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Como usar IA para analisar respostas de pesquisas de alunos do terceiro ano do ensino médio sobre planos de pós-graduação

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Adam Sabla

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29 de ago. de 2025

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Este artigo vai oferecer dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com alunos do penúltimo ano do ensino médio sobre seus planos pós-graduação. Se você procura conselhos práticos sobre como transformar dados de pesquisa em insights, você está no lugar certo.

Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa

A abordagem que você adota — e as ferramentas de que precisará — dependem muito da forma e estrutura dos dados da sua pesquisa. Se você está acompanhando respostas de seleção única e múltipla escolha, usará métodos diferentes de quando está tentando interpretar páginas de comentários dos alunos sobre seus sonhos universitários e ansiedades de carreira.

  • Dados quantitativos: Números, contagens e respostas de escolha fixa (como “Quão provável é que você vá direto para a faculdade?”) são rápidos de analisar em ferramentas familiares como Excel ou Google Sheets. Você pode facilmente resumir, chartar e comparar quantos alunos estão considerando diferentes caminhos.

  • Dados qualitativos: Insights de perguntas abertas — como “Por que você quer fazer um ano sabático?” — podem ser verdadeiros tesouros, mas ler dezenas de respostas detalhadas rapidamente se torna esmagador. É aí que as ferramentas de IA se tornam inestimáveis: elas podem ler, agrupar e sintetizar muitos textos livres-forma para que você não precise rolar por cada linha você mesmo.

Existem duas abordagens básicas para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:

ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA

Você pode exportar seus dados brutos de pesquisa, colocá-los no ChatGPT (ou modelos similares) e começar a discutir sobre eles. Esta abordagem é flexível e rápida para pequenos conjuntos de dados e permite que você faça perguntas de acompanhamento específicas instantaneamente.

Mas: Lidar com grandes ou bagunçados conjuntos de dados dessa forma pode se tornar rapidamente complicado. Você provavelmente gastará tempo extra copiando, colando, formatando e navegando em limites de comprimento de contexto. Além disso, pode ser difícil manter as linhas de conversa organizadas se você quiser colaborar ou revisar insights mais tarde.

Ferramenta tudo-em-um como a Specific

Ferramentas de pesquisa de IA com propósito específico, como a Specific, são projetadas exatamente para este cenário. Você pode tanto coletar respostas da pesquisa — com acompanhamentos de IA integrados que fazem perguntas de esclarecimento ou sondagem para melhorar a qualidade dos dados — quanto analisá-las instantaneamente.

Na Specific: A IA entrega resumos instantâneos, destaca temas principais e sugere insights acionáveis. Você pode fazer perguntas sobre tendências, motivações ou pontos de dor, e obter respostas concisas sem precisar copiar nada para outra ferramenta. Tudo permanece organizado com filtros, chats e controles de contexto.

A vantagem aqui é que a IA acompanha os alunos durante a própria pesquisa, investigando suas motivações ou histórico como um entrevistador humano habilidoso faria. Você acabará com respostas muito mais ricas, não apenas respostas de sim/não ou frases vagas. Se quiser um passo a passo completo, confira este guia sobre como criar uma pesquisa com alunos do penúltimo ano do ensino médio sobre planos pós-graduação.

Se precisar comparar outras ferramentas de pesquisa de alta qualidade, existem opções clássicas como MAXQDA, QDA Miner, ATLAS.ti, Voyant Tools e Quirkos — todas amplamente usadas para análise de dados qualitativos em ambientes acadêmicos e empresariais. No entanto, poucas suportam interação com IA de conversa, contexto de pesquisa profundo ou análise baseada em chat em tempo real do jeito que plataformas de pesquisa modernas como a Specific fazem. [3][4][5][6][7]

Considere que até mesmo agências governamentais estão usando IA para análise de respostas em larga escala: a IA do governo do Reino Unido, “Humphrey”, recentemente processou mais de 2.000 respostas de consultas, revelando temas críticos em uma fração do tempo que os humanos levariam — liberando os pesquisadores para aprofundar-se mais rápido. [2]

Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisa de planos pós-graduação

Depois de conseguir suas respostas de pesquisa de perguntas abertas com os alunos do penúltimo ano, o verdadeiro poder da IA vem de saber o que perguntar. Aqui estão meus prompts favoritos iniciais que você pode usar com a Specific, ChatGPT ou outras ferramentas de análise impulsionadas por GPT. (Todos são especialmente relevantes para interpretar o que os alunos pensam, querem e se preocupam para o próximo ano.)

Prompt para ideias principais: Obtém os temas e ideias de alto nível dos seus dados. Isso funciona muito bem para grandes conjuntos de dados. Aqui está um prompt modelo (é também o que a Specific usa):

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

Requisitos de saída:

- Evite detalhes desnecessários

- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo

- 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

A IA sempre funciona melhor se você der mais contexto sobre sua pesquisa, como o propósito, o histórico ou o que você está tentando alcançar. Aqui está um exemplo rápido:

Analisar respostas de alunos do penúltimo ano do ensino médio sobre seus planos pós-graduação. Nosso objetivo é identificar qual suporte eles mais precisam e o que influencia suas decisões. Inclua temas principais e contagens relevantes.

Os resultados se tornam mais claros e acionáveis dessa forma — especialmente se você quiser saber, por exemplo, se os pais ou professores foram a principal influência nos planos dos alunos. (Curiosamente, 90% dos alunos da geração Z confiam em seus pais para orientação sobre planos pós-escola, muito mais do que professores ou redes sociais, então as perspectivas dos pais podem ser um grande fator. [1])

Você também pode explorar qualquer tema dizendo:

Conte-me mais sobre [ideia principal]

ou cheque especificamente:

Alguém falou sobre [escola técnica]? Inclua citações.

Prompt para personas: Está com dificuldade para segmentar estudantes com atitudes ou objetivos semelhantes? Experimente isto:

Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como

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Experimente agora. É divertido!

Fontes

  1. time.com. 90% da Geração Z Confia Mais em Seus Pais para Conselho de Carreira: Pesquisa

  2. techradar.com. Governo do Reino Unido: Humphrey AI analisa respostas de consulta de forma eficiente

  3. en.wikipedia.org. MAXQDA: Software de análise de dados qualitativos e de métodos mistos assistido por computador

  4. en.wikipedia.org. Voyant Tools: Aplicativo de análise de texto de código aberto

  5. en.wikipedia.org. QDA Miner: Software de análise de dados qualitativos e de métodos mistos

  6. en.wikipedia.org. ATLAS.ti: Software de análise de dados qualitativos para pesquisa

  7. en.wikipedia.org. Quirkos: Software de análise de dados qualitativos com colaboração ao vivo

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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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