Este artigo oferece dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa estudantil sobre mentoria entre pares. Quer você esteja buscando insights principais ou padrões, vou mostrar maneiras claras de usar a IA e os melhores prompts para descobrir o que realmente importa.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa
A abordagem correta começa entendendo os dados da sua pesquisa de mentoria entre pares estudantis. O que você precisa usar depende de ter respostas quantitativas ou qualitativas:
Dados quantitativos: Números, contagens e classificações—como a porcentagem de alunos que sentiram que a mentoria entre pares os ajudou—são fáceis de trabalhar no Excel ou Google Sheets. Você pode rapidamente calcular respostas e procurar por tendências.
Dados qualitativos: Respostas abertas ou respostas a perguntas de acompanhamento são onde as coisas ficam complicadas. Ler dezenas ou centenas de respostas detalhadas manualmente não é realista. Aqui você precisa de uma ferramenta de IA: algo que possa processar texto, extrair ideias principais e resumir o que seus alunos estão lhe dizendo.
Existem duas abordagens para usar ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante para análise por IA
Análise manual com GPT: Você pode copiar seus dados de pesquisa exportados e colá-los no ChatGPT ou em uma ferramenta semelhante. Isso permite conversar com a IA e fazer perguntas como, “Quais são os principais temas nessas respostas de feedback sobre mentoria entre pares?”
Limitações: Funciona para pequenos conjuntos de dados, mas fica complicado para pesquisas maiores. Organizar, filtrar e acompanhar o contexto é principalmente manual. À medida que as respostas aumentam, é fácil perder de vista a que perguntas o feedback se refere, e adaptar seus prompts para obter resultados abrangentes demanda um esforço extra.
Ferramenta tudo em um como a Specific
Projetada para pesquisas: Ferramentas como a Specific são projetadas exatamente para esse uso. Elas combinam coleta com IA (a pesquisa faz perguntas de acompanhamento inteligentes) com recursos de análise integrados que resumem, ordenam e permitem que você interaja com os dados sem esforço.
Respostas de qualidade superior: Como as pesquisas podem fazer acompanhamentos personalizados e em tempo real, o feedback coletado é mais rico—as perspectivas dos estudantes sobre a mentoria entre pares são exploradas mais a fundo do que em um formulário estático. Perguntas automáticas de acompanhamento com IA garantem que você não perca o contexto.
Insights acionáveis instantaneamente: A análise é realizada automaticamente. A IA resume todas as respostas, destaca as principais ideias e até permite que você converse sobre os resultados da sua pesquisa (pense no ChatGPT, mas ciente do contexto e projetado para pesquisas). Recursos para filtrar, organizar e gerenciar o que é enviado para a IA tornam o processo muito menos trabalhoso do que ferramentas genéricas.
Se você prefere criar uma pesquisa personalizada para seu público estudantil sobre mentoria entre pares, o gerador de pesquisas da Specific pode ajudar desde o início.
Prompts úteis que você pode usar para pesquisas estudantis sobre mentoria entre pares
Obter insights de qualidade da sua pesquisa de mentoria entre pares depende de fazer as perguntas certas à sua IA. Aqui estão prompts que funcionam bem para analisar feedback estudantil:
Prompt para ideias principais:
Este é o ponto de partida para ressaltar rapidamente temas centrais. Cole seus dados (ou segmento deles) e use o seguinte:
Seu objetivo é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia principal específica (use números, não palavras), mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
Dica: A IA sempre entrega melhores resultados com mais contexto. Por exemplo, se seu objetivo é descobrir como a mentoria entre pares apoia estudantes do primeiro ano em sua universidade, diga à IA:
Esta pesquisa foi conduzida entre estudantes de graduação que participaram da mentoria entre pares. Queremos entender melhor como a mentoria entre pares impactou seu desempenho acadêmico e integração geral na comunidade universitária.
Prompt para detalhes adicionais: Se você identificar um tema, aprofunde-se com: “Conte-me mais sobre [ideia principal]”
Prompt para tópico específico: Procurando feedback direcionado? Experimente:
Alguém falou sobre a qualidade da relação mentor-mentorado? Inclua citações.
Prompt para personas: Ótimo para identificar grupos com experiências distintas:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas... Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Útil se você quiser saber com o que os alunos tiveram dificuldades:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações e impulsionadores: Descubra o que motiva a participação, por exemplo:
Nas conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seu envolvimento na mentoria entre pares. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio dos dados.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Quer melhorar seu programa? Pergunte:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos alunos.
Para um mergulho profundo na criação ou aprimoramento de perguntas para sua pesquisa, confira melhores perguntas para pesquisa estudantil sobre mentoria entre pares.
Como a Specific analisa diferentes tipos de perguntas de pesquisa
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A Specific analisa cada resposta, além de todas as respostas de acompanhamento relacionadas. Isso significa que você obtém um resumo abrangente do que os estudantes compartilharam sobre, por exemplo, sentir-se bem-vindo no programa de mentoria. A IA conecta o contexto para que seus resultados não sejam apenas trechos isolados—eles formam uma imagem completa.
Escolhas com acompanhamentos: Para perguntas de múltipla escolha com prompts de acompanhamento ("Por que você escolheu esta opção?"), a Specific agrega e resume o feedback de acompanhamento de cada escolha separadamente. Isso ajuda a ver, por exemplo, por que os estudantes escolheram “concordo totalmente” em comparação com “neutro” sobre a satisfação com o programa.
NPS (Net Promoter Score): A Specific categoriza automaticamente as respostas de detratores, passivos e promotores, e então fornece um resumo dos acompanhamentos em texto livre para cada um. Você vê exatamente o que motiva altas pontuações e o que está impedindo notas mais baixas—por exemplo, pontos problemáticos comuns ou benefícios destacados.
Você pode lidar com esses tipos de divisões no ChatGPT, mas geralmente isso significa muito mais estruturação manual de dados e elaboração de prompts. A Specific faz a organização para você, pois os resultados são automaticamente vinculados ao fluxo de perguntas da sua pesquisa.
Se o NPS for sua principal métrica, você pode querer experimentar o gerador de pesquisa NPS para estudantes.
Como contornar os limites de tamanho de contexto da IA na análise de pesquisas
Ferramentas de IA processam apenas uma quantidade limitada de texto de cada vez—muitas respostas de pesquisa, e você atinge um limite. Veja como lidar com isso (ambas as abordagens estão embutidas na Specific, mas você também pode adaptar essas estratégias manualmente):
Filtragem: Inclua apenas conversas onde os alunos responderam a certas perguntas ou escolheram opções específicas que você deseja analisar. Isso coloca você no controle sobre o que é processado pela IA e mantém o conjunto de dados focado.
Corte: Selecione apenas as perguntas (e respostas relacionadas) mais relevantes para sua análise. Dessa forma, a IA gasta sua “atenção” no que mais importa, em vez de ficar sem espaço em tópicos de conversa menos importantes.
Para grandes conjuntos de dados estudantis, isso significa que você ainda pode obter insights detalhados sem sobrecarregar sua ferramenta de IA. Saiba mais sobre como a análise de respostas de pesquisa de IA da Specific gerencia isso automaticamente.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas estudantis
Colaborar na análise pode se tornar confuso rapidamente—especialmente para pesquisas de mentoria entre pares, onde vários membros da equipe precisam opinar. De educadores a designers de programas, todos vêm os dados sob uma perspectiva diferente.
Colaboração baseada em chat: Na Specific, o recurso de chat de IA significa que você pode analisar respostas de pesquisas apenas conversando—com a IA e com seus colegas de equipe. Compartilhe insights, faça novas perguntas e veja novas perspectivas diretamente no chat. Vários chats podem ocorrer em paralelo, cada um com seus próprios filtros e foco. Você sempre vê quem iniciou cada conversa, portanto, a colaboração permanece organizada e transparente.
Atribuição e contexto: Cada mensagem no chat colaborativo mostra quem disse o quê via avatares. Esse pequeno detalhe facilita trazer outros para a análise, obter alinhamento e compartilhar atualizações sobre o que você está aprendendo dos resultados da pesquisa.
Segmentação sem esforço: Cada chat de análise pode ser filtrado por função, coorte ou tipo de pergunta, permitindo que você compare, por exemplo, feedback de mentorados do primeiro ano em relação a mentores de anos superiores. Sem malabarismo de planilhas—apenas aprendizado baseado em conversas em equipe.
Quer facilitar ainda mais a criação e análise de pesquisas? O editor de pesquisa de IA permite que você atualize a estrutura da pergunta, lógica de acompanhamento e tom por meio de linguagem natural—para que você possa continuar refinando sua pesquisa conforme necessário.
Crie agora sua pesquisa estudantil sobre mentoria entre pares
Comece a analisar o que importa—resuma instantaneamente respostas, encontre padrões ocultos e desbloqueie insights acionáveis com ferramentas avançadas de IA feitas para feedback real de estudantes. Novos insights estão apenas a uma pesquisa de distância.