Este artigo irá fornecer dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa estudantil sobre serviços da biblioteca usando ferramentas alimentadas por IA e métodos de análise de pesquisa.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
Ao analisar respostas de pesquisas de estudantes sobre serviços da biblioteca, a melhor abordagem e ferramentas dependerão da estrutura dos seus dados. Aqui está a divisão:
Dados quantitativos: Se a sua pesquisa incluir perguntas com opções como escalas de classificação ou escolhas múltiplas (por exemplo, "Quão satisfeito você está com os horários da biblioteca?"), é fácil contar. Você pode rapidamente analisar este tipo de dado usando Excel, Google Sheets ou ferramentas semelhantes para ver padrões—como quantos alunos selecionaram uma determinada opção.
Dados qualitativos: Perguntas abertas (como "O que você acha que a biblioteca poderia melhorar?") capturam histórias e ideias mais profundas—mas pode haver centenas de respostas. Ler uma a uma não é prático. Para esse tipo, a análise por IA é uma mudança de jogo, resumindo rapidamente temas comuns e insights.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante GPT para análise por IA
Uma forma é copiar e colar seus dados exportados no ChatGPT (ou outro modelo de linguagem grande). Isso permite que você faça perguntas sobre as respostas da sua pesquisa e obtenha resumos instantâneos.
Desvantagem: Não é o fluxo de trabalho mais conveniente. Provavelmente, você terá que limpar seus dados primeiro e dividir grandes blocos em partes menores (devido aos limites de contexto). Há também um risco de erro se a ferramenta interpretar mal a estrutura ou nuances nos resultados da sua pesquisa.
Ferramenta completa como Specific
Specific é construída especificamente para este caso de uso. Você pode coletar respostas de pesquisas estudantis e analisá-las instantaneamente com IA—sem necessidade de exportação ou limpeza de dados. Quando os alunos completam uma pesquisa, a plataforma faz perguntas de acompanhamento automaticamente (veja como acompanhamentos automáticos de IA aumentam a qualidade dos dados).
Análise alimentada por IA em Specific resume instantaneamente as respostas abertas e destaca temas chave. É como ter um analista de dados e um bibliotecário de plantão 24/7—sem planilhas e sem codificação manual. Você pode conversar diretamente com a IA sobre seus resultados, filtrando especificamente por perguntas, grupos de respondentes ou tópicos.
Valor adicional: Recursos para gerenciar o fluxo de dados para conversas sensíveis ao contexto, além de tratamento rigoroso de privacidade. É prático se você quiser que tudo seja tratado desde a criação até a análise de pesquisas—tudo em um só lugar.
Por que IA: Para dar uma ideia de escala, ferramentas como NVivo agora usam aprendizado de máquina para automatizar a análise qualitativa, tornando esta abordagem um grande economizador de tempo. O governo do Reino Unido economizou aproximadamente £20 milhões por ano (75.000 dias de administração) usando IA para análise de pesquisas e consultas [3]. Isso não deve ser subestimado para pesquisas estudantis com grandes conjuntos de respostas!
Prompts úteis que você pode usar para dados de pesquisa sobre serviços da biblioteca para estudantes
Se você estiver usando uma ferramenta com recursos de chat de IA (seja no ChatGPT, Specific ou outra plataforma), obterá melhores resultados fazendo perguntas diretas e estruturadas. Aqui estão alguns de meus prompts favoritos para análise de respostas de pesquisa:
Prompt para ideias centrais: Este prompt funciona bem, não importa o quão grande seja seu conjunto de dados. Cole suas respostas de estudantes com esta instrução para extrair tópicos chave e explicações:
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 uma ideia central específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- 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
Dê mais contexto para a IA: A IA faz um trabalho muito melhor se você definir o cenário para ela. Aqui está um ponto de partida fácil:
Estou analisando respostas de pesquisa de estudantes sobre suas experiências e necessidades relacionadas aos serviços da biblioteca da nossa universidade. Meu principal objetivo é identificar as principais áreas de melhoria que os estudantes valorizam, destacar o que funciona bem e ver se algum grupo de estudantes tem perspectivas únicas. Por favor, ajude a extrair insights significativos e ideias acionáveis a partir desses dados.
Prompt para aprofundar em um tema: Diga que você descobriu que os estudantes mencionam "horários de abertura da biblioteca" com frequência. Pergunte:
“Conte-me mais sobre os horários de abertura da biblioteca (ideia central)”
Prompt para tópico específico: Se você quiser verificar um assunto específico, mantenha-o simples:
“Alguém falou sobre a disponibilidade de espaço para estudo?”
Para respostas mais ricas, adicione: “Inclua citações.”
Prompt para personas: Para ver se diferentes tipos de estudantes usam a biblioteca de forma diferente:
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 quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor: Encontre pontos de atrito na experiência deles com a biblioteca:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e note padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para sugestões e melhorias: Isso revela ideias acionáveis, diretamente dos estudantes:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou solicitações fornecidas pelos participantes da pesquisa. Organize-as por tópico ou frequência e inclua citações diretas quando relevante.
Você pode misturar e combinar esses prompts ou ajustá-los para o seu contexto—baseando-os em seu público estudantil e nas especificidades da sua pesquisa sobre serviços da biblioteca. Se você estiver construindo sua pesquisa do zero, confira este guia sobre o melhor gerador de pesquisas por IA ou encontre modelos prontos para uso para serviços de biblioteca estudantil aqui.
Como Specific analisa dados qualitativos de pesquisa por tipo de pergunta
Ao trabalhar com uma ferramenta dedicada como Specific (ou fazendo prompts manuais no ChatGPT), é útil saber como a plataforma segmenta sua análise:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você obterá resumos alimentados por IA de todas as respostas juntas, além de insights encadeados de acompanhamentos estudantis. Isso é excelente para perguntas amplas do tipo "o que poderia ser melhor?".
Escolhas com acompanhamentos: Para perguntas de seleção múltipla ou escala de classificação que desencadeiam uma conversa adicional, cada escolha terá seu próprio resumo. Por exemplo, se você perguntar, “Qual recurso você usa com mais frequência?” e adicionar um acompanhamento "por quê?", cada recurso da biblioteca (livros, salas de estudo, bases de dados online) receberá resumos analíticos separados.
NPS (Net Promoter Score): As respostas aqui são divididas por grupos (promotores, passivos e detratores), com cada categoria resumida individualmente. Esses resumos são baseados em todas as respostas de acompanhamento relacionadas para aquela pontuação, destacando motivações ou hesitações únicas dos estudantes em cada grupo.
Você pode fazer o mesmo no ChatGPT, mas terá que colar em diferentes conjuntos de respostas para cada segmento—o que rapidamente se torna trabalho extra.
Para um guia completo, veja como funcionam as perguntas de acompanhamento automáticas aqui ou explore um passo a passo sobre criação de pesquisas estudantis sobre serviços da biblioteca.
Trabalhando com limites de contexto de IA: abordagens de filtragem e corte
Quando você tem centenas ou milhares de respostas em texto aberto de estudantes, surge um limite—modelos de IA (como o GPT-4) lidam apenas com uma certa quantidade de conteúdo (a "janela de contexto"). Se seus dados completos da pesquisa forem muito grandes, algumas respostas ficarão de fora a menos que você gerencie o contexto estrategicamente.
Existem dois métodos comprovados (oferecidos no Specific por padrão):
Filtragem de conversas: Mantenha apenas as conversas que importam para sua pergunta específica—filtre por estudantes que responderam a uma determinada pergunta ou escolheram uma resposta particular. Assim, apenas os dados mais relevantes vão para a janela de contexto da IA.
Corte de perguntas: Indique à IA para processar apenas perguntas ou momentos selecionados da pesquisa, não tudo de uma vez. Por exemplo, concentre-se apenas no feedback dos estudantes sobre horários de abertura da biblioteca e ignore respostas não relacionadas. Isso permite que você encaixe mais conversas na janela de contexto sem perder nuances importantes.
Ao filtrar ou cortar seletivamente, você evitará sobrecarga de informações, obterá saídas de IA mais precisas e analisará conjuntos de dados muito maiores.
Curioso sobre como lidar com muitos dados qualitativos de pesquisa de forma eficiente? Confira análise de respostas de pesquisa por IA no Specific.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas estudantis
A colaboração em análise pode ser complicada—especialmente se sua pesquisa de serviços da biblioteca estudantil tiver muitos feedbacks abertos e vários membros da equipe quiserem contribuir. Passar planilhas por e-mail (ou Slack) leva rapidamente à confusão sobre quem verificou o quê, esforço duplicado e insights perdidos.
No Specific, tudo está em um só lugar. Você pode conversar com a IA sobre dados de pesquisa em tempo real (sem alternar entre aplicativos). Múltiplas conversas significam que cada colega pode mergulhar em uma pergunta ou filtro diferente, com indicadores claros mostrando quem iniciou cada conversa. Isso facilita coordenar esforços, compartilhar descobertas e rapidamente identificar lacunas ou pontos de discordância.
Transparência está incorporada. Você sempre vê quem foi o autor de cada mensagem de chat e pode rastrear recomendações ou observações até o contribuinte original (com avatares para cada membro da equipe). Isso ajuda a manter o contexto, destacar a expertise e melhorar a responsabilização.
É feito para equipes, não apenas para analistas individuais. Assim, você pode passar mais rápido da coleta de feedback dos serviços da biblioteca estudantil para resumir e agir sobre melhorias reais.
Precisa de mais maneiras para colocar sua equipe na mesma página? Mergulhe nas melhores práticas de escrita de perguntas neste artigo ou veja como a criação e edição de pesquisas funciona no editor de pesquisas por IA do Specific.
Crie sua pesquisa para estudantes sobre serviços da biblioteca agora
Comece a coletar feedback profundo e acionável em minutos: desenhe uma pesquisa conversacional, aumente as taxas de resposta e desbloqueie insights rápidos alimentados por IA para sua equipe.