Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de estudantes universitários formados sobre serviços de carreira, utilizando as melhores ferramentas e comandos para obter insights acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A abordagem que você toma para a análise da pesquisa depende da estrutura dos dados coletados. Você precisa das ferramentas certas para extrair insights significativos, especialmente de feedback qualitativo substancial, onde a análise manual é impossível em grande escala.
Dados quantitativos: Números - como a contagem de alunos que selecionam cada opção - são diretos. Ferramentas como Excel ou Google Sheets permitem que você tabule e visualize rapidamente esses números, identificando tendências em segundos.
Dados qualitativos: Respostas abertas ou respostas detalhadas de acompanhamento? Ler cada resposta uma de cada vez não é realista quando há mais de uma dúzia de respondentes. É aqui que as ferramentas de IA dedicadas se destacam. Modelos de linguagem grandes podem rapidamente identificar tendências, extrair insights sutis e fazer a leitura para você.
Quando se trata de respostas qualitativas, há duas abordagens para ferramentas - cada uma atende a necessidades e preferências diferentes do usuário:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Você pode copiar seus dados exportados e colá-los diretamente no ChatGPT ou em plataformas semelhantes para uma análise interativa. Este caminho oferece flexibilidade para fazer perguntas personalizadas e navegar pelas conversas no seu próprio ritmo. No entanto, manusear grandes conjuntos de dados dessa forma não é conveniente. Você rapidamente se cansa de copiar e colar, e gerenciar o contexto, especialmente para respostas desorganizadas ou longas, pode ser frustrante e limitado pelas janelas de contexto do modelo.
Ferramenta completa como Specific
A Specific foi desenvolvida para análise de pesquisas. Você pode projetar pesquisas, coletar dados (com acompanhamentos automáticos para respostas mais profundas) e analisar instantaneamente as respostas com resumos impulsionados por IA - tudo sem exportação ou trabalho manual.
A vantagem é clara: A IA na Specific resume e destila as ideias principais de centenas de conversas de estudantes em segundos. Você pode conversar com a IA sobre seus resultados, fazer perguntas aprofundadas e gerenciar facilmente o que é enviado à IA (como escolher quais perguntas ou segmentos de respondentes analisar). Perguntas de acompanhamento dinâmicas melhoram a qualidade dos dados, tornando sua análise mais robusta.
Se você quiser saber mais, confira esta visão geral detalhada do fluxo de trabalho de análise de respostas de pesquisa por IA.
De acordo com um relatório recente da Inside Higher Ed, mais de 60% das faculdades enfrentam pressão para fornecer insights de dados acionáveis para melhorar a preparação e os resultados de colocação na carreira dos alunos - uma tarefa facilitada pelas modernas ferramentas de pesquisa por IA desenvolvidas para pesquisa educacional. [1]
Comandos úteis que você pode usar para análise de pesquisa de serviços de carreira para estudantes universitários formados
Comandos inteligentes desbloqueiam insights de próximo nível dos seus dados de pesquisa. Abaixo estão exemplos testados no campo que você pode usar no ChatGPT, na Specific ou em qualquer plataforma de IA para analisar feedback de serviços de carreira de graduados universitários. O segredo? Dê contexto suficiente e diga à IA exatamente o que você quer:
Comando para ideias principais: Use quando quiser uma visão geral ou um resumo rápido do que mais aparece.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), mais mencionadas primeiro
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Dica: A IA sempre funciona melhor quando você compartilha o contexto, como o objetivo da sua pesquisa de serviços de carreira para estudantes universitários formados, quem respondeu ou o período. Por exemplo:
Analise as respostas da nossa pesquisa com estudantes universitários formados realizada em março de 2024 sobre serviços de carreira. Nosso objetivo é identificar qual suporte os alunos acharam mais útil e quais áreas eles acham que precisam de melhorias. Concentre-se em extrair temas recorrentes e preste atenção a sugestões relevantes para colocação de trabalho e networking de ex-alunos.
Aprofunde-se em qualquer tópico: Se você quiser mais detalhes sobre um tema principal, use o comando:
Conte-me mais sobre as percepções dos estudantes sobre o suporte à colocação no trabalho.
Comando para tópico específico: Valide rapidamente se uma certa questão ou programa foi mencionado. Você sempre pode adicionar “Incluir citações” como evidência.
Alguém falou sobre desafios com feiras de carreira? Inclua citações.
Comando para personas: Ótimo para segmentar seus estudantes formados por atitude, objetivo ou satisfação com os serviços de carreira.
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas, semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
Comando para pontos problemáticos e desafios: Quando você quiser saber o que não está funcionando para os alunos ou onde o atrito é maior.
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Comando para motivações e impulsionadores: Use este comando para entender por que os alunos se envolvem (ou não) com suas ofertas de serviços de carreira.
A partir das conversas da pesquisa, extraia as motivações principais, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de suporte a partir dos dados.
Adotar comandos reflexivos pode simplificar até os resultados de texto aberto mais complicados e revelar oportunidades que você nunca detectaria analisando linhas em uma planilha. Para uma lista estruturada das melhores perguntas a serem incluídas, existe um excelente guia sobre perguntas para pesquisas de serviços de carreira de estudantes universitários formados.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
O tipo de pergunta define a base de como a Specific (e, em menor medida, o ChatGPT) pode organizar resumos e temas:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A Specific fornece instantaneamente um resumo claro e conciso de todas as respostas e respostas de acompanhamento vinculadas à pergunta. Também é fácil detalhar as informações de qualquer respondente individual.
Escolhas com acompanhamento: Cada opção tem seu próprio resumo agrupado, exibindo tanto a contagem de estudantes que a selecionaram quanto uma descrição de todo o feedback de acompanhamento. Isso torna identificar os diferenciais chave sem esforço.
Perguntas de NPS: Monitoramento contínuo de NPS? Cada categoria - detratores, neutros, promotores - recebe um resumo de insights relacionados aos acompanhamentos. Você entende imediatamente o que os promotores adoram e onde os detratores encontram dificuldades.
Você poderia realizar análises semelhantes colando diferentes grupos no ChatGPT, mas é consideravelmente mais laborioso. A Specific faz isso automaticamente, o que faz toda a diferença se você se importa com velocidade e a profundidade dos insights.
Vale a pena mencionar que pesquisas com perguntas de acompanhamento automáticas por IA geralmente fornecem dados mais acionáveis, já que a IA investiga para esclarecer respostas ambíguas ou aprofunda onde necessário. [2]
Como trabalhar dentro do limite de tamanho de contexto da IA
Tanto o ChatGPT quanto ferramentas projetadas como a Specific enfrentam o desafio do tamanho do contexto - grandes quantidades de respostas de pesquisa podem não caber todas na IA para análise de uma vez só. Mas com a estratégia certa, você nunca perde insights chave.
Filtragem: Na Specific, você pode filtrar a entrada para que apenas conversas de estudantes que responderam a perguntas selecionadas - ou escolheram opções particulares - sejam incluídas na análise. Isso reduz o volume de dados e mantém as consultas rápidas e focadas.
Corte: Selecione apenas as perguntas que você deseja analisar. Isso significa que a IA recebe apenas as partes de alto valor da sua pesquisa, atuando dentro da janela de contexto enquanto maximiza a cobertura.
Essa abordagem reflete a prática recomendada no campo da IA: divida grandes dados em pedaços menores e focados, depois analise individualmente. Com mais de 800.000 graduados entrando no mercado de trabalho dos EUA anualmente [3], organizar dados de forma eficiente é fundamental para identificar tendências que importam para o aprimoramento dos serviços de carreira.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de estudantes universitários formados
A análise colaborativa de pesquisas pode ser caótica - compartilhar planilhas de um lado para o outro, rastrear alterações e manter todos alinhados consome um tempo valioso. Quando você está tentando melhorar os serviços de carreira com base no feedback dos graduados, velocidade e colaboração são importantes.
Na Specific, as equipes analisam os dados conversando com a IA - sem necessidade de exportar arquivos ou gerenciar permissões em documentos externos. Você pode criar múltiplas conversas, cada uma com seus próprios filtros ou focos (como “programas de colocação de trabalho” vs. “suporte de estágio”), e cada tópico mostra quem iniciou a análise para facilitar a troca de equipe. Isso torna projetos de mergulho profundo, como comparar respostas entre grupos demográficos, uma tarefa simples.
Identificação do remetente: Cada mensagem no chat de IA exibe quem a escreveu, incluindo avatares para uma rápida análise visual. Isso facilita revisões de pesquisa assíncronas, discussão em grupo e a construção de consenso, o que é especialmente valioso para pesquisas institucionais ou colaboração interdepartamental na melhoria dos resultados dos alunos.
Quer ver como projetar a pesquisa perfeita para esse grupo? Tem um guia passo a passo completo aqui: como criar uma pesquisa de serviços de carreira para estudantes universitários formados.
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Comece a coletar e analisar feedback de serviços de carreira mais rápido - a Specific transforma instantaneamente as vozes dos alunos em melhorias reais de programas com sondagens de acompanhamento e análise de IA desenvolvida para pesquisa educacional. Seu próximo insight acionável está a apenas uma pesquisa de distância.
