Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa estudantil sobre o clima do campus usando IA e ferramentas modernas de análise de pesquisas.
Escolha as ferramentas certas para analisar dados de pesquisas sobre o clima do campus
A abordagem e as ferramentas que você escolher dependerão da estrutura das respostas da sua pesquisa. Se você estiver lidando com dados quantitativos—como quantos alunos escolheram uma opção específica—é simples contar e criar gráficos com esses números usando ferramentas como Excel ou Google Sheets. Elas são feitas para processar números rapidamente.
Dados qualitativos, como respostas abertas ou seguimentos detalhados, são onde as coisas ficam complicadas—e onde a IA entra em ação. Ler centenas de respostas escritas por alunos é impossível de fazer detalhadamente sozinho. As ferramentas de IA podem ler, resumir e organizar essas informações para que você possa realmente usá-las. Por exemplo, a pesquisa sobre o clima do campus da Universidade de Wisconsin-Madison revelou que, embora 74% dos estudantes se sintam muito ou extremamente bem-vindos, estudantes de grupos marginalizados relataram experiências menos favoráveis, uma sutileza que emerge claramente apenas através da análise de dados qualitativos. [1]
Existem duas abordagens principais de ferramentas para lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise com IA
Você pode exportar suas respostas e colá-las diretamente no ChatGPT ou em outra ferramenta GPT. Em seguida, conversar sobre tendências ou pedir resumos. Esse método funciona para conjuntos de dados pequenos a médios.
Não é muito conveniente quando você tem muitas respostas, ou se precisar fazer filtragem avançada ou compartilhar seu trabalho com uma equipe. Além disso, a preparação dos dados e o copiar/colar rapidamente se tornam tediosos e introduzem o risco de compartilhar dados sensíveis fora de sua organização.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
O Specific é projetado especificamente para análise de pesquisas qualitativas. Não apenas você pode coletar feedback estudantil com pesquisas conversacionais, semelhantes a chats, mas também pode analisar as respostas com IA integrada. Isso significa zero planilhas ou copiar/colar—apenas resumos instantâneos, temas centrais, gráficos e insights acionáveis.
À medida que você coleta dados da pesquisa, o Specific fará perguntas de acompanhamento potencializadas por IA em tempo real, o que melhora a qualidade e a profundidade das respostas da pesquisa. As perguntas automáticas de acompanhamento da ferramenta exploram o que mais importa para cada aluno. (saiba mais sobre perguntas automáticas de acompanhamento com IA)
Do lado da análise, o Specific permite que você converse com a IA sobre seus resultados, faça perguntas personalizadas e explore temas por segmento— da mesma forma que você usaria o ChatGPT, mas com recursos adicionais como gerenciamento seletivo de dados e filtragem. (mais sobre a análise de respostas de pesquisas com IA no Specific)
Esta abordagem é a mais rápida se você deseja que a IA analise e desmembre todas as respostas de sua pesquisa sobre o clima do campus estudantil—especialmente à medida que sua pesquisa aumenta.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas estudantis sobre o clima do campus
Os prompts são o coração da análise de pesquisas impulsionadas por IA. O prompt certo transforma um conjunto desorganizado de texto em insights organizados e acionáveis. Aqui estão os meus favoritos para pesquisas estudantis sobre o clima do campus:
Prompt para ideias principais: Use isto quando quiser um resumo dos principais tópicos mencionados pelos alunos, ordenados por frequência. Este é o prompt de análise padrão no Specific, mas funciona em qualquer lugar. Cole isto como um bloco na sua ferramenta de IA:
O seu objetivo é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada primeiro
- 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
Dê mais contexto à IA—sempre ajuda. Informe-a sobre seu público estudantil, os objetivos de sua pesquisa sobre o clima do campus e o que você espera alcançar. Por exemplo:
Analise as seguintes respostas de uma pesquisa entre estudantes de graduação sobre o clima do campus em uma grande universidade pública. Nosso objetivo é identificar experiências que afetam sentimentos de segurança e pertencimento, especialmente entre grupos historicamente sub-representados. Concentre-se em resumir o que mais importa para os alunos.
Prompt para aprofundar um tema: Uma vez que você conheça os grandes temas, pergunte, "Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal)". Você obterá detalhes, exemplos e, frequentemente, citações diretas dos alunos.
Prompt para comentários específicos: Use "Alguém falou sobre [mentoria, discriminação, instalações, etc.]? Inclua citações." Este é um poderoso atalho para apresentar feedback relevante ou verificar se um problema surgiu.
Prompt para personas: Se sua pesquisa sobre o clima do campus incluir reflexões abertas, você pode querer perfis de perspectivas típicas dos estudantes:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhantes a como "personas" são usadas na gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
Prompt para pontos críticos e desafios: Quer saber o que mais incomoda os alunos?
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos críticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Quando você deseja verificar a pulsação emocional de seus dados de pesquisa:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedbacks que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões ou pedidos: Quer colher ideias de melhoria?
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.
Esses prompts de IA tornam sua análise focada, repetível e fácil de comunicar com colegas.
Para mais estratégias e dicas práticas, veja nosso guia sobre como criar pesquisas sobre o clima do campus e escolher as perguntas certas.
Como o Specific analisa respostas de pesquisas qualitativas por tipo de pergunta
Entender como as ferramentas de IA processam sua pesquisa depende muito dos formatos de pergunta que você usa. Veja como o Specific aborda cada tipo para pesquisas estudantis sobre o clima do campus:
Perguntas abertas (com ou sem seguimento): O Specific fornece um resumo para todas as respostas iniciais e de seguimento. Você obtém um resumo conciso dos principais tópicos abordados pelos alunos, junto com tendências em explicações mais aprofundadas.
Múltipla escolha com seguimentos: Para cada escolha (como "Eu me sinto seguro" vs. "Às vezes me sinto inseguro"), você obtém um resumo separado apenas para as respostas ligadas àquela escolha. Isso é perfeito para identificar problemas únicos entre diferentes grupos—como gênero ou antecedentes. Em uma pesquisa recente da Universidade de Nebraska, por exemplo, 84% dos alunos se sentiam muito ou extremamente seguros, mas mulheres e alunos sub-representados se sentiam menos seguros, um padrão que a análise de IA ajuda a trazer à tona. [3]
NPS (Net Promoter Score): As respostas são divididas em categorias de promotores, passivos e detratores, com resumos de IA separados para cada grupo, para que você saiba exatamente o que está dando notas altas (e o que não está agradando os detratores).
Você pode usar a mesma abordagem geral com o ChatGPT, mas leva mais tempo, esforço manual e energia mental.
Se você quiser ver este fluxo de trabalho em ação, experimente gerar sua própria pesquisa de clima do campus NPS com um clique.
Como lidar com os limites de contexto da IA ao analisar grandes respostas de pesquisas
Os modelos de IA só podem lidar com uma quantidade definida de texto de cada vez—o "tamanho do contexto". Quando você obtém centenas de respostas sobre o clima do campus estudantil, pode atingir esses limites. Veja como você pode manter sua análise focada e eficiente:
Filtragem: Separe o conjunto de dados filtrando por tópicos específicos, grupos de alunos ou respostas a certas perguntas. Apenas conversas onde os alunos responderam a prompts relevantes serão enviadas para a IA, ajudando tanto no foco quanto no tamanho do contexto.
Recorte de perguntas: Envie apenas a(s) pergunta(s) mais crítica(s) e suas respostas para análise pela IA. Ignore todo o resto para conservar espaço na janela de contexto do modelo.
Esses recursos estão incorporados no Specific, então você não precisa saltar por obstáculos ou arriscar ignorar feedbacks importantes de populações estudantis sub-representadas.
Para um mergulho profundo nessa abordagem, veja análise de respostas de pesquisas com IA no Specific.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas estudantis
A colaboração pode ser difícil quando sua equipe está tentando entender grandes conjuntos de dados de pesquisas qualitativas. Todos querem olhar para os mesmos dados, mas cada pessoa traz um ângulo diferente—diversidade, segurança, pertencimento, etc.—e às vezes, coisas se perdem em intermináveis planilhas ou threads de e-mail.
Com o Specific, as respostas das pesquisas são analisadas em chats em tempo real com IA. Cada membro da equipe pode lançar sua própria janela de chat, onde aplicam filtros pessoais, solicitam resumos ou mergulham em um único segmento.
Você vê exatamente quem criou cada chat e quem fez cada comentário, graças aos avatares dos remetentes ao lado de cada mensagem. Isso torna o verdadeiro trabalho em equipe possível—você pode colaborar, dividir a análise, e nunca perder de vista quem contribuiu com o quê. Isso mantém todos na mesma página, especialmente valioso ao discutir questões desafiadoras de clima do campus.
Os recursos colaborativos de análise de IA do Specific significam que cada interessado—de líderes de DEI a consultores acadêmicos—pode se concentrar no que é importante para eles, ao mesmo tempo compartilhando resultados e insights chave instantaneamente.
Crie sua pesquisa estudantil sobre o clima do campus agora
Desbloqueie feedback estudantil mais inteligente e obtenha insights acionáveis sobre o clima do campus em minutos—a análise de pesquisas alimentada por IA facilita a identificação de tendências, o aprofundamento do entendimento e o impulso para melhorias reais.
