Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com estudantes de um curso online sobre a qualidade dos exercícios práticos, com foco no uso de IA para análise de respostas de pesquisas.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar a pesquisa de estudantes de curso online
Sua abordagem para analisar os dados da pesquisa depende da estrutura de suas respostas. Escolher a ferramenta certa leva em consideração o tipo de dados que você coletou dos estudantes do curso online sobre a qualidade dos exercícios práticos:
Dados quantitativos: Se você está lidando com contagens simples—como quantos alunos classificaram os exercícios práticos como "excelente" ou "necessita de melhorias"—ferramentas básicas como Excel ou Google Sheets são suficientes. Contar respostas e identificar tendências é rápido e direto.
Dados qualitativos: Para feedback mais detalhado (respostas a perguntas abertas ou acompanhamentos), as coisas ficam mais complicadas. Não é viável ler manualmente páginas de feedback, especialmente quando os estudantes contam histórias ou compartilham frustrações detalhadas. É aí que entram as ferramentas de IA: elas podem resumir e destacar padrões de centenas ou milhares de respostas, para que você não se afogue em textos longos.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Copie, cole e converse com seus dados: Você pode exportar os dados da pesquisa e colá-los no ChatGPT ou em outra ferramenta de IA semelhante. Isso permite que você peça à IA para resumir temas ou responder a perguntas específicas.
Nem tão suave: Lidar com dados de pesquisa desta forma pode parecer complicado. Grandes conjuntos de respostas de estudantes podem ultrapassar limites de caracteres, então talvez você tenha que dividir seus dados. Além disso, gerenciar diferentes conjuntos de comandos, contexto e exportar resultados é um trabalho manual que pode consumir seu tempo.
Ferramenta tudo em um como a Specific
Desenvolvida para análise de pesquisas: Ferramentas como a Specific são projetadas para esse tipo de trabalho. Elas não apenas analisam dados—elas podem ajudar você a criar pesquisas, fazer perguntas de acompanhamento inteligentes usando IA e analisar resultados instantaneamente em um único ambiente.
Segundas sondagens em tempo real aumentam a qualidade dos dados: Quando um estudante responde, a IA pode aprofundar automaticamente, levando a feedbacks mais ricos e acionáveis. Esse recurso resulta em dados de maior qualidade nos quais você pode confiar. Saiba mais sobre como perguntas de acompanhamento automáticas podem fazer a diferença.
Análise instantânea de IA e chat: No momento em que as respostas chegam, a Specific resume o feedback qualitativo, destaca os principais tópicos e permite que você converse com a IA sobre os resultados—assim como o ChatGPT, mas otimizado para análise de pesquisas. Além disso, você pode controlar quais dados são enviados para a IA, filtrar por segmento e gerenciar o contexto da sua análise.
Para necessidades mais avançadas—como criar pesquisas personalizadas, editar pesquisas em linguagem natural ou usar direcionamento de pesquisas no aplicativo—consulte o editor de pesquisas de IA ou comece do zero com o gerador de pesquisas de IA.
Prompts úteis que você pode usar para analisar as respostas sobre a qualidade dos exercícios práticos dos estudantes de curso online
Prompts são fundamentais para cortar o ruído ao usar IA para analisar os resultados de pesquisas de estudantes de cursos online. Aqui está um conjunto de prompts comprovados que funcionam especialmente bem para dissecar feedback sobre qualidade dos exercícios práticos:
Prompt de ideias principais: Este prompt clássico, desenvolvido para a Specific, funciona no ChatGPT e em outras ferramentas baseadas em GPT. Ele se destaca quando você precisa extrair os principais temas de grandes conjuntos de dados.
Sua tarefa é extrair as ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a 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 oferece resultados mais inteligentes com mais contexto sobre sua pesquisa, a estrutura do seu curso e seu objetivo. Veja como adicionar esse contexto:
Considere este contexto: Esta é uma pesquisa realizada por estudantes em um curso introdutório de programação. O objetivo é entender como eles percebem os exercícios práticos—dificuldade, clareza e impacto no aprendizado. Estou interessado em melhorar a qualidade dos exercícios e o engajamento dos estudantes.
Você pode pedir à IA para se aprofundar em um tema específico:
Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal)—basta pegar uma ideia principal do seu resumo e pedir à IA que a explore mais a fundo.
Aqui estão mais alguns prompts adaptados para a qualidade dos exercícios práticos para estudantes de cursos online:
Alguém falou sobre...? (“Alguém falou sobre o tempo gasto nos exercícios práticos?”) Perfeito para validar suposições—adicione “Incluir citações” para exemplos reais de alunos.
Prompt de persona: “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 qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.”
Pontos de dor e desafios: “Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.”
Motivações e impulsionadores: “Das conversas da pesquisa, extraia as motivações, desejos ou razões primárias que os participantes expressam por seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de suporte a partir dos dados.”
Análise de sentimentos: “Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque as principais frases ou feedbacks que contribuam para cada categoria de sentimento.”
Sugestões e ideias: “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.”
Necessidades não atendidas e oportunidades: “Examine as respostas da pesquisa para descobrir qualquer necessidade não atendida, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.”
Se você deseja inspiração para ótimas perguntas de pesquisa, confira as melhores ideias de perguntas para qualidade de exercícios práticos.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A estrutura da sua pesquisa guiará como a IA analisa o feedback dos estudantes de cursos online:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A Specific oferece um resumo que consolida todas as respostas de uma pergunta—inclusive quaisquer respostas de acompanhamento desencadeadas por essa pergunta. Ela destila feedback rico e não estruturado em uma lista de temas principais, para que você veja instantaneamente o que mais importa para os estudantes.
Escolha múltipla com acompanhamentos: Para cada escolha disponível, você obtém um resumo direcionado de todas as respostas de acompanhamento vinculadas a essa escolha. Isso ajuda a revelar diferenças em como grupos de estudantes satisfeitos ou insatisfeitos explicam seu raciocínio.
Pesquisas NPS: As respostas são separadas por promotores, passivos e detratores, com a IA resumindo o que cada grupo diz em seus acompanhamentos. Assim, você pode se concentrar em por que alguns estudantes adoram seus exercícios práticos, enquanto outros têm dificuldades ou desistem.
Você pode espelhar essa abordagem no ChatGPT, mas exigirá esforço extra: você precisará organizar seus dados, dar prompts à IA com os segmentos adequados e acompanhar o que você solicitou e recebeu. Esse é um grande motivo pelo qual plataformas desenvolvidas especificamente para análise de pesquisas tornam o fluxo de trabalho mais suave para pesquisas de feedback de estudantes.
Se você está curioso sobre o NPS em ambientes de cursos online, experimente o construtor de pesquisas NPS para estudantes de cursos online sobre qualidade de exercícios práticos.
Lidando com limites de contexto com IA: Filtragem e foco
Mesmo com uma IA de ponta, há um limite para o quanto de dados você pode alimentar na análise de uma vez (janela de contexto). Para grandes grupos de estudantes, você atingirá esse limite.
Existem duas maneiras comprovadas de garantir que seus melhores dados sejam analisados—um modelo que a Specific usa por padrão:
Filtragem: Você pode ativar um filtro para filtrar conversas por resposta do usuário—assim, apenas estudantes que responderam a perguntas específicas ou escolheram respostas específicas são incluídos na análise. Isso mantém os insights no tópico e ajuda a segmentar o feedback.
Corte: Envie apenas determinadas perguntas da pesquisa para a IA. Concentre a análise apenas no que importa—como respostas ao feedback de exercícios práticos—tornando possível permanecer dentro dos limites da IA, mas ainda assim aproveitar ao máximo seus dados.
Combinados, esses métodos significam que você nunca terá que ignorar feedback valioso ao realizar uma análise profunda de pesquisas, mesmo em cursos online de grande escala.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de estudantes de curso online
Quando as equipes analisam o feedback dos estudantes sobre a qualidade dos exercícios práticos, a colaboração normalmente fica confusa: planilhas são enviadas por e-mail, o contexto é perdido e é difícil saber quem contribuiu com qual insight para a análise.
Na Specific, é diferente: Você pode analisar os resultados da pesquisa conversando diretamente com a IA—sem exportação, manipulação ou alternância entre abas.
Múltiplos chats, múltiplas perspectivas: Cada chat pode ter um filtro diferente aplicado. Por exemplo, um chat pode focar em estudantes que tiveram dificuldades com os exercícios, enquanto outro examina aqueles que prosperaram. Cada chat mostra quem o iniciou, para que você possa acompanhar diferentes perspectivas da equipe sem sobreposição ou confusão.
Colaboração em tempo real: À medida que os colegas se juntam, cada mensagem é marcada com o avatar do remetente. Você pode ver rapidamente quem fez qual comentário, tornando a análise em grupo sobre a Qualidade dos Exercícios Práticos rápida, contextual e mais fácil de referenciar posteriormente.
Saiba mais sobre opções avançadas de colaboração e criação de pesquisas personalizadas com estas dicas para lançar pesquisas de estudantes sobre qualidade de exercícios.
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