Aqui estão algumas das melhores perguntas para uma pesquisa com alunos de graduação universitária sobre a eficácia dos instrutores, além de dicas práticas para criá-las. Você pode construir uma pesquisa conversacional como esta em segundos com o gerador de pesquisas de IA da Specific.
Melhores perguntas abertas para pesquisas com alunos sobre a eficácia dos instrutores
Perguntas abertas convidam os alunos a compartilhar feedback detalhado em suas próprias palavras. Elas são perfeitas quando queremos obter insights mais profundos sobre o que torna um instrutor eficaz ou onde há espaço para melhorias. Essas perguntas ajudam a identificar padrões que formatos rígidos podem deixar passar e são essenciais quando o contexto importa—especialmente no ensino superior, onde o impacto do instrutor é multifacetado.
Aqui estão dez das melhores perguntas abertas que recomendamos para uma pesquisa com alunos de graduação universitária sobre a eficácia dos instrutores:
Quais são os maiores pontos fortes do instrutor ao ensinar este curso?
Você pode descrever um momento em que o instrutor ajudou a esclarecer um tópico difícil?
Como o instrutor torna o material envolvente ou relevante para você?
Que feedback você daria ao instrutor para melhorar sua experiência de aprendizagem?
De que maneiras o instrutor incentiva a participação da turma?
O quão acessível o instrutor tem sido para perguntas ou ajuda extra?
Conte-nos sobre um momento em que o estilo de ensino do instrutor funcionou especialmente bem—ou não funcionou de jeito nenhum.
Como o instrutor adapta as tarefas ou lições às necessidades dos estudantes?
Quais métodos de ensino utilizados por este instrutor foram mais ou menos eficazes para você?
Se você pudesse mudar apenas uma coisa na abordagem do instrutor, o que seria e por quê?
O valor das perguntas abertas é claro—os alunos podem destacar especificidades. Por exemplo, pesquisas mostram que alunos que têm sucesso no aprendizado remoto geralmente atribuem isso a instrutores eficazes que oferecem estrutura, comunicação clara e acessibilidade [2]. Essas perguntas revelarão exemplos e sugestões acionáveis.
Melhores perguntas de múltipla escolha de seleção única para pesquisas com alunos
Perguntas de múltipla escolha de seleção única são melhores quando precisamos de feedback estruturado quantificável—especialmente em grande escala. Elas oferecem uma visão rápida do sentimento ou experiências gerais e podem iniciar uma conversa adicional. Às vezes, é mais fácil para os alunos escolher uma opção e depois explicar mais se necessário. Essas perguntas também são essenciais para identificar tendências amplas entre instrutores ou departamentos.
Pergunta: Como você avaliaria a clareza das explicações do instrutor?
Excelente
Bom
Regular
Pobre
Pergunta: Quão acessível é o instrutor quando você precisa de ajuda?
Muito acessível
Um pouco acessível
Não muito acessível
De forma alguma acessível
Pergunta: Quais métodos de ensino o instrutor usou com mais frequência neste curso?
Baseado em aulas
Aprendizagem ativa (discussões, trabalhos em grupo, resolução de problemas)
Baseado em projetos
Outro
Quando seguir com "por quê?" O melhor momento para perguntar "por quê?" é logo após um respondente selecionar uma classificação ou opção, especialmente quando queremos contexto mais rico ou entender sua motivação. Por exemplo, se um aluno marcar "Pobre" para clareza, um acompanhamento como “Por que você escolheu ‘Pobre’?” permite que ele elabore e nos dê o feedback acionável de que realmente precisamos.
Quando e por que adicionar a escolha "Outro?" Adicionar a escolha "Outro" garante que os alunos possam compartilhar experiências fora das opções predefinidas. Se vários selecionarem "Outro", uma pergunta de acompanhamento pode descobrir estratégias de ensino ou problemas únicos que você não havia considerado, desbloqueando insights mais profundos.
Deve-se usar uma pergunta do tipo NPS em pesquisas com alunos?
O Net Promoter Score, ou NPS, originalmente usado em satisfação do cliente, está se tornando cada vez mais valioso em ambientes acadêmicos. Nós o usamos para medir lealdade e satisfação geral, perguntando aos alunos o quão provável é que recomendem um instrutor (ou um curso) para colegas. Essa única e simples questão se traduz em dados acionáveis e referências entre cursos ou semestres.
A pergunta NPS é particularmente relevante para a eficácia dos instrutores porque comprime um sentimento complexo em um número que podemos acompanhar ao longo do tempo e explorar com seguimentos. Como instrutores eficazes aumentam o desempenho dos alunos tanto no presente quanto no futuro—um aumento adicional de um desvio padrão na qualidade do instrutor leva a notas mais altas não apenas agora, mas em cursos subsequentes [1]—o NPS nos ajuda a identificar esses educadores de destaque rapidamente.
Se você está curioso, pode gerar instantaneamente uma pesquisa NPS para alunos com lógica de seguimento predefinida via construtor de pesquisas NPS da Specific.
O poder das perguntas de seguimento
Perguntas de seguimento—especialmente quando alimentadas por inteligência artificial—são uma virada de jogo. Elas permitem que pesquisas continuem a conversa, esclareçam respostas vagas ou investiguem insights mais profundos—tudo automaticamente, em tempo real. Você pode explorar como os seguimentos automáticos funcionam e por que eles tornam suas pesquisas mais completas.
O gerador de pesquisas de IA da Specific usa inteligência avançada com tecnologia GPT para automaticamente formular seguimentos adaptados com base nas respostas de cada aluno. Isso significa que cada momento de feedback se torna uma mini-entrevista onde a IA pode esclarecer, perguntar "por quê" ou explorar fatores relacionados—como um pesquisador experiente faria, mas em escala. Ele reduz o vai-e-vem por e-mail e coleta contexto mais rico para sua ação.
Aluno: "O instrutor é prestativo."
Seguimento de IA: "Você pode descrever uma situação específica em que o instrutor ajudou você durante o curso?"
Sem o seguimento, teríamos apenas comentários genéricos, perdendo o contexto que transforma feedback em insights acionáveis. Essa capacidade de esclarecer, no fluxo, é o que separa ferramentas de pesquisa apenas “boas” das melhores.
Quantos seguimentos perguntar? Em nossa experiência, dois a três seguimentos por pergunta fornecem o equilíbrio certo. O suficiente para obter uma boa profundidade, mas não tantos a ponto de os alunos ficarem cansados. Com ferramentas como o Specific, você pode definir um máximo e deixar a IA parar após coletar o contexto necessário—ou pular para a próxima pergunta quando seus critérios forem atendidos.
Isso faz com que seja uma pesquisa conversacional: Em vez de um formulário monótono, você obtém uma verdadeira troca de ideias. Os alunos se sentem ouvidos, resultando em maior engajamento e respostas mais reflexivas—uma marca registrada de pesquisas conversacionais.
Análise de IA, rápida: Analisar toneladas de respostas abertas e de seguimentos não é mais um problema. Com análise de respostas impulsionada por IA, você pode resumir, extrair temas-chave e dialogar com os dados—sem mais vasculhar manualmente comentários depois.
Experimente você mesmo—gere uma pesquisa com seguimentos automáticos de IA e veja como a profundidade e a qualidade das respostas se tornam diferentes.
Como solicitar ao ChatGPT que gere perguntas de pesquisa de qualidade
Se você deseja usar IA generativa para conceber pesquisas, comece de forma simples, mas obtenha precisão à medida que for iterando. Aqui está uma abordagem direta que funciona especialmente bem para pesquisas focadas em alunos e instrutores:
Primeiro prompt:
Sugira 10 perguntas abertas para pesquisa de Alunos Universitários sobre Eficácia dos Instrutores.
Mas a IA sempre se sai melhor com contexto. Experimente esta versão expandida:
Sou um coordenador de currículo projetando uma pesquisa de feedback para alunos de graduação. O objetivo é entender quão eficazes são seus instrutores ao explicar o material, apoiar os alunos e fomentar o engajamento da turma. Sugira 10 perguntas personalizadas, abertas, de pesquisa.
Para organizar os resultados, solicite:
Veja as perguntas e categorize-as. Saída de categorias com as perguntas sob elas.
Explore mais profundamente quando vir categorias valiosas:
Gere 10 perguntas para “engajamento e participação” e “clareza da instrução.”
Este método é perfeito para refinar sua pesquisa antes de usar um gerador de pesquisas de IA como o Specific, ou para alimentar sessões de brainstorming para sua equipe.
O que é uma pesquisa conversacional?
Uma pesquisa conversacional parece mais um bate-papo do que um questionário. Em vez de formulários estáticos, os alunos participam de um bate-papo, guiados por IA dinâmica que ajusta a conversa em tempo real. Essa abordagem conversacional aumenta a qualidade das respostas e o engajamento—os alunos são mais propensos a se abrir quando parece natural, não transacional.
Aqui está como a criação de pesquisas por IA conversacional se compara à maneira manual:
Criação Manual de Pesquisas | Gerador de Pesquisas de IA (Conversacional) |
|---|---|
Requer que você elabore cada pergunta; edição tediosa | Apenas descreva seu objetivo; IA elabora perguntas instantaneamente |
Estático, com pouca adaptação em tempo real | Adapta dinamicamente perguntas e seguimentos à medida que os alunos respondem |
Mais difícil de analisar feedback aberto | Análise automatizada de IA e resumo das respostas |
Baixo engajamento; fadiga de pesquisa é comum | Parece um bate-papo, levando a taxas de resposta mais altas |
Por que usar IA para pesquisas com alunos de graduação universitária? Porque ferramentas de pesquisa de IA como Specific geram instantaneamente perguntas personalizadas e baseadas em pesquisas—para que você possa se concentrar em insights em vez de trabalho braçal. Combinadas com seguimentos automáticos e análises profundas, você tem o padrão ouro para entender o sentimento dos alunos sobre a eficácia dos instrutores. Experimente nosso guia passo a passo para criar pesquisas para alunos para uma visão prática.
Cada pesquisa que você lança através do Specific oferece uma interface conversacional de primeira classe—tornando o processo de feedback suave e até mesmo agradável para alunos, docentes e pesquisadores.
Veja este exemplo de pesquisa sobre eficácia dos instrutores agora
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