Cómo utilizar la IA para analizar respuestas de encuestas estudiantiles sobre diversidad

Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta estudiantil sobre diversidad. Si deseas extraer conocimientos significativos en lugar de solo un revoltijo de datos, aquí está mi enfoque usando las herramientas y solicitudes adecuadas.

Elegir las herramientas adecuadas para el análisis

Lo primero que considero es la forma y estructura de los datos de la encuesta. La manera en que se recopilan las respuestas determina qué herramientas realmente encontrarás útiles y cuáles solo te ralentizarán.

• Datos cuantitativos: Aquí los números son amigables. Si deseas saber cuántos estudiantes eligieron una respuesta en particular, herramientas simples como Excel o Google Sheets hacen el trabajo rápidamente.

• Datos cualitativos: Las respuestas de texto, como preguntas abiertas o seguimientos detallados, son otro asunto. Leer manualmente páginas de texto es agotador e ineficiente. Aquí, las herramientas impulsadas por IA pueden detectar patrones y sintetizar temas, sin importar cuán caóticos parezcan tus datos. De hecho, el análisis de datos cualitativos es un desafío importante para las instituciones: El 79% de los líderes educativos dicen que analizar rápidamente las respuestas abiertas de encuestas es “bastante difícil.” [1]

Al manejar respuestas cualitativas, hay dos enfoques principales para las herramientas que debes conocer:

ChatGPT u otra herramienta GPT para análisis de IA

Flujo de trabajo de copiar y pegar: Puedes exportar tus datos y colocarlos en ChatGPT (u otra herramienta estilo GPT-4) para el análisis. Esto es interactivo y te permite “conversar” sobre las respuestas.

La desventaja: Manejar exportaciones de datos completas es engorroso. Podrías alcanzar límites de contexto y mantener todo organizado en una sola conversación puede ser frustrante, especialmente a medida que tu encuesta crece en tamaño.

Herramienta todo-en-uno como Specific

Diseñada para encuestas: Las plataformas de IA como Specific están diseñadas específicamente para recopilar y analizar datos cualitativos de encuestas. Yo la uso porque:

• Mejor recolección de datos: El formato conversacional de Specific incita a los estudiantes a elaborar más mediante seguimientos automáticos inteligentes. Esto significa respuestas más ricas y accionables, mire los detalles aquí: característica de preguntas automáticas de seguimiento por IA.

• Análisis instantáneo por IA: Una vez que llegan las respuestas, Specific resume las respuestas, resalta los temas principales y organiza los conocimientos para ti. No necesitas administrar hojas de cálculo o revisar transcripciones desordenadas.

• Chat de IA para análisis: Puedes chatear con la IA (como con ChatGPT), pero está ajustado a los datos de tu encuesta, y puedes gestionar o filtrar lo que se analiza. Consulta este desglose: análisis de respuestas de encuestas por IA.

De esta manera, te centras en la interpretación, en lugar de copiar y pegar o manejar exportaciones.

Solicitudes útiles que puedes usar para analizar respuestas de encuestas sobre diversidad estudiantil

Una vez que hayas elegido tu herramienta, las solicitudes adecuadas pueden mejorar notablemente tu análisis. Constantemente confío en estos tipos de consultas para dar sentido incluso a las respuestas más desordenadas.

Solicitud para ideas principales:

Esta funciona bien para encontrar los grandes temas y es la columna vertebral del análisis impulsado por IA de Specific. Solo inserta esto (funciona en ChatGPT también):

Tu tarea es extraer ideas principales en negrita (4-5 palabras por idea principal) + explicador de hasta 2 oraciones.

Requisitos de salida:

- Evitar detalles innecesarios

- Especificar cuántas personas mencionaron una idea principal específica (usar números, no palabras), la más mencionada al principio

- sin sugerencias

- sin indicaciones

Ejemplo de salida:

1. **Texto de idea principal:** texto explicativo

2. **Texto de idea principal:** texto explicativo

3. **Texto de idea principal:** texto explicativo

Da contexto a tu IA:

La IA funciona mejor cuando la haces inteligente sobre tu encuesta. Dile quiénes fueron los encuestados y qué buscas. Por ejemplo:

Analiza las respuestas de la encuesta de estudiantes universitarios sobre sus experiencias con iniciativas de diversidad e inclusión para identificar los temas más discutidos y el sentimiento predominante.

Solicitudes de seguimiento:

Si deseas una visión más profunda sobre un tema específico, pregunta algo como:

Cuéntame más sobre el apoyo para diversos antecedentes (idea principal)

Solicitud para tema específico:

Si quieres saber si alguien mencionó un problema en particular en tu encuesta (como la falta de representación), intenta:

¿Alguien habló sobre sentirse aislado en el campus? Incluye citas.

Solicitud para personajes:

Si deseas segmentar a tus estudiantes en tipos para programas de diversidad personalizados, intenta:

Basándose en las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personajes distintos, similar a cómo se usan "personajes" en la gestión de productos. Para cada personaje, resume sus características clave, motivaciones, objetivos y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones.

Solicitud para puntos de dolor y desafíos:

Si deseas saber qué frustra a los estudiantes sobre la diversidad en el campus, usa:

Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno y señala cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.

Solicitud para motivaciones y conductores:

Si estás buscando información sobre *por qué* tus estudiantes sienten o actúan de cierta manera, intenta:

A partir de las conversaciones de la encuesta, extrae las principales motivaciones, deseos o razones que los participantes expresan para sus comportamientos o elecciones relacionadas con la diversidad. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de apoyo de los datos.

Solicitud para necesidades no satisfechas y oportunidades:

Para descubrir brechas o ideas de programas accionables, utiliza:

Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad no satisfecha, brechas u oportunidades de mejora resaltadas por los encuestados.

Para cualquiera que diseñe su propia encuesta de diversidad estudiantil, consulta este generador de encuestas por IA listo para usar con un preajuste para diversidad estudiantil. También recomiendo leer mejores preguntas para encuestas estudiantiles sobre diversidad: tener las preguntas correctas facilita el uso de solicitudes y análisis.

Cómo Specific maneja el análisis cualitativo para diferentes tipos de preguntas

El análisis de Specific se adapta a la estructura de cada pregunta en tu encuesta. Encuentro esto invaluable por dos razones: obtienes resúmenes que son realmente relevantes y es fácil comparar comentarios por segmento.

• Preguntas abiertas (con o sin seguimientos): Specific reúne todas las respuestas relacionadas, brindándote un resumen conciso escrito por IA. Las respuestas de seguimiento se resumen en el contexto de la pregunta original, lo cual es clave para ver profundidad y matices.

• Preguntas de elección con seguimientos: Cada opción de respuesta se desglosa con su propio lote de respuestas resumidas de seguimiento. De esta manera, no tengo que fusionar o separar los comentarios a mano.

• NPS (Puntuación Neta de Promotores): Para encuestas clásicas de NPS sobre diversidad, Specific segmenta automáticamente detractores, pasivos y promotores, brindando un resumen a medida para los comentarios de cada grupo en las preguntas de seguimiento.

He gestionado esto manualmente en ChatGPT filtrando y preparando los datos primero, pero definitivamente es más laborioso que tener una herramienta todo-en-uno que lo haga por ti.

Puedes construir análisis estilo NPS usando este constructor de encuestas NPS para estudiantes sobre diversidad.

Superando los desafíos con los límites de tamaño de contexto de la IA

Los modelos de IA, ya sea en ChatGPT u otras herramientas, solo pueden procesar un cierto volumen de texto a la vez. Si tienes cientos de respuestas de encuestas, este límite se convierte en un verdadero obstáculo. Así es como lo enfrento:

• Filtrado: Enfócate en los datos más relevantes filtrando conversaciones. Por ejemplo, solo analiza respuestas de encuesta de estudiantes que comentaron sobre “inclusión en el campus.” Specific facilita esto, pero puedes implementar un proceso similar prefiltrando tus datos antes de ingresarlos en una herramienta como ChatGPT.

• Recorte: Envía solo preguntas seleccionadas de la encuesta (no todo el registro de respuestas) a la IA para el análisis. Esto te ayuda a mantenerte dentro de esa ventana de contexto, y significa que tu análisis está dirigido y enfocado.

Aquí hay una rápida comparación:

Specific incorpora estas funciones, por lo que nunca tienes que dividir manualmente tus datos, es una gran ventaja para cualquiera que recolecte respuestas a gran escala.

Funcionalidades colaborativas para analizar respuestas de encuestas estudiantiles

Trabajar juntos en el análisis de encuestas puede ser complicado: Es difícil realizar un seguimiento de qué ideas vinieron de qué miembros del equipo, o mantenerse sincronizado al explorar preguntas de seguimiento o aplicar filtros a grandes conjuntos de datos de diversidad estudiantil.

Análisis de chat múltiple en Specific: Puedo chatear sobre los resultados de la encuesta con IA y abrir múltiples “hilos” de chat. Cada hilo puede tener sus propios filtros, quizás uno está enfocado en estudiantes de primer año, y otro en iniciativas de diversidad específicas. La capacidad de ver al creador de cada chat hace que la colaboración entre equipos sea mucho menos confusa.

Claridad en la entrada: En la interfaz de chat de IA, cada mensaje ahora muestra el avatar del remitente, así que siempre veo quién está contribuyendo con qué y puedo evitar trabajo duplicado o información sin descubrir.

Herramientas colaborativas como esta brindan orden al caos de analizar comentarios cualitativos y matizados en encuestas estudiantiles, especialmente cuando hay mucho en juego, como identificar oportunidades para mejorar la diversidad en el campus. Para más sobre edición y colaboración a través del chat, consulta editor de encuestas por IA.

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