Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com estudantes de graduação sobre oportunidades de estágio, utilizando abordagens práticas e ferramentas poderosas de IA.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisas
A maneira como você aborda a análise — e quais ferramentas você utiliza — depende completamente do tipo de dados em suas respostas. Se sua pesquisa inclui uma mistura de números e textos abertos, você precisará de um processo que cubra ambos os ângulos:
Dados quantitativos: Estes são os dados contáveis — quantos alunos escolheram um determinado setor de estágio ou quantos avaliaram sua experiência como "excelente". Você pode calcular isso facilmente usando ferramentas convencionais como o Excel ou o Google Sheets.
Dados qualitativos: Respostas abertas, histórias ou explicações subsequentes se acumulam rapidamente e se tornam impossíveis de analisar manualmente (quem tem tempo para ler 400 redações?). É aqui que você precisa de uma IA robusta — nenhum humano pode lidar com esse tipo de conteúdo de forma confiável sem se esgotar ou perder tendências importantes.
Existem duas abordagens principais para ferramentar quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar GPT para análise de IA
Você pode copiar os dados da pesquisa exportados e colá-los diretamente no ChatGPT (ou em outro modelo de linguagem de grande porte). Depois, você pode fazer perguntas sobre as respostas, solicitar resumos e buscar padrões.
No entanto: Essa abordagem pode ser complicada. A formatação, colagem e os limites de contexto são difíceis. Frequentemente, há muito trabalho de limpeza e copiar e colar. Você também precisará ser criativo com as solicitações, já que o ChatGPT não sabe qual parte de sua planilha significa o quê. É um ponto de partida sólido, mas não isento de complicações se você estiver analisando grandes pesquisas estudantis sobre estágios.
Ferramenta tudo em um, como o Specific
Specific é projetado para este caso de uso. Cuida tanto da coleta de dados (via pesquisas de IA conversacional) quanto da análise dos resultados. Quando os alunos respondem, o Specific faz perguntas complementares inteligentes no ato, o que significa melhor qualidade de dados (mais contexto, menos respostas superficiais). Saiba mais sobre perguntas automáticas de IA de acompanhamento para entender como isso incrementa o valor de seus dados.
Do lado da análise, a análise com IA do Specific resume respostas, destaca ideias-chave e fornece conclusões instantâneas e acionáveis — não há mais planilhas intermináveis. Você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados da pesquisa (como faria no ChatGPT), mas com recursos adicionais: você pode gerenciar quais dados são enviados, aplicar filtros e salvar chats de análise filtrados para colaboração. Tudo é construído em torno de uma exploração amigável, em contexto, adaptada ao feedback estudantil sobre estágios.
Se você quiser ver como as pesquisas são criadas para este público, confira o gerador de pesquisas para estudantes de graduação, focado em oportunidades de estágio. Ou veja dicas práticas para a criação de pesquisas sobre estágios estudantis.
Alertas úteis que você pode usar para análise de pesquisas sobre estágios de estudantes de graduação
A qualidade dos prompts é crucial ao analisar respostas de pesquisas — estes proporcionam insights profundos de forma mais rápida. Aqui está um kit de ferramentas com os melhores prompts, adaptados para um público de estudantes de graduação sobre o tópico de estágios.
Prompt para ideias centrais: Use isso para destacar instantaneamente os principais tópicos e o que é mais frequentemente mencionado nas respostas. (Este é o padrão usado no Specific e funciona igualmente bem no ChatGPT ou outros GPTs.)
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
Dica de contexto: A IA sempre faz um trabalho melhor se você der contexto sobre o objetivo da sua pesquisa, o público ou a situação maior que você está explorando. Por exemplo:
Esta pesquisa foi realizada por estudantes de graduação sobre suas experiências e expectativas em relação a oportunidades de estágio. Meu objetivo é entender que fatores impulsionam sua satisfação, quais barreiras encontram e quaisquer lacunas entre expectativas e a experiência real.
Prompt para acompanhamento: Uma vez que você encontra uma ideia central forte, aprofunde-se com:
Conte-me mais sobre [ideia central nomeada, por exemplo, "Compensação e taxas de pagamento"]
Prompt para verificar um tópico específico: Pesquise diretamente por um tema ou questão em suas respostas com:
Alguém falou sobre [tópico, por exemplo, "estágios remotos"]? Inclua citações.
Prompt para personas: Use isso para destacar tipos comuns de estudantes em relação a estágios:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como “personas” são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Obtenha uma lista classificada das barreiras reais enfrentadas por estudantes:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações e impulsionadores: Veja o que move os estudantes em direção (ou longe de) estágios:
A partir das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio dos dados.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Descubra o que está faltando no cenário de estágios, diretamente dos estudantes:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Mais sobre como elaborar pesquisas e escrever perguntas eficazes para estudantes universitários pode ser encontrado neste guia sobre como escolher as melhores perguntas de pesquisa para pesquisa de estágios.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de pergunta
Perguntas abertas com ou sem acompanhamentos: O Specific resume automaticamente todas as respostas a essas perguntas, incluindo quaisquer respostas de acompanhamento que aprofunde as razões ou contexto dos alunos. Para pesquisas de estágios universitários, isso é extremamente valioso, já que 65% dos estagiários dizem que adquirem novas habilidades durante o estágio, mas querem espaço para explicar quais são e como isso muda sua visão. [1]
Escolhas com acompanhamentos: Cada escolha (por exemplo, qual indústria ou tipo de empresa) recebe seu próprio resumo, com explicações vinculadas dos estudantes que escolheram essa opção. Então, se os estudantes que escolheram “Tecnologia” citarem “salário maior” e “projetos empolgantes”, você verá essas percepções agrupadas.
Perguntas NPS (Net Promoter Score): Detratores, passivos e promotores recebem cada um um resumo de todas as respostas de acompanhamento relacionadas, para que você possa entender profundamente tanto a defesa quanto a frustração na experiência do estudante. Isso é essencial, já que estágios são um canal para o emprego — 75% dos empregadores dizem que estágios são sua principal fonte de novas contratações. [1]
Você pode conseguir uma análise semelhante com o ChatGPT, mas precisará copiar, colar e solicitar cada seção por conta própria, o que é muito mais trabalhoso.
Superando os limites de contexto da IA ao trabalhar com grandes dados de pesquisa
Toda IA — incluindo modelos GPT — tem um limite de tamanho de contexto. Se sua pesquisa de estágio estudantil tiver centenas de respostas, você baterá nesses limites rapidamente. Isso significa que nem todas as conversas ou respostas podem ser analisadas de uma só vez, a menos que você seja criativo.
Existem duas abordagens práticas para resolver isso, ambas disponíveis no Specific:
Filtragem: Reduza o conjunto de conversas enviadas para a IA para análise. Por exemplo, você pode filtrar apenas para estudantes que completaram estágios técnicos ou aqueles que responderam “sim” a ter uma oportunidade paga. A IA resumirá essas conversas, sem desperdiçar contexto em respostas não relacionadas.
Corte: Em vez de enviar todas as perguntas, você pode especificar exatamente quais perguntas de sua pesquisa carregar no contexto da IA. Isso é especialmente útil para focar em pontos problemáticos, motivações ou resultados e garante uma análise mais profunda dentro da janela de contexto.
Combinar filtragem e recorte permite extrair o máximo de insights de seus dados — mesmo para pesquisas grandes, com várias questões explorando os desafios reais e impulsionadores das experiências de estágios de graduandos.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de estudantes universitários
Analisar uma pesquisa de estágio estudantil muitas vezes não é uma missão solo. Diferentes equipes — funcionários de serviços de carreiras, pesquisadores acadêmicos, coordenadores de assuntos estudantis — todos querem ver ou explorar seus próprios insights e tópicos.
Análise colaborativa no Specific significa que você pode conversar com a IA sobre sua pesquisa, juntos. Nada de brigar por uma planilha ou dores de cabeça de controle de versão; basta criar quantos chats de análise sua equipe precisar. Cada chat pode ter seus próprios filtros, foco de tópico (por exemplo, estágios pagos vs. não pagos), e você sempre verá quem criou cada thread de insight.
É claro quem disse o quê: Cada mensagem e resposta de análise é rotulada pelo colaborador, com avatares, para que você saiba quem perguntou “O que os alunos acharam dos estágios em STEM?” e quem explorou “barreiras para conseguir um estágio pago.” Isso é trabalho em equipe embutido.
Filtrar, focar e colaborar: Você pode criar threads paralelos para coisas como tendências salariais (com estágios em STEM pagando uma média de $25.00/h [1]), experiências específicas da indústria ou metas de carreira dos estudantes e se unir para identificar padrões e ações. Esta estrutura aumenta a produtividade da equipe e mantém todos focados no que importa.
A beleza? Se você quiser lançar uma nova pesquisa ou ajustar perguntas, você pode usar o editor de pesquisa com IA para atualizar sua pesquisa conversando com a IA.
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