Este artigo oferecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com Estudantes do Segundo Ano do Ensino Médio sobre Interesse e Confiança em STEM usando fluxos de trabalho práticos com tecnologia de IA.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise de pesquisas
A abordagem e as ferramentas que você utiliza para a análise de pesquisas dependem totalmente da forma e estrutura dos dados de resposta. Veja como manter a eficiência e a ação:
Dados quantitativos: Se sua pesquisa coleta contagens diretas (por exemplo: quantos estudantes escolheram "interessados em engenharia"), você pode usar Excel ou Google Sheets. Você digita os dados, organiza, filtra, e os gráficos básicos fazem o trabalho pesado. Essas ferramentas permitem que você identifique rapidamente porcentagens e tendências dentro do grupo de estudantes do segundo ano do ensino médio.
Dados qualitativos: Se você coletou respostas abertas, histórias ou respostas de acompanhamento (comuns em pesquisas de interesse em STEM), é um mundo diferente. Ler cada resposta manualmente não é realista. Você precisa de ferramentas apoiadas por IA para entender essas submissões ricas em contexto e texto.
Existem duas abordagens principais ao lidar com respostas qualitativas de pesquisas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Simples e acessível: Você pode exportar seus dados de pesquisa e copiar partes diretamente para o ChatGPT (ou outro modelo de linguagem grande). Isso permite que você solicite resumos, tendências, ideias e muito mais à IA.
Mas: Gerenciar exportações de pesquisas, dividir respostas longas e lidar com os limites de tamanho de contexto do ChatGPT torna-se complicado. Os resultados podem ser inconsistentes, e muitas vezes você precisará dar instruções extras para ajustar a análise à estrutura da sua pesquisa.
Conclusão: Funciona melhor para análises rápidas e informais ou se você estiver com um orçamento apertado. Se você deseja um fluxo de trabalho projetado para o propósito e insights mais profundos, há uma maneira melhor.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Specific foi construída para pesquisas conversacionais—portanto, possui recursos de IA para dados ricos e nuances de estudantes em STEM. Você pode coletar (com sondagens de acompanhamento) e analisar resultados em um só lugar.
Coleta de dados de maior qualidade: À medida que os estudantes concluem suas pesquisas, a IA da Specific pode fazer automaticamente perguntas de acompanhamento naturais, ajudando você a ir além das respostas superficiais. Veja como os acompanhamentos automáticos funcionam para aprofundar a compreensão.
Análise de IA integrada: A plataforma resume instantaneamente respostas abertas, encontra temas principais e extrai padrões acionáveis—sem a necessidade de manuseio de planilhas ou leitura manual. Veja como funciona o chat de análise de IA para seus resultados de pesquisa.
Conversa direta com IA: Como conversar com o ChatGPT, mas ajustado para dados de pesquisas—você pode conversar com a IA para perguntar o que está por trás de qualquer tendência ou número (e você controla quais dados entram no contexto, assim os resultados permanecem focados).
Bônus: Tudo está organizado, pode ser filtrado e foi projetado para colaboração, de modo que sua equipe ou turma em conjunto possa trabalhar facilmente.
Prompts úteis que você pode usar para analisar resultados de pesquisas sobre STEM com estudantes do segundo ano do ensino médio
Para aproveitar ao máximo a análise de IA—quer você use o ChatGPT ou uma ferramenta como a Specific—utilize prompts direcionados. Veja o que funciona especialmente bem para dados de interesse e confiança em STEM em estudantes do segundo ano do ensino médio:
Prompt para ideias principais:
Use isso quando quiser um resumo conciso dos temas gerais dos estudantes, desafios e fatores motivadores. Este prompt genérico funciona em todas as ferramentas:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4–5 palavras por ideia principal) + explicação em até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal específica (use números, não palavras), com 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
Dica: A análise de IA sempre funciona melhor quando você define o contexto. Informe à IA sobre o objetivo de sua pesquisa, o público e qualquer antecedente que possa influenciar as respostas dos estudantes. Veja abaixo um exemplo de prompt para este tipo de contexto:
Esta pesquisa foi aplicada a estudantes do segundo ano do ensino médio em escolas nos EUA, focando em seus interesses atuais em STEM, níveis de confiança e barreiras ou motivadores que influenciam essas atitudes. Nosso objetivo é identificar tendências comuns, lacunas e insights acionáveis para ajudar a fechar a lacuna de gênero e aumentar o engajamento.
Assim que você tiver a lista de principais ideias/temas, aprofunde-se com prompts como: “Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal).” Isso fornecerá detalhes mais ricos e citações exemplares.
Prompt para tópico específico: Quer verificar se os estudantes mencionaram ansiedade em matemática ou falta de modelos? Experimente:
Alguém mencionou dificuldades com confiança em matemática? Incluir citações.
Outros prompts que são ótimos para análise de pesquisas STEM no ensino médio:
Prompt para personas: Ajuda você a agrupar respostas em "tipos" de estudantes—ótimo se você quiser ver como os estudantes engajados se diferenciam dos hesitantes.
Baseando-se 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 de dor e desafios: Use isso para mapear o que está impedindo os estudantes de perseguirem STEM—seja confiança, falta de incentivo ou outros obstáculos.
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: Perfeito para entender o que entusiasma os estudantes sobre STEM ou os mantém interessados—para que você saiba quais programas ou recursos podem fazer a maior diferença.
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.
Não se esqueça de que você pode misturar e combinar esses prompts ou ajustá-los conforme avançar. Para ainda mais inspiração de prompts—como análise de sentimentos ou necessidades não atendidas—visite a biblioteca de ideias para perguntas de pesquisa para públicos de estudantes de STEM no ensino médio.
Como a Specific analisa respostas qualitativas com base em tipos de perguntas
A análise de IA da Specific foi projetada para lidar com diferentes formatos de perguntas, assim você sempre obtém os insights mais ricos e estruturados. Veja como:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A IA resume todas as respostas para cada pergunta e, se houveram acompanhamentos, aninha essas respostas de acompanhamento logo abaixo da principal—dando a você uma visão profunda e organizada do pensamento dos estudantes.
Escolhas com acompanhamento: Para cada resposta selecionável (como "interessado em engenharia" ou "não interessado em STEM"), a IA fornece um resumo dedicado de todas as respostas de acompanhamento associadas, revelando o porquê por trás de cada escolha de estudante.
NPS (Net Promoter Score): A análise divide detratores, passivos e promotores, resumindo separadamente o feedback de acompanhamento para cada grupo. Isso ajuda a ver o que influencia a confiança ou hesitação geral em STEM entre esses grupos.
Você também pode usar essa abordagem sistemática com o ChatGPT, mas requer mais trabalho manual: você precisará organizar os dados manualmente por pergunta e tipo ou solicitar à IA para resumos grupo a grupo, o que naturalmente é mais tedioso.
Se quiser ver esse fluxo de trabalho em ação, consulte o guia detalhado sobre como a análise de respostas de pesquisas com IA funciona com a Specific.
Como lidar com desafios de limites de contexto na análise de IA
Toda ferramenta de IA (incluindo o ChatGPT e a maioria das plataformas de pesquisa) tem um limite de "tamanho do contexto". Se você tiver um enorme conjunto de respostas, nem tudo caberá de uma vez. Aqui está como a Specific (e você, com algum esforço) pode gerenciar esse problema sem perder grandes insights:
Filtragem: Focar a análise apenas nas partes relevantes da sua pesquisa. Por exemplo, você pode filtrar apenas para os estudantes que notaram interesse em ciências, ou apenas conversas onde os estudantes responderam a todos os acompanhamentos qualitativos. Dessa forma, você envia o conjunto mais relevante de respostas para sua IA para uma análise profunda.
Recorte: Limite o que você envia à IA reduzindo para certas perguntas (por exemplo, analise apenas respostas para duas das seis principais perguntas). Isso mantém o contexto enxuto e direcionado, assim você não precisa descartar registros inteiros de respondentes ao trabalhar com dados realmente grandes.
A Specific cuida disso para você—basta selecionar seus filtros e perguntas antes de começar. Mas se você estiver no ChatGPT, precisará fazer o trabalho de filtragem e copiar-colar por conta própria para cada parte que deseja analisar.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisa de estudantes do segundo ano do ensino médio
Colaboração na análise de pesquisas é um grande desafio—ainda mais quando você está olhando para dados de STEM do ensino médio que se conectam a currículo, iniciativas de diversidade, ou projetos de engajamento estudantil mais amplos. A interpretação pode ficar confusa, e diferentes membros da equipe podem ter suposições ou interesses únicos para explorar.
Análise colaborativa baseada em chat: Na Specific, você não vê apenas dados brutos de pesquisas ou resumos de IA. Você pode criar várias análises de chat separadas de uma só vez. Cada chat pode ter seus próprios filtros de perguntas e perspectivas (“vamos olhar apenas os estudantes interessados em ciência da computação;” “vamos ver o que levou a baixa confiança em matemática”), tudo está organizado, e você pode sempre ver quem iniciou uma determinada análise.
Rastreamento de avatar: Cada mensagem em um chat de análise mostra o avatar do remetente—assim quando seu departamento de ciências, equipe de mentores, ou administração colaboram, é transparente e você sabe quem perguntou o quê. Isso facilita a construção de consenso sobre etapas de ação ou perguntas de pesquisa para a próxima rodada.
Trabalho em equipe fluido: Chega de pesadelos de versionamento—todos, desde conselheiros de orientação até professores de STEM, adquirem contexto em tempo real e podem explorar ou expandir insights como um grupo.
Se desejarem mais detalhes sobre como o chat colaborativo e a análise baseada em filtros pode turbinar seu próximo projeto, leia sobre análise colaborativa de pesquisas no guia de fluxo de trabalho da Specific.
Crie sua pesquisa com estudantes do segundo ano do ensino médio sobre interesse e confiança em STEM agora
Descubra o que realmente impulsiona ou impede seus estudantes—coletem dados mais ricos, analisem respostas instantaneamente, e tomem ações com a plataforma de pesquisa orientada por IA da Specific.
