Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com estudantes de faculdades comunitárias sobre Engajamento e Pertencimento dos Estudantes usando as ferramentas e técnicas de IA adequadas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa
As ferramentas que você usa para analisar as respostas da pesquisa de alunos de faculdades comunitárias dependem muito da estrutura dos seus dados. Se você estiver lidando apenas com perguntas como “Quantos alunos participam de atividades extracurriculares?”—isso é fácil de contar com ferramentas básicas. Mas se você quiser realmente entender o que os alunos dizem sobre suas experiências, precisará de abordagens mais avançadas.
Dados quantitativos: Essas são suas respostas a perguntas de múltipla escolha ou escala de classificação. Para questões como “Quantos alunos sentem que pertencem?” ou “Quão satisfeito você está com os serviços de apoio?”, você pode usar o Excel ou Google Sheets para fazer a contagem dos resultados e calcular os números.
Dados qualitativos: Respostas abertas, perguntas de acompanhamento ou caixas de comentário—estas são as minas de ouro para insights reais, mas impossíveis de ler e resumir em grande escala manualmente. Você precisará de ferramentas de IA para identificar padrões, temas e entender o que centenas ou milhares de estudantes realmente estão dizendo.
Quando se trata de análise qualitativa, existem duas abordagens principais de ferramentas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Copiar-colar e chat: Exporte seus dados de pesquisa, copie-os para o ChatGPT (ou outra ferramenta baseada em GPT) e comece a fazer perguntas diretamente.
O que ter em mente: Este método funciona, mas gerenciar grandes conjuntos de dados dessa forma não é conveniente. Você rapidamente encontrará limites de copiar-colar, tamanho da janela de contexto e perderá o controle dos prompts ou de conversas anteriores. Além disso, o ChatGPT não é construído especificamente para fluxos de trabalho de pesquisa, então obter resumos minuciosos e acompanhar diferentes tópicos de perguntas se torna manual e propenso a erros.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
Plataforma de pesquisa com IA personalizada: Specific é desenvolvido tanto para realizar pesquisas conversacionais com estudantes de faculdades comunitárias quanto para analisar instantaneamente as respostas—especialmente as respostas qualitativas confusas. Você pode usar o recurso de análise de respostas de pesquisa com IA para resumir dados, descobrir temas-chave e conversar diretamente com os resultados, similar ao ChatGPT, mas otimizado para feedback de pesquisa.
Acompanhamentos contínuos melhoram a qualidade: Ao coletar dados, o entrevistador de IA no Specific pode fazer perguntas de acompanhamento reais, assim como um pesquisador experiente. Isso proporciona respostas mais profundas e ricas em contexto do que formulários ou pesquisas estáticas.
Zero planilhas, insights instantâneos: Seus dados qualitativos são resumidos automaticamente, temas-chave emergem, e você pode interagir imediatamente com os insights conversando sobre descobertas específicas, segmentos ou novas perguntas. Você tem mais controle filtrando respostas, gerenciando o contexto de IA e salvando múltiplas conversas para maior colaboração.
Quer experimentar por conta própria? Tente construir uma pesquisa de IA personalizada para envolvimento e pertencimento de estudantes de faculdades comunitárias e verá em primeira mão como a análise pode se tornar fácil.
Prompts úteis que você pode usar para análise de pesquisas com estudantes de faculdades comunitárias
Prompts são o ingrediente mágico ao usar ferramentas GPT para análise de pesquisa. O prompt certo diz à IA exatamente o que resumir, contar ou explicar. Aqui estão alguns essenciais para analisar pesquisas com estudantes de faculdades comunitárias sobre Engajamento e Pertencimento dos Estudantes.
Prompt para ideias principais: Use isso para obter os principais tópicos e padrões de uma montanha de feedback qualitativo. É usado pelo Specific e funciona bem no ChatGPT ou em qualquer ferramenta GPT.
Seu trabalho é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
Quanto mais você informar a IA sobre o contexto da sua pesquisa e seus objetivos, melhores serão os resultados. Aqui está um exemplo de como fornecer informações úteis:
Analise estas respostas de uma pesquisa conduzida em uma grande faculdade comunitária urbana. O objetivo é entender os fatores que impactam o envolvimento e o pertencimento dos estudantes, especialmente entre os estudantes de primeira geração e minorias. Resuma os padrões principais, mas foque no que as instituições podem abordar para promover um senso de comunidade mais forte.
Depois de identificar os temas principais, incentive a IA a aprofundar-se nos detalhes. Por exemplo: “Fale mais sobre barreiras ao engajamento.” Isso revela uma ideia central sem perder o foco.
Prompt para tópico específico: Precisa verificar se alguém mencionou algo? Tente isso:
Alguém falou sobre orientação acadêmica? Inclua citações.
Você também pode explorar:
Prompt para personas: Faça com que a IA identifique tipos de estudantes perguntando:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—similar como "personas" são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características-chave, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Revele obstáculos que afetam o pertencimento e o engajamento:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações e impulsionadores: Descubra o que inspira a participação dos estudantes:
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 análise de sentimento: Entenda o tom emocional:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuem para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões e ideias: Colete feedback acionável:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas onde relevante.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Descubra potencial inexplorado:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos entrevistados.
Para mais modelos de prompts para pesquisas com estudantes de faculdades comunitárias, confira o guia das melhores perguntas para pesquisas de estudantes de faculdades comunitárias.
Como o Specific analisa respostas qualitativas por tipo de pergunta
O Specific foi projetado para fazer sentido de cada tipo de resposta que você coleta—tornando-o fácil, seja você conduzindo entrevistas abertas ou pesquisas NPS com acompanhamento.
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Specific resume cada resposta e também agrupa respostas de seguimentos que exploram ainda mais cada comentário inicial. Você obtém um resumo de alto nível além de detalhes organizados por seguimentos relacionados.
Escolhas com seguimentos: Cada opção de resposta tem seu próprio resumo de todo o feedback qualitativo conectado àquela escolha—assim você sabe exatamente o que os estudantes que selecionaram “Eu não me sinto engajado” estão lhe dizendo em suas próprias palavras.
NPS (Net Promoter Score): Specific gera narrativas separadas para detratores, passivos e promotores. Por exemplo, você verá rapidamente por que os estudantes que não recomendam sua instituição se sentem assim, com base em suas explicações de seguimento.
Você pode fazer um trabalho semelhante com o ChatGPT—mas isso significa muito trabalho manual dividindo, copiando e colando, e mantendo o controle de qual resposta vai com qual seguimento. Specific faz isso automaticamente, economizando horas de trabalho braçal. Para uma análise mais aprofundada da pesquisa com IA, explore a funcionalidade de análise de respostas de pesquisa com IA.
Lidando com limites de contexto de IA em grandes pesquisas
Conjuntos de dados de pesquisa grandes, com centenas ou milhares de respostas de estudantes de faculdades comunitárias, podem ultrapassar os limites da maioria dos modelos de IA, incluindo o ChatGPT. Você precisa de uma estratégia para tirar o máximo proveito dos seus dados sem perder detalhes importantes no processo.
Duas maneiras inteligentes de ajustar mais dados na memória de trabalho da IA (e ambas estão incorporadas no Specific):
Filtragem: Foque sua análise apenas em conversas onde os respondentes responderam a certas perguntas ou escolheram opções específicas. Por exemplo, concentre-se apenas naqueles que mencionaram “serviços de apoio”. Desta forma, cada mensagem que a IA analisa é 100% relevante.
Recorte: Restrinja a IA a analisar apenas as perguntas selecionadas. Se você quiser examinar apenas os seguimentos do NPS ou apenas respostas abertas sobre atividades extracurriculares, o recorte mantém os tamanhos de contexto gerenciáveis e direcionados.
Ambas as técnicas mantêm você dentro dos limites de contexto da IA e ajudam a obter insights mais refinados e acionáveis de grandes conjuntos de dados. Para mais, considere este guia passo a passo para criar sua própria pesquisa de estudantes de faculdades comunitárias.
Funcionalidades colaborativas para analisar respostas de pesquisas com estudantes de faculdades comunitárias
Colaborar na análise de pesquisas é um problema se todos estiverem trabalhando de suas próprias planilhas, sem um modo claro de compartilhar destaques ou explorar feedback juntos—especialmente quando você deseja envolver professores, conselheiros ou serviços de apoio ao estudante no processo de revisão.
Análise baseada em chat: No Specific, você pode revisar dados de pesquisa e conversar com a IA—como se estivesse conversando no Slack ou Teams. É muito menos intimidador para os membros da equipe que não são especializados em dados, e todos entram na mesma página rapidamente.
Múltiplos fios de chat e filtros: Se seu especialista em retenção quiser focar em estudantes em risco, enquanto a equipe de orientação se aprofunda nas experiências de integração, ambos podem criar fios distintos de chat—cada um com seus próprios filtros e foco. Você vê de relance quem criou cada discussão, tornando o trabalho em grupo e a revisão suaves.
Transparência na colaboração: Cada mensagem em um chat mostra o avatar do remetente, assim você nunca terá dúvidas sobre quem teve qual insight ou pergunta de acompanhamento. Isso torna a colaboração real entre colegas (ou entre estudantes e funcionários) uma realidade—não apenas um recurso de sonho.
Quer ainda mais controle? Use o editor de pesquisa com IA para refinamentos colaborativos na estrutura da pesquisa antes mesmo de lançá-la.
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