Aqui estão algumas das melhores perguntas para uma pesquisa de estudantes de graduação sobre sentimento de pertença, além de nossas dicas sobre como elaborá-las. Recomendamos o uso do Specific para construir uma pesquisa como esta em segundos—completamente conversacional, atenciosa e pronta para insights profundos.
Melhores perguntas abertas para uma pesquisa sobre sentimento de pertença
Perguntas abertas revelam o que os alunos realmente sentem—sem obrigá-los a respostas predefinidas. Elas são vitais quando você deseja um contexto detalhado ou histórias em sua pesquisa de estudantes de graduação sobre sentimento de pertença, especialmente para captar nuances que você de outra forma perderia. Adicionar algumas dessas perguntas permite que cada voz seja ouvida, revelando oportunidades para promover a inclusão.
O que faz você se sentir mais conectado a esta comunidade universitária?
Você pode descrever um momento em que se sentiu realmente pertencente aqui?
Você já se sentiu excluído ou deslocado no campus? O que aconteceu?
Que barreiras, se houver, você encontrou ao tentar participar de atividades no campus?
Como os relacionamentos com colegas ou professores influenciam seu sentimento de pertença?
Quais tradições ou eventos do campus fizeram você se sentir incluído?
Há algo sobre seu histórico, identidade ou personalidade que afeta como você se encaixa aqui?
Como seu sentimento de pertença mudou desde que você chegou na faculdade?
O que você sugeriria para tornar o campus mais acolhedor?
Existe algo que fez com que você se sentisse valorizado pela instituição ou comunidade?
Fazer estas perguntas é ainda mais valioso considerando que impressionantes 90% dos estudantes do primeiro ano se sentem à vontade para serem eles mesmos em sua instituição, mas gaps significativos persistem para grupos sub-representados [1][2]. Com respostas diversificadas e abertas, você identificará essas diferenças críticas que poderia perder de outra forma.
Principais perguntas de múltipla escolha de seleção única para adicionar
Perguntas de múltipla escolha de seleção única simplificam a coleta de dados quando você precisa quantificar tendências ou iniciar conversas mais profundas. Elas ajudam os respondentes—neste caso, estudantes de graduação— a indicar rapidamente onde se encontram, para que você possa fazer perguntas mais direcionadas com base em suas escolhas.
Pergunta: Qual o seu nível de concordância com a afirmação: "Sinto-me parte da comunidade universitária."
Concordo totalmente
Concordo parcialmente
Neutro
Discordo parcialmente
Discordo totalmente
Pergunta: Com que frequência você participa de atividades extracurriculares ou eventos no campus?
Muito frequentemente
Às vezes
Raramente
Nunca
Pergunta: Qual é o principal fator que mais influencia seu sentimento de pertença nesta faculdade?
Colegas ou amigos solidários
Apoio de professores ou funcionários
Grupos de interesse pessoal/clubes
Ambiente/cultura do campus
Outro
Quando fazer um follow-up com "por quê?" Sempre investigamos o “porquê” após perguntas de seleção única se uma resposta parecer ambígua ou precisar de mais detalhes. Por exemplo, se um aluno selecionar “Às vezes” para participação em eventos do campus, o follow-up pode ser: “Você pode compartilhar quais fatores tornam mais difícil ou mais fácil para você participar desses eventos?” Isso abre espaço para feedback mais rico e contextualizado.
Quando e por que adicionar a opção "Outro"? É inteligente adicionar “Outro” quando você não pode cobrir com confiança todas as razões ou contextos com suas opções listadas. Quando escolhida, um follow-up como “O que você adicionaria que não está listado aqui?” permite descobrir temas inesperados ou barreiras negligenciadas nas experiências dos estudantes.
Você deve incluir uma pergunta no estilo NPS?
O formato Net Promoter Score (NPS) funciona bem em uma pesquisa de estudantes de graduação sobre sentimento de pertença, oferecendo uma maneira simples de avaliar satisfação e defesa ao longo do tempo. O NPS pergunta: “Quão provável é que você recomende esta faculdade a outros, com base no seu sentimento de pertencimento?” com uma escala de 0–10, fornecendo dados claros e acionáveis sobre quem se sente mais engajado e quem pode estar enfrentando dificuldades. Isso é especialmente útil para acompanhar o progresso à medida que você implementa iniciativas para melhorar a inclusão e a conexão no campus.
Se você quiser adicionar isso, o Specific permite que você gere instantaneamente uma pesquisa NPS para sentimento de pertença—além de fazer follow-ups inteligentes, também.
O poder das perguntas de follow-up
Perguntas de follow-up são onde as pesquisas ganham vida. Elas revelam o “porquê” por trás de uma resposta, esclarecem detalhes e descobrem nuances—coisas que são frequentemente perdidas em formulários de pesquisa tradicionais e rígidos. Se você quiser ver como isso funciona, confira nossa visão geral de perguntas de follow-up com IA automatizadas, que questionam automaticamente para clareza e profundidade em tempo real, adaptando-se a cada respondente.
Com a IA do Specific, cada resposta ganha follow-ups contextualmente inteligentes. Por exemplo:
Estudante: “Às vezes me sinto deixado de fora durante eventos no campus.”
Follow-up da IA: “Você pode compartilhar mais sobre quais eventos fazem você se sentir assim? Existem razões ou situações particulares que se destacam?”
Se você pular esses follow-ups, corre o risco de ficar no escuro:
Estudante: “Está tudo bem na maioria dos dias.”
(Sem follow-up = sem insight sobre o que melhora ou piora a situação!)
Quantos follow-ups fazer? Geralmente recomendamos 2-3 follow-ups para a maioria das perguntas. Isso é suficiente para chegar ao cerne das questões, enquanto o Specific permite que você avance se já tiver o que precisa. Você pode ajustar isso nas configurações da pesquisa, para que ninguém se sinta “interrogado.”
Isso transforma tudo em uma pesquisa conversacional: Follow-ups transformam pesquisas estáticas em conversas—os respondentes se sentem entendidos, não processados. É o próximo nível de engajamento na coleta de feedback.
Análise guiada por IA: Mesmo que você esteja coletando milhares de palavras de texto não estruturado, a IA torna quase sem esforço resumir, categorizar e buscar temas. Você pode aprender mais sobre como analisar essas respostas de pesquisa de estudantes usando os métodos em nosso guia de análise de pesquisa com IA.
Esses follow-ups automatizados representam um avanço—tente gerar uma pesquisa você mesmo para ver como a conversa flui naturalmente e quão mais ricas as respostas se tornam.
Como escrever uma ótima sugestão para perguntas de pesquisa com IA
Vamos falar sobre sugestões. Se você quiser que o ChatGPT (ou outra ferramenta baseada em GPT) gere perguntas fortes para sua próxima pesquisa de sentimento de pertença, comece com simplicidade:
Primeiro, use:
Sugira 10 perguntas abertas para uma pesquisa de estudantes de graduação sobre Sentimento de Pertença.
Mas o contexto sempre melhora a qualidade—então forneça mais informações:
Nossa faculdade é um grande campus urbano com uma população diversificada de estudantes de graduação (incluindo estudantes de primeira geração, internacionais e transferidos). Queremos identificar barreiras à pertença e entender o que faz com que os estudantes se sintam realmente valorizados aqui. Por favor, sugira 10 perguntas abertas para nossa pesquisa de estudantes de graduação sobre sentimento de pertença, focando na inclusão, comunidade e sistemas de apoio.
Em seguida, para organizar os resultados:
Olhe para as perguntas e categorize-as. Saída de categorias com as perguntas abaixo delas.
Após revisar as categorias, explore o que mais importa:
Gere 10 perguntas para as categorias “barreiras à participação” e “experiências positivas de inclusão.”
Este fluxo de trabalho espelha como usamos editores de pesquisa com IA conversacional—refinando e expandindo a cada rodada até chegar em perguntas que realmente revelarão insights.
O que é uma pesquisa conversacional—e por que investir nisso?
Pesquisas conversacionais usam IA para simular um entrevistador da vida real—elas fazem suas perguntas (abertas, fechadas ou até mesmo NPS), entregam follow-ups rápidos e se adaptam com base nas respostas. Os alunos respondem da mesma forma que fariam em um bate-papo, tornando-o intuitivo e envolvente. Vimos essa abordagem superar as pesquisas tradicionais, especialmente no campus, onde a atenção é curta e o tempo é limitado.
Vamos olhar como pesquisas manuais versus geradas por IA se comparam:
Criação manual de pesquisa | Geração de pesquisa por IA |
|---|---|
Horas para redigir e organizar perguntas | Segundos para gerar uma pesquisa completa a partir de um simples comando |
Sem follow-ups em tempo real (a menos que roteirizadas) | Perguntas de follow-up dinâmicas e personalizadas |
Insights limitados de respostas fechadas | Analisa automaticamente textos abertos para temas ricos |
Engajamento menor, fadiga de formulários | Estilo de bate-papo, amigável ao celular, altamente envolvente |
Por que usar IA para pesquisas de estudantes de graduação? Ferramentas de pesquisa impulsionadas por IA como o Specific aproveitam todo o contexto das respostas dos alunos. Elas fazem com que as pesquisas pareçam uma conversa natural (não um teste), alcançando até mesmo alunos difíceis de engajar. Além disso, a IA destila tudo em insights acionáveis—uma das razões pelas quais muitas instituições estão utilizando construtores de pesquisa por IA como seu novo padrão.
A experiência de pesquisa conversacional do Specific torna todo o processo de feedback mais suave para todos os envolvidos—não mais fadiga de formulários, e a perspectiva de cada estudante é valorizada. Se você quiser um passo a passo detalhado, confira nosso guia para criar pesquisas de sentimento de pertença.
Veja este exemplo de pesquisa de sentimento de pertença agora
Comece e crie sua própria pesquisa de sentimento de pertença para estudantes de graduação hoje—colete feedback mais profundo e honesto, e revele os insights de que você realmente precisa para moldar uma comunidade estudantil mais forte. Experimente o impacto das pesquisas conversacionais por si mesmo, com follow-ups orientados por IA, análise instantânea e uma interface que os alunos realmente gostarão de usar.