detalhes mais profundos sobre os "porquês"."
Perguntas de escolha com acompanhamentos: Cada opção de resposta recebe seu próprio resumo dos insights mais importantes de todas as respostas de acompanhamento relacionadas, para que você possa comparar segmentos facilmente.
NPS (Net Promoter Score): Os alunos são agrupados em detratores, passivos e promotores, com um resumo de seus respectivos feedbacks de acompanhamento — tornando fácil perceber por que alguns alunos prosperam enquanto outros lutam com seus horários. Experimente uma pesquisa de gestão de tempo NPS adaptada para estudantes.
Você pode fazer uma divisão semelhante no ChatGPT, mas precisará agrupar e resumir respostas manualmente para cada seção — é mais trabalho e, muitas vezes, menos consistente.
Para conselhos sobre criação de pesquisas, veja o guia de como fazer uma pesquisa de gestão de tempo para alunos do segundo ano do ensino médio.
Lidando com limites de tamanho de contexto da IA na análise de pesquisas
Se você receber muitas respostas de pesquisas estudantis, nem todas as ferramentas podem processá-las de uma vez devido aos limites de tamanho de contexto da IA. Veja como eu geralmente lido com isso (e como a Specific resolve isso automaticamente):
Filtragem: Em vez de despejar tudo na IA de uma vez, filtre as conversas por critérios significativos — como “mostre apenas respostas onde os alunos falaram sobre empregos de meio período” ou “apenas aqueles que relataram problemas de sono.” A IA então analisará apenas esses.
Corte: Escolha enviar apenas as respostas para perguntas específicas para a IA, não conversas inteiras. Assim, seus dados quase sempre caberão na janela de processamento da IA, mesmo que você tenha centenas de alunos.
Isso permite investigações mais profundas em perguntas ou públicos específicos, sem esbarrar em um obstáculo com sua ferramenta de IA de escolha.
Para criação de pesquisas personalizadas, comece com o gerador de pesquisas de IA — crie qualquer pesquisa do zero, depois analise suas respostas um filtro de cada vez.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com alunos do segundo ano do ensino médio
Ponto crucial de colaboração: Analisar dados de pesquisas de gestão de tempo entre alunos do ensino médio deve ser um esforço em equipe, mas as ferramentas de pesquisa clássicas não são construídas para colaboração em tempo real ou exploração.
Descoberta de insights baseada em chat: Na Specific, você (e sua equipe) analisam dados de pesquisas simplesmente conversando com a IA. É tão simples quanto digitar sua pergunta de pesquisa — e todos os achados relevantes ou resumos aparecem instantaneamente.
Vários chats focados: Você pode abrir várias threads de chat de análise ao mesmo tempo — por exemplo, uma focada em cargas de tarefas, outra no equilíbrio de atividades extracurriculares, outra em problemas de sono. Cada chat pode ter seus próprios filtros, e você sempre vê quem criou qual chat, tornando o trabalho em grupo e a comparação diretos.
Visibilidade e responsabilidade: Dentro desses chats colaborativos, você sabe exatamente quem compartilhou qual insight, já que cada mensagem mostra o avatar do remetente. Isso ajuda equipes grandes ou professores e conselheiros que trabalham juntos a reunir recursos e perspectivas sem sobreposição ou confusão.
Esses recursos eliminam etapas manuais de rastreamento, sobrescritas dos achados de cada um ou a necessidade de alternar entre ferramentas para análise adicional. Se você precisa fazer ajustes na sua própria pesquisa, o editor de pesquisa impulsionado por IA permite que você reformule perguntas apenas descrevendo o que precisa.
Crie agora sua pesquisa sobre gestão de tempo para alunos do segundo ano do ensino médio
Mergulhe direto e crie uma pesquisa inteligente e conversacional que explora além da superfície e fornece insights instantâneos e acionáveis — sem o trabalho manual usual ou sobrecarga de respostas.