Este artigo oferecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de Estudantes sobre Inclusão. Vou mostrar maneiras práticas de obter mais dos seus dados de pesquisa usando as últimas ferramentas de IA, sem rodeios—apenas insights acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
Eu sempre adapto minha abordagem—e as ferramentas que uso—com base no tipo de dados com que estou lidando em pesquisas de Inclusão de Estudantes. Aqui está como eu faço:
Dados quantitativos: Se eu recebo números diretos (como “Quantos estudantes se sentem incluídos?”), abro o Excel ou Google Sheets. Contabilizar resultados, classificar por resposta ou executar estatísticas rápidas é rápido e acessível. Qualquer pessoa pode fazer desse jeito.
Dados qualitativos: Respostas abertas são um caso à parte. Se uma pesquisa solicita histórias pessoais ou opiniões detalhadas, sei que precisarei de ajuda para encontrar temas e extrair padrões. Ler cada comentário manualmente não é prático quando o conjunto de dados é grande; é aí que a IA entra.
Existem duas abordagens para ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Fluxo de trabalho de copiar e colar: Muitas pessoas, eu inclusive, simplesmente exportaram os dados da pesquisa e os colocaram no ChatGPT ou em uma ferramenta similar ao iniciar. Você pode fazer perguntas, procurar tópicos repetidos e resumir respostas de forma interativa.
Desvantagens: Mas, sejamos realistas—não é ideal para trabalhos maiores. Há um trabalho manual considerável para preparar os dados, e limites de contexto significam que você pode encontrar barreiras com listas extensas de respostas. Com toda a troca de informação, é fácil se perder ou deixar de lado comentários chave.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Uma ferramenta tudo-em-um como Specific foi construída exatamente para isso. Ela lida tanto com a coleta de respostas por meio de pesquisas conversacionais de IA, quanto com a análise das mesmas para você.
Aprimoramento de qualidade: Como a Specific faz acompanhamentos em tempo real, seus dados são mais ricos e relevantes desde o início. Isso significa insights mais profundos e menos respostas “Não sei”.
Zero dor em planilhas: A IA resume instantaneamente as respostas dos alunos, identifica os temas principais e destila os resultados em recomendações acionáveis. Sem mais exportações, sem tabelas dinâmicas—eu apenas converso diretamente com a IA, pedindo qualquer ângulo que eu precise, e até mesmo gerencio qual parte dos dados da pesquisa está em foco durante cada chat de análise.
Resumos e análises são gerados instantaneamente (sem espera, sem codificação manual)
Você pode aprofundar ou esclarecer conversando com a IA, como faria com o ChatGPT, mas tudo dentro de um único fluxo de trabalho
Especialmente útil para pesquisas grandes sobre Inclusão, quando você não quer perder nada.
Na verdade, pesquisas são um método principal para obter insights reais sobre inclusão —e as ferramentas que escolhemos para análise afetam profundamente o que descobrimos. Analisar as percepções dos estudantes sobre inclusão é crucial para fomentar ambientes educacionais equitativos. [1]
Se você quer um atalho, há um gerador de pesquisa pronto para inclusão de estudantes, ou você pode projetar algo do zero com o construtor de pesquisa de IA.
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de Estudantes sobre Inclusão
Se estou analisando respostas de pesquisa—talvez no chat de IA da Specific, talvez no ChatGPT—sempre uso prompts comprovados. Eles ajudam a desvendar tudo, desde temas e desafios até sentimento e oportunidades ocultas.
Prompt para ideias centrais: Perfeito para ir direto ao ponto do que os estudantes estão dizendo, seja no ChatGPT ou utilizando o Specific. Basta colar este prompt e seus dados:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram cada ideia central específica (use números, não palavras), a mais mencionada em primeiro lugar
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
A IA sempre funciona melhor quando você fornece contexto sobre sua pesquisa de Estudantes, por que você está perguntando e o resultado que deseja. Veja como você pode fazer isso em um prompt:
Analise as respostas da pesquisa dos estudantes sobre suas percepções de inclusão na sala de aula. Concentre-se em identificar temas e sentimentos recorrentes.
Você também pode aprofundar com prompts de acompanhamento, como “Conte-me mais sobre XYZ (ideia central)” para explorar padrões interessantes.
Prompt para tópico específico: Quer saber se os estudantes abordaram um desafio específico de Inclusão?
Alguém falou sobre [sentir-se excluído em atividades em grupo]? Inclua citações.
Prompt para personas: Ótimo para agrupar respondentes em grupos com perspectivas compartilhadas:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como “personas” são usadas em gerenciamento de produto. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos, e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos críticos e desafios: Quer revelar os obstáculos mais comuns mencionados pelos estudantes?
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos críticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Veja rapidamente como os estudantes realmente se sentem no geral.
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases chave ou feedback que contribuem para cada categoria de sentimento.
Se você quiser ideias para criar suas próprias perguntas abertas para tais pesquisas, encontrará inspiração real lá.
Como a Specific analisa diferentes tipos de perguntas em pesquisas de Inclusão de Estudantes
A Specific adapta automaticamente sua abordagem com base na estrutura de cada pergunta que você faz. Aqui está como eu divido isso:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você recebe um resumo para cada resposta e um resumo coletivo de todos os acompanhamentos—ótimo para revelar as tendências de cenário amplo, bem como detalhes por trás delas.
Perguntas baseadas em escolha com acompanhamentos: Para cada opção de resposta, você verá um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento anexadas a essa escolha. Eu adoro isso para ver o que realmente está motivando as escolhas dos estudantes.
NPS: Cada categoria—detratores, passivos, promotores—recebe seu próprio resumo aprofundado, incluindo o raciocínio por trás das pontuações de cada grupo e as respostas de acompanhamento. É assim que você conecta métricas de satisfação a histórias reais.
Você poderia fazer o mesmo com o ChatGPT, mas requer mais trabalho—você teria que agrupar manualmente as respostas por tipo, colar coisas separadamente e solicitar resumos para cada grupo.
Se quiser ver como funcionam os acompanhamentos alimentados por IA em pesquisas, recomendo dar uma olhada nas perguntas de acompanhamento automáticas de IA—isso faz cada pesquisa parecer pessoal e instantaneamente mais valiosa.
Além disso, há um gerador de 1 clique para uma pesquisa NPS de inclusão de estudantes.
Como superar limites de tamanho de contexto com análise de IA
Qualquer ferramenta de IA—seja você usando o ChatGPT ou a análise embutida da Specific—tem um limite de tamanho de contexto. Se você tiver centenas ou milhares de respostas abertas de estudantes, provavelmente atingirá esse limite.
Eis o que recomendo (e o que o Specific automatiza):
Filtragem: Não envie todo o conjunto de dados para a IA de uma vez. Em vez disso, filtre por resposta—talvez mostre apenas conversas em que um estudante respondeu a determinadas perguntas ou escolheu respostas específicas. Dessa forma, apenas os dados mais relevantes são analisados de cada vez e você evita a sobrecarga.
Recorte: Limite as perguntas sendo analisadas. Foque a IA apenas na pergunta específica ou lote que você se importa. Você obterá uma análise mais nítida e rápida—e pode sempre repetir o processo em outra parte da sua pesquisa.
A Specific fornece essas opções embutidas, o que economiza tempo e reduz o risco de perder vozes importantes dos estudantes na mistura. Para uma análise técnica mais detalhada de como funciona a análise de respostas de pesquisa, confira o guia de análise de respostas de pesquisa de IA da Specific.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de estudantes
Trabalhar na análise de pesquisas de Inclusão com colegas muitas vezes leva ao caos—exportações duplicadas, longas discussões em comentários e incerteza sobre quem viu o quê.
Colaboração baseada em chat: Na Specific, eu apenas abro o chat de IA, e todos no projeto podem ver ou participar da análise, fazendo perguntas e compartilhando insights ao vivo.
Múltiplos chats paralelos: Cada thread de chat pode ter seus próprios filtros e mostrar quem o iniciou—assim equipes podem trabalhar em paralelo, ou focar em NPS, tendências abertas, ou tópicos específicos de Inclusão separadamente sem interferir uns nos outros.
Autoria clara com avatares: Cada mensagem em um chat de IA colaborativo é marcada com o avatar do remetente. Eu sempre sei exatamente quem disse o quê e posso retornar aos nossos passos de análise a qualquer momento.
Se você quer iterar rapidamente—ajustando sua pesquisa para melhor comparabilidade, por exemplo—você pode até mesmo editar sua pesquisa conversando com a IA, tornando super fácil ajustar e relançar.
Para um guia completo de como fazer, confira este artigo sobre criação de pesquisas de estudantes sobre inclusão.
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