Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes do segundo ano do ensino médio sobre confiança em matemática. Se você deseja obter insights acionáveis, precisa das ferramentas e abordagem certas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa
A abordagem e as ferramentas para análise de pesquisa dependem da forma e estrutura dos dados que você coleta. Respostas quantitativas e qualitativas exigem métodos diferentes, e usar as ferramentas mais adequadas pode economizar tempo e frustração.
Dados quantitativos: Se você está apenas contando quantos estudantes escolheram a resposta A versus a resposta B, pode manter ferramentas convencionais como Excel ou Google Sheets. Estas funcionam bem para escolhas de sim/não, classificações ou respostas numéricas—material clássico de gráfico de barras.
Dados qualitativos: Para respostas abertas ou respostas a perguntas de acompanhamento, as coisas ficam complicadas. Você enfrentará longos parágrafos, linguagem variada e temas que não se destacam à primeira vista. Ler dezenas (ou centenas) de essas respostas não é realista. É exatamente aqui que as ferramentas de IA fazem a diferença—você precisa de software que permita encontrar temas e resumir o que os estudantes realmente estão dizendo, não apenas o que eles estão escolhendo.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Copiar-colar e conversar: Uma opção é exportar seus dados e, em seguida, copiá-los para o ChatGPT ou um modelo de IA semelhante. Isso permite que você converse com a IA sobre suas respostas de pesquisa. Embora esse método funcione em uma emergência, não é especialmente conveniente:
Lidar com dados em massa é complicado. Interfaces de chat enfrentam dificuldades com grandes blocos de texto—a maioria atinge rapidamente limites de tamanho de contexto e não consegue reter todas as suas respostas qualitativas para uma análise mais profunda.
Sem fácil organização. Como seus dados não estão estruturados para a ferramenta, você precisará fazer muitos ajustes manuais, e gerir acompanhamentos ou dividir conversas se torna um problema.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Projetado para analisar dados de conversação: A Specific é criada desde o início para trabalhar com esse tipo de pesquisa—onde você coleta feedback rico e aberto de estudantes sobre experiências, confiança ou pontos problemáticos. Quando você cria uma pesquisa na Specific, você não apenas coleta dados; o motor de IA pode fazer perguntas inteligentes de acompanhamento que aumentam a qualidade das respostas que você obtém (veja perguntas automáticas de acompanhamento de IA para mais informações).
Análise movida por IA ao seu alcance: Quando as respostas chegam, a Specific as analisa instantaneamente usando IA movida por GPT. Ela resume as respostas, destila os temas principais e transforma todos esses dados qualitativos em conclusões claras e acionáveis—sem planilhas manuais ou leitura de centenas de respostas. Análise de respostas de pesquisa por IA com a Specific permite que você converse diretamente com os resultados, como o ChatGPT, mas sem o incômodo do copiar-colar. Você também obtém controle granular sobre qual contexto é enviado à IA, para que possa se concentrar apenas nos estudantes, perguntas ou segmentos que lhe interessam.
Conveniente e flexível: Coleta, organiza e analisa—tudo em uma plataforma construída para pesquisadores e educadores.
Para ver quão fácil é a criação de pesquisas, você pode experimentar o gerador de pesquisas por IA com um padrão para confiança em matemática no segundo ano do ensino médio ou até começar do zero com o construtor de pesquisas por IA.
Escolher a ferramenta certa pode economizar uma quantidade enorme de tempo. Se você está analisando uma pesquisa sobre confiança em matemática entre estudantes do segundo ano do ensino médio, você está lidando com um cenário em que apenas 37% dos estudantes se sentem confiantes em suas habilidades matemáticas—de acordo com pesquisas recentes, esse é um desafio que só está se tornando mais difícil. [1]
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de confiança em matemática de estudantes do segundo ano do ensino médio
Se você está usando IA para análise de respostas de pesquisa, os prompts que você fornece à IA são cruciais. Bons prompts significam insights claros e acionáveis; maus prompts significam confusão e trabalho repetido. Aqui estão algumas opções testadas em campo para este público e tópico de pesquisa:
Prompt para ideias principais: Isto funciona perfeitamente para grandes conjuntos de dados se você quiser um resumo dos temas principais de todas as respostas dos estudantes. Também é o prompt padrão na Specific e é compatível com o ChatGPT:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
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
Sempre adicione contexto! A IA oferece melhores respostas quando você fornece mais contexto. Por exemplo, antes do prompt acima, diga algo como:
Esses dados vêm de uma pesquisa com estudantes do segundo ano do ensino médio sobre sua confiança na aula de matemática. Nosso objetivo é entender como os estudantes se sentem em relação à matemática, os desafios que enfrentam e o que poderia ajudar a aumentar sua confiança.
Aprofundar-se nos temas emergentes com prompts como: “Conte-me mais sobre a dificuldade com álgebra” (ou qualquer ideia principal que o resumo tenha destacado).
Prompt para tópicos específicos: Verifique rapidamente se os estudantes mencionaram um conceito, tema ou método de ensino. Basta perguntar: “Alguém falou sobre tutoria entre pares?” Você também pode adicionar, “Inclua citações” para extrair a linguagem direta dos estudantes.
Prompt para personas: Esta estrutura revela padrões entre estudantes. Tente: “Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como as ‘personas’ são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado.”
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Pergunte: “Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e indique qualquer padrão ou frequência de ocorrência.” Isso é geralmente crítico para entender por que os níveis de confiança podem estar baixos.
Prompt para análise de sentimento: Para ter uma noção do cenário emocional, use: “Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks-chave que contribuem para cada categoria de sentimento.”
Deseja mais ideias de prompts ou precisa de ajuda para construir sua pesquisa real? Confira como criar facilmente uma pesquisa de estudantes do segundo ano do ensino médio sobre confiança em matemática ou veja um resumo das melhores perguntas para essas pesquisas.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A análise da Specific se adapta à estrutura de sua pesquisa, permitindo que você explore facilmente:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Você obtém um resumo de todas as respostas e qualquer réplica a acompanhamentos relacionados.
Escolhas com acompanhamento: Cada escolha tem seu próprio resumo, agregando respostas de acompanhamento de todos que escolheram essa resposta. Por exemplo, se metade da turma escolhe “Eu não tenho confiança porque a matemática é muito abstrata”, você obtém um resumo temático e citações de apoio apenas desses estudantes.
Perguntas de NPS (Net Promoter Score): A Specific gera resumos para cada grupo—detratores, passivos e promotores—separando o que frustrou, satisfez ou inspirou cada grupo.
Você poderia imitar isso no ChatGPT exportando grupos de respostas e solicitando resumos, mas é muito mais manual e você acabará alternando entre planilhas, documentos e chats de IA constantemente.
Como lidar com limites de contexto de IA ao analisar dados de pesquisa
A magia da análise dirigida por IA às vezes atinge limites rígidos: todas as IAs modernas têm um tamanho de contexto—a quantidade de dados que podem “ver” de uma só vez. Com uma grande pesquisa de turma, este limite frequentemente se torna o principal obstáculo para uma análise rápida.
Existem duas maneiras práticas de manter a análise suave:
Filtragem: Concentre a análise apenas em conversas relevantes. Por exemplo, filtre para revisar apenas aqueles estudantes que expressaram baixa confiança ou que responderam a um acompanhamento específico. Dessa forma, apenas suas respostas são enviadas para a IA para resumo.
Recorte: Selecione quais perguntas da pesquisa incluir na análise, enviando apenas essas para IA. Isso reduz os dados para que você não exceda limites de contexto, enquanto mantém as respostas gerenciáveis e relevantes.
A Specific lida com ambas as opções nativamente, mas se você estiver usando o ChatGPT, será necessário pré-filtrar seu conjunto de dados, copiar apenas as linhas necessárias e manter cada sessão abaixo da contagem máxima de caracteres da IA. Em qualquer dos casos, focar sua análise de forma apertada é crítico—ainda mais considerando que adolescentes americanos de 15 anos estão atualmente abaixo da média da OCDE em matemática e seus insights da pesquisa podem ajudar a fechar essa lacuna. [2]
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisa de estudantes do segundo ano do ensino médio
Analisar dados de pesquisa com um grupo pode ser caótico—especialmente se você estiver lidando com uma grande pesquisa de confiança em matemática em toda uma turma do segundo ano, múltiplas turmas ou{