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Como usar a IA para analisar as respostas da pesquisa com alunos do ensino fundamental sobre o tempo na biblioteca

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Adam Sabla

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19 de ago. de 2025

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Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com alunos do ensino fundamental sobre o tempo na biblioteca. Vamos explorar abordagens apoiadas por IA para análise de respostas de pesquisas, tornando fácil para qualquer pessoa — não apenas pesquisadores — obter insights acionáveis.

Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas

A melhor maneira de analisar os dados da pesquisa com alunos do ensino fundamental depende dos tipos de respostas que você coletou. Vamos detalhar:

  • Dados quantitativos: Se sua pesquisa inclui perguntas de múltipla escolha ou de classificação (como "Com que frequência você visita a biblioteca?"), essas são fáceis de contar e representar em gráficos em ferramentas como Excel ou Google Sheets. Você pode gráficos de frequência de visitas, taxa de satisfação ou calcular quais atividades são as mais populares.

  • Dados qualitativos: Quando você coleta respostas abertas ("O que você mais gosta no tempo de biblioteca?" ou "Como nossa biblioteca poderia ser melhor?"), as ferramentas tradicionais não são suficientes. Ler cada resposta manualmente torna-se rapidamente esmagador, especialmente para pesquisas maiores. Ferramentas de IA são úteis aqui — elas podem ler e resumir centenas de respostas, encontrar temas chave e até mesmo identificar padrões que você pode não ter visto.

Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:

ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA

Exporte os dados da sua pesquisa e copie-os para o ChatGPT (ou sua ferramenta preferida de GPT), e então faça perguntas sobre as respostas. Isso funciona — especialmente para conjuntos de dados menores — mas não é muito conveniente para análises contínuas. Você precisará formatar manualmente seus dados, atentar para os limites de quanto pode colar e repetir o processo toda vez que novas respostas chegarem. Isso também significa perder contexto: você não pode comparar facilmente múltiplas questões, resumir acompanhamentos ou acompanhar insights em múltiplos filtros e grupos.

Ferramenta tudo-em-um como a Specific

Specific é criada especificamente para este fluxo de trabalho. Ela permite coletar respostas de pesquisa via sondagens de IA conversacionais e instantaneamente analisa tanto dados quantitativos quanto qualitativos com IA.

Acompanhamentos conversacionais: Ao coletar dados, as sondagens da Specific fazem perguntas de IA automáticas de acompanhamento. Isso resulta em respostas mais ricas dos alunos — as crianças não apenas dizem "gosto de livros"; a IA as estimula gentilmente a compartilhar por quê ou a fornecer exemplos. Esse contexto aumenta a qualidade e profundidade dos insights. Saiba mais em nosso guia de perguntas automáticas de IA de acompanhamento.

Análise apoiada por IA: O motor de análise da Specific resume comentários abertos, agrupa temas comuns e destila insights acionáveis — sem necessidade de exportação ou trabalho manual. Você pode conversar com a IA sobre os resultados, assim como faria com o ChatGPT, mas ela mantém seus dados organizados e adiciona recursos extras para filtragem, salvamento, compartilhamento e gerenciamento do que é enviado ao modelo de IA. Explore mais em análise de respostas de pesquisa com IA.

Outras ferramentas especializadas: Opções como NVivo, MAXQDA, Atlas.ti, Looppanel e Delve oferecem recursos avançados apoiados por IA para codificação, resumo e mapeamento de dados qualitativos. Ferramentas como NVivo fornecem sugestões automatizadas de codificação e mapas de visualização; Looppanel e Delve são excelentes em rápida extração de temas intuitiva. Estas podem ser boas opções se você estiver realizando projetos de pesquisa profunda, mas geralmente vêm com curvas de aprendizado mais acentuadas e passos manuais, comparadas a plataformas como a Specific ou o ChatGPT [1][2][3].

Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas sobre o tempo de biblioteca dos alunos do ensino fundamental

O uso de ferramentas apoiadas por GPT é tudo sobre fazer boas perguntas — ou prompts. Aqui estão alguns prompts que você pode usar para obter uma melhor análise das respostas da pesquisa. Eles funcionam, quer você use o ChatGPT ou recursos de análise integrados na Specific.

Prompt para ideias principais: Este prompt extrai os principais temas, mostrando o que os alunos mencionam com mais frequência e por quê:

Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + um explicador de até 2 frases.

Requisitos de saída:

- Evite detalhes desnecessários

- Especifique quantas pessoas mencionaram ideia principal específica (use números, não palavras), mais mencionadas em cima

- sem sugestões

- sem indicações

Exemplo de saída:

1. **Texto da ideia principal:** texto explicador

2. **Texto da ideia principal:** texto explicador

3. **Texto da ideia principal:** texto explicador

Dica Pro: Você obterá melhores resultados se fornecer mais contexto ao IA sobre sua pesquisa, a situação e seus objetivos. Aqui está um exemplo:

Realizei uma pesquisa com 40 alunos do ensino fundamental sobre sua experiência no tempo de biblioteca, perguntando o que mais gostam e o que tornaria a biblioteca melhor. As respostas estão abaixo. Meu objetivo é encontrar padrões para ajudar a melhorar nossa biblioteca.

Prompt para aprofundar em uma ideia específica: Encontrou algo interessante? Vá mais fundo:

Conte-me mais sobre ideia principal XYZ

Prompt para verificar se um tema foi mencionado: Validar se os alunos mencionaram um determinado tópico:

Alguém falou sobre XYZ? Inclua citações.

Prompt para pontos de dor e desafios: Identifique o que os alunos acham frustrante ou difícil sobre o tempo de biblioteca:

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 sugestões e ideias: Descubra o que os alunos querem ver em sua experiência na biblioteca:

Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência e inclua citações diretas, quando relevante.

Prompt para personas: Às vezes, é útil identificar diferentes tipos de usuários da biblioteca entre os alunos. Isso pode ajudar a adaptar suas melhorias.

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 principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações relevantes ou padrões observados nas conversações.

Você encontrará mais inspiração para planejar e analisar sua pesquisa em nosso artigo sobre as melhores perguntas para pesquisas sobre o tempo de biblioteca dos alunos do ensino fundamental.

Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta

O Specific adapta automaticamente sua análise com base na estrutura de sua pesquisa.

  • Perguntas abertas (+ acompanhamentos): A IA fornece um resumo geral, destilando grandes temas e padrões, além de mergulhar em respostas específicas de acompanhamento relacionadas a cada questão principal.

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Fontes

Este artigo dará a você dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes do ensino fundamental sobre o tempo na biblioteca. Vamos mergulhar em abordagens baseadas em IA para análise de respostas de pesquisas, tornando fácil para qualquer pessoa — não apenas pesquisadores — obter insights acionáveis.

Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas

A melhor maneira de analisar os dados da sua pesquisa com estudantes do ensino fundamental depende dos tipos de respostas que você coletou. Vamos desmembrar:

  • Dados quantitativos: Se a sua pesquisa inclui perguntas de múltipla escolha ou de classificação (como “Quantas vezes você visita a biblioteca?”), estas são diretas para contar e graficar em ferramentas como Excel ou Google Sheets. Você pode graficar a frequência das visitas, classificar a satisfação ou contabilizar quais atividades são as mais populares.

  • Dados qualitativos: Quando você coleta respostas abertas (“O que você mais gosta no tempo da biblioteca?” ou “Como nossa biblioteca poderia ser melhor?”), ferramentas tradicionais não são suficientes. Ler cada resposta manualmente se torna rapidamente esmagador, especialmente para pesquisas maiores. Ferramentas de IA são úteis aqui — elas podem ler e resumir centenas de respostas, encontrar temas chave e até identificar padrões que você poderia perder.

Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:

ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA

Exporte seus dados de pesquisa e copie-os para o ChatGPT (ou sua ferramenta GPT preferida), depois faça perguntas sobre as respostas. Isso funciona — especialmente para conjuntos de dados menores — mas não é muito conveniente para análises contínuas. Você precisará formatar manualmente seus dados, prestar atenção aos limites de quanto pode colar e repetir o processo sempre que novas respostas chegarem. Também significa perder contexto: você não pode facilmente comparar várias perguntas, resumir acompanhamentos ou manter o controle de insights através de vários filtros e coortes.

Ferramenta tudo-em-um como Specific

Specific é construída especialmente para esse fluxo de trabalho. Ela permite que você colete respostas de pesquisas via pesquisas por IA conversacional e analisa instantaneamente tanto dados quantitativos quanto qualitativos com IA.

Acompanhamentos conversacionais: Ao coletar dados, as pesquisas da Specific fazem perguntas automáticas de acompanhamento por IA. Isso resulta em respostas mais ricas dos alunos — as crianças não dizem apenas “Eu gosto de livros”; a IA as incentiva gentilmente a compartilhar o porquê ou fornecer exemplos. Este contexto aumenta a qualidade e profundidade dos insights. Saiba mais no nosso guia sobre perguntas automáticas de acompanhamento por IA.

Análise alimentada por IA: O motor de análise da Specific resume comentários abertos, agrupa temas comuns e destila insights acionáveis — sem necessidade de exportação ou trabalho manual. Você pode conversar com a IA sobre os resultados, assim como faria com o ChatGPT, mas ela mantém seus dados organizados e adiciona recursos extras para filtragem, salvamento, compartilhamento e gerenciamento do que é enviado ao modelo de IA. Explore mais sobre análise de resposta a pesquisas com IA.

Outras ferramentas especializadas: Opções como NVivo, MAXQDA, Atlas.ti, Looppanel e Delve oferecem recursos avançados alimentados por IA para codificação, resumo e mapeamento de dados qualitativos. Ferramentas como NVivo fornecem sugestões automáticas de codificação e mapas de visualização; Looppanel e Delve destacam-se com extração rápida e intuitiva de temas. Estas podem ser boas opções se você estiver realizando projetos de pesquisa aprofundados, mas geralmente vêm com curvas de aprendizado mais íngremes e etapas manuais comparadas a plataformas como Specific ou ChatGPT [1][2][3].

Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas sobre o tempo de biblioteca dos estudantes do ensino fundamental

Usar ferramentas potentes por GPT trata-se de fazer boas perguntas — ou prompts. Aqui estão alguns prompts que você pode usar para uma melhor análise de resposta a pesquisas. Estes funcionam quer você use ChatGPT ou recursos de análise embutidos no Specific.

Prompt para ideias centrais: Este prompt extrai temas principais, mostrando o que os alunos mencionam com mais frequência e por quê:

Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 sentenças longas de explicação.

Requisitos de saída:

- Evite detalhes desnecessários

- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), mais mencionada no topo

- sem sugestões

- sem indicações

Exemplo de saída:

1. **Texto da ideia central:** texto de explicação

2. **Texto da ideia central:** texto de explicação

3. **Texto da ideia central:** texto de explicação

Pro Tip: Você terá melhores resultados se der mais contexto ao AI sobre sua pesquisa, a situação e seus objetivos. Aqui está um exemplo:

Realizei uma pesquisa com 40 alunos do ensino fundamental sobre sua experiência de tempo na biblioteca, perguntando o que eles mais gostam e o que tornaria a biblioteca melhor. As respostas estão abaixo. Meu objetivo é encontrar padrões para ajudar a melhorar nossa biblioteca.

Prompt para explorar uma ideia específica: Encontrou algo interessante? Explore mais:

Diga-me mais sobre a ideia central XYZ

Prompt para verificar se um tema foi mencionado: Valide se os alunos mencionaram um tópico específico:

Alguém falou sobre XYZ? Inclua citações.

Prompt para pontos problemáticos e desafios: Identifique o que os alunos acham frustrante ou difícil sobre o tempo na biblioteca:

Analise as respostas da pesquisa e liste os problemas, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.

Prompt para sugestões e ideias: Descubra o que os alunos querem ver em sua experiência de biblioteca:

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 personas: Às vezes, é útil identificar diferentes tipos de usuários de biblioteca entre os alunos. Isso pode ajudar a personalizar suas melhorias.

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.

Você encontrará mais inspiração para planejar e analisar sua pesquisa em nosso artigo sobre as melhores perguntas para pesquisas sobre o tempo de biblioteca dos estudantes do ensino fundamental.

Como Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta

Specific ajusta automaticamente sua análise com base na estrutura da sua pesquisa.

  • Perguntas abertas (+ acompanhamentos): A IA fornece um resumo geral, destilando grandes temas e padrões, e também aprofunda nas respostas de acompanhamento relacionadas a cada pergunta principal.

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Adam Sabla

Adam Sabla é um empreendedor com experiência na criação de startups que atendem mais de 1 milhão de clientes, incluindo Disney, Netflix e BBC, com uma forte paixão por automação.

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