IA diseñadas para datos de estudiantes de STEM ricos y matizados. Puedes recoger (con seguimiento y sondeo) y analizar resultados en un solo lugar.
Recolección de datos de mayor calidad: A medida que los estudiantes completan tu encuesta, la IA de Specific puede hacer preguntas de seguimiento naturales automáticamente, ayudándote a profundizar más allá de las respuestas superficiales. Mira cómo los seguimientos automáticos trabajan para profundizar la comprensión.
Análisis de IA incorporado: La plataforma resume instantáneamente respuestas abiertas, encuentra temas clave y extrae patrones prácticos, sin necesidad de hojas de cálculo o lecturas manuales. Mira cómo funciona el chat de análisis de IA para tus resultados de encuesta.
Conversación directa con la IA: Como chatear con ChatGPT, pero adaptado para datos de encuestas: puedes conversar con la IA para preguntar qué hay detrás de cualquier tendencia o número (y tú controlas qué datos entran en el contexto, así que los resultados permanecen enfocados).
Extra: Todo está organizado, es filtrable y diseñado para la colaboración, por lo que tu equipo o clase puede trabajar juntos fácilmente.
Solicitudes útiles que puedes usar para analizar resultados de encuestas STEM de estudiantes de preparatoria
Para sacar el máximo provecho del análisis de IA, ya sea que uses ChatGPT o una herramienta como Specific, utiliza solicitudes específicas. Esto es lo que funciona de manera excepcional para datos sobre interés y confianza en STEM de estudiantes de secundaria de preparatoria:
Solicitud para ideas centrales:
Usa esto cuando quieras un resumen conciso de temas generales de los estudiantes, obstáculos y motivadores. Esta solicitud genérica funciona en todas las herramientas:
Tu tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + un explicador de hasta 2 oraciones de longitud.
Requisitos de salida:
- Evita detalles innecesarios
- Especifica cuántas personas mencionaron una idea central específica (usa números, no palabras), las más mencionadas primero
- Sin sugerencias
- Sin indicaciones
Ejemplo de salida:
1. **Texto de idea central:** texto explicador
2. **Texto de idea central:** texto explicador
3. **Texto de idea central:** texto explicador
Consejo: El análisis de IA siempre funciona mejor cuando estableces el contexto. Dile a la IA sobre el objetivo de tu encuesta, tu audiencia y cualquier trasfondo que pudiera influir en las respuestas de los estudiantes. Aquí tienes un ejemplo de solicitud para ese tipo de contexto:
Esta encuesta fue realizada a estudiantes de secundaria de preparatoria en escuelas de todo EE.UU., centrándose en sus intereses actuales en STEM, niveles de confianza y barreras o motivadores que influyen en esas actitudes. Nuestro objetivo es identificar tendencias comunes, brechas y conocimientos prácticos para ayudar a cerrar la brecha de género y aumentar la participación.
Una vez que tengas la lista de las principales ideas/temas, profundiza con solicitudes como: “Cuéntame más sobre XYZ (idea central).” Esto te proporciona detalles más ricos y citas de ejemplo.
Solicitud para un tema específico: ¿Quieres verificar si los estudiantes mencionaron ansiedad matemática o falta de modelos a seguir? Prueba con:
¿Alguien habló sobre dificultades con la confianza en matemáticas? Incluye citas.
Otras solicitudes que son oro para análisis de encuestas STEM de estudiantes de preparatoria:
Solicitud para personas: Te ayuda a agrupar respuestas en “tipos de estudiantes,” excelente si quieres ver cómo difieren los estudiantes comprometidos versus los dudosos.
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.
Solicitud para puntos de dolor y desafíos: Usa esto para mapear lo que impide a los estudiantes seguir STEM, ya sea confianza, falta de ánimo u otros obstáculos.
Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno, y observa cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.
Solicitud para motivaciones y conductores: Perfecto para entender qué emociona a los estudiantes sobre STEM o qué les mantiene interesados, así sabes qué programas o recursos podrían hacer la mayor diferencia.
De las conversaciones de la encuesta, extrae las motivaciones, deseos o razones principales que los participantes expresan para sus comportamientos o elecciones. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de apoyo de los datos.
No olvides que puedes mezclar y combinar estas solicitudes o ajustarlas sobre la marcha. Para aún más inspiración de solicitudes, como análisis de sentimiento o necesidades insatisfechas, visita la biblioteca de ideas de preguntas de encuestas para audiencias de estudiantes de STEM de preparatoria.
Cómo Specific analiza respuestas cualitativas basadas en tipos de pregunta
El análisis de IA de Specific está diseñado para manejar de manera flexible diferentes formatos de preguntas, para que siempre obtengas los conocimientos más ricos y estructurados. Aquí se explica cómo:
Preguntas abiertas (con o sin seguimiento): La IA resume todas las respuestas para cada pregunta y, si se hicieron seguimientos, anida esas respuestas de seguimiento justo debajo de la principal, dándote una visión profunda y organizada del pensamiento estudiantil.
Opciones con seguimiento: Para cada respuesta seleccionable (como “interesado en ingeniería” o “no interesado en STEM”), la IA proporciona un resumen dedicado a todas las respuestas de seguimiento asociadas, revelando el por qué detrás de la elección de cada estudiante.
NPS (Net Promoter Score): El análisis diferencia a detractores, pasivos y promotores, resumiendo por separado los comentarios de seguimiento para cada grupo. Esto te ayuda a ver qué influye en la confianza general en STEM o las dudas en torno a estos grupos.
También puedes usar este enfoque sistemático con ChatGPT, pero requiere más trabajo manual: necesitarás organizar los datos manualmente por pregunta y tipo o solicitarle a la IA resúmenes grupo por grupo, lo cual es naturalmente más tedioso.
Si quieres ver este flujo de trabajo en acción, consulta la guía detallada sobre cómo funciona el análisis de respuestas de encuestas con IA con Specific.
Cómo manejar los desafíos de límite de contexto en análisis con IA
Toda herramienta de IA (incluyendo ChatGPT y la mayoría de plataformas de encuestas) tiene un límite de “tamaño de contexto.” Si tienes un conjunto grande de respuestas, no todo puede ajustarse de un solo golpe. Aquí tienes cómo Specific (y tú, con algo de esfuerzo) puedes manejar este problema sin perder importantes conocimientos:
Filtrado: Centra el análisis solo en partes relevantes de tu encuesta. Por ejemplo, puedes filtrar solo los estudiantes que notaron interés en ciencia, o solo las conversaciones donde los estudiantes respondieron todos los seguimientos cualitativos. De esta manera, envías el conjunto más relevante de respuestas a tu IA para análisis profundo.
Recorte: Limita lo que envías a la IA recortando a ciertas preguntas (por ejemplo, solo analizar respuestas a dos de las seis preguntas clave). Esto mantiene el contexto claro y objetivo, así no tienes que descartar registros completos de respuestas al trabajar con realmente grandes datos.