Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com estudantes sobre custos de livros didáticos usando análise de pesquisa com inteligência artificial.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas
As melhores ferramentas e abordagem para análise dependem dos seus dados—seja números estruturados ou conversas abertas com estudantes. Aqui está como eu analiso as opções:
Dados quantitativos: Se os estudantes escolheram opções (como "Sim" ou "Não") ou forneceram números, o Excel ou o Google Sheets funcionam muito bem. Este tipo de dado é fácil de contar, graficar e segmentar.
Dados qualitativos: Se você possui respostas abertas, histórias de estudantes ou respostas de acompanhamento, analisá-las manualmente não é prático. Ferramentas de IA tornam a análise de pesquisa qualitativa possível e muito menos consome tempo. Você pode extrair ideias principais, identificar temas-chave e resumir o que os estudantes realmente estão dizendo.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise de IA
Copiar e colar exportações da pesquisa: Você pode pegar seus dados de pesquisa exportados—geralmente como planilha ou texto simples—e copiá-los para o ChatGPT ou outra ferramenta baseada em GPT. Em seguida, você solicita ao IA que resuma as respostas, extraia ideias principais ou identifique o sentimento.
Conveniência importa: Embora funcione para conjuntos de dados menores, rapidamente torna-se irritante. Gerenciar o tamanho do contexto, lidar com exportações desorganizadas e executar repetidamente os comandos te custará tempo—especialmente conforme o número de respostas aumenta.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Desenvolvida para análise qualitativa: Ferramentas como a Specific lidam com todo o processo. Você projeta a pesquisa e a plataforma coleta respostas—sempre com a opção de acompanhamentos inteligentes impulsionados por IA, o que significa percepções mais profundas e ricas dos estudantes em comparação com formulários de pesquisa tradicionais.
Resumos automáticos e temas por IA: À medida que as respostas chegam, a Specific resume instantaneamente tudo. Você obtém temas-chave, insights acionáveis e divisões por segmento—sem necessidade de planilhas ou cópia manual.
Converse com a IA sobre seus resultados: Você pode conversar diretamente com uma IA sobre seus dados, assim como no ChatGPT. Além disso, pode filtrar o que é enviado para a IA, garantindo que ela apenas analise respostas relevantes e nunca se sobrecarregue com muitos dados de uma vez.
A IA está mudando como as pesquisas são analisadas — já existem órgãos governamentais e de pesquisa usando abordagens semelhantes para consultas públicas em larga escala. Quando a ferramenta de IA do governo do Reino Unido ‘Consult’ analisou mais de 2.000 respostas, a IA encontrou temas-chave tão confiavelmente quanto analistas humanos, mas muito mais rápido [2]. Essa é a prova no mundo real de que ferramentas inteligentes não apenas economizam esforço—they proporcionam uma vantagem competitiva na compreensão do que os estudantes valorizam.
Solicitações úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas estudantis sobre custos de livros didáticos
Com as solicitações certas, você pode transformar feedback não estruturado em clareza. Estas solicitações funcionam tanto em ferramentas do tipo ChatGPT quanto em plataformas como a Specific.
Solicitação para ideias principais: Se você deseja uma maneira rápida de identificar os principais pontos problemáticos, preocupações ou histórias que os estudantes compartilham sobre os custos dos livros didáticos, experimente esta solicitação. Ela funciona no ChatGPT, mas também é a base dos resumos impulsionados por IA da Specific.
Seu trabalho é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicação com até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram determinada ideia principal (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- nenhum indício
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 funciona melhor com mais contexto. Eu sempre recomendo fornecer detalhes sobre sua pesquisa, situação ou objetivo—até mesmo o uso pretendido dos resultados. Aqui está um exemplo:
Você está analisando respostas de uma pesquisa com estudantes sobre custos de livros didáticos em uma universidade pública de grande porte. A pesquisa foi realizada na primavera de 2024 e focou em identificar as razões pelas quais os estudantes têm dificuldades para acessar os textos obrigatórios. Os resultados ajudarão os líderes do campus a defender financiamento. Resuma os principais temas como se fosse para um briefing de pesquisa.
Uma vez que você identificou um tema ou ponto problemático, tente perguntar, “Conte-me mais sobre as barreiras de acessibilidade aos livros didáticos.” Deixe a IA aprofundar.
Solicitação para tópico específico: Se você quer saber se os estudantes mencionaram algo—como comprar livros usados—pergunte:
Alguém falou sobre comprar livros didáticos usados? Inclua citações.
Outras solicitações adaptadas para a pesquisa de custos de livros didáticos estudantis devem abranger:
Personas: Para descobrir tipos distintos de estudantes (por exemplo, “estudantes que dependem de ajuda financeira” vs. “estudantes internacionais”), solicite:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas no gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Pontos problemáticos e desafios:
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.
Motivações & impulsionadores:
Das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio a partir dos dados.
Sugestões & 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 onde relevante.
Sentindo-se preso por ideias de solicitações ou quer mais sobre a estrutura da pesquisa? Confira o próprio guia da Specific sobre as melhores perguntas a fazer em uma pesquisa com estudantes sobre custos de livros didáticos.
Como a Specific analisa respostas a diferentes tipos de perguntas
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): A plataforma resume todas as respostas para cada pergunta e quaisquer perguntas de acompanhamento geradas por IA. Isso garante que você entenda tanto a resposta “principal” quanto quaisquer detalhes adicionais.
Escolhas com acompanhamentos: Quando os estudantes escolhem opções (“Eu compro novo / Eu alugo / Eu empresto”), a Specific cria um resumo para as respostas de acompanhamento ligadas a cada escolha. Isso é inestimável para comparar grupos—como os que emprestam vs. os que compram.
NPS (Net Promoter Score): Cada grupo (detratores, passivos, promotores) recebe seu próprio resumo das respostas de acompanhamento, tornando fácil ver o que está gerando satisfação ou frustração em relação aos custos dos livros didáticos.
Você pode absolutamente fazer isso com uma abordagem manual no ChatGPT, mas fica muito repetitivo se sua pesquisa for profunda ou usar muita lógica.
Superando desafios de tamanho de contexto da IA
As ferramentas com inteligência artificial têm limites de quanto dados você pode enviar em uma única análise—isso é chamado de “limite de contexto.” Quando você tem centenas (ou até milhares) de respostas de estudantes, gerenciá-lo é fundamental.
Existem dois métodos comprovados que uso para manter a análise afiada (e ambos estão integrados na Specific):
Filtragem: Veja apenas as conversas onde os estudantes responderam certas perguntas ou fizeram escolhas específicas. Isso é poderoso para focar em grupos ou temas relevantes.
Recorte: Em vez de analisar tudo, selecione apenas as perguntas que mais importam. O IA se concentrará nessas, garantindo que você obtenha máximo insight sem sobrecarregar seus limites.
Ferramentas de IA como NVivo e MAXQDA usam abordagens semelhantes, permitindo que você filtre e foque para análise qualitativa de pesquisas, liberando o poder da IA para lidar com dados qualitativos em escala [3].
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas estudantis
A colaboração é difícil. Os dados de pesquisas estudantis—especialmente sobre custos de livros didáticos—geralmente caem no colo de uma pessoa, mas os resultados são compartilhados entre serviços estudantis, auxílio financeiro, departamentos acadêmicos e equipes de defesa. É fácil perder o fio de quem encontrou o quê, quem teve insights ou que ângulos já foram explorados.
Análise baseada em chat: Na Specific, você analisa dados apenas conversando com uma IA. Mas aqui é onde fica colaborativo: cada chat pode ter seus próprios filtros, foco ou linha de investigação. Você sempre vê quem iniciou cada sessão de chat e qual perspectiva estão buscando—então seu colega em auxílio financeiro pode explorar questões de acessibilidade, enquanto outra equipe analisa recursos digitais.
Transparência para equipes: Cada mensagem de chat da IA mostra quem disse o quê com seu avatar. Essa clareza ajuda a evitar trabalho duplicado e mantém todos na mesma página ao transformar dados de pesquisa brutos em recomendações claras.
Isso não é apenas para técnicos ou usuários avançados—qualquer pessoa que se importa em entender os desafios dos estudantes pode entrar na conversa e contribuir com insights. Se você quiser mais ideias sobre como começar, experimente este gerador de pesquisa personalizado para conversas sobre custo de livros didáticos.
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