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Como usar IA para analisar respostas de uma pesquisa com estudantes sobre a confiabilidade do wi-fi

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Adam Sabla

·

18 de ago. de 2025

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Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com Alunos sobre a Confiabilidade do Wi-Fi. Se você quiser encontrar insights acionáveis a partir dos dados da sua pesquisa, você está no lugar certo.

Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa de Wi-Fi para Alunos

Sua abordagem e ferramentas dependem muito do formato e da estrutura dos dados da sua pesquisa. Aqui está como dividir isso:

  • Dados quantitativos: Se sua pesquisa usar perguntas de múltipla escolha ou escala de classificação, ferramentas como Excel ou Google Sheets funcionam muito bem. Você pode facilmente ver quantos alunos selecionaram cada opção e rapidamente criar gráficos com estatísticas básicas.

  • Dados qualitativos: Para perguntas abertas ou de acompanhamento, ler todas as respostas por conta própria não é prático. Ferramentas com inteligência artificial são essenciais—resumem rapidamente suas respostas, identificam tendências e ajudam você a ver o que os alunos estão dizendo (e por quê). De acordo com uma pesquisa da Educause, 61% dos alunos dizem que o Wi-Fi é a tecnologia mais importante para o sucesso acadêmico, então insights qualitativos são fundamentais para entender o que está funcionando e o que está falhando no campus [1].

Existem duas abordagens para gerenciar as ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:

ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise com IA

Opção rápida: Exporte seus dados da pesquisa, copie para o ChatGPT e comece a conversar sobre padrões ou tendências.

Desvantagens: Esta abordagem não é muito conveniente, especialmente com muitos dados de pesquisa. Inconsistências de formatação, limites de contexto e falta de filtragem podem rapidamente se tornar gargalos. Você também precisa acompanhar quais respostas se relacionam com quais perguntas ou segmentos—é fácil perder de vista os detalhes.

Ferramenta tudo-em-um como Specific

Desenvolvido para o propósito: Specific é projetado desde o início para coleta e análise de dados de pesquisa usando IA. Ela gerencia pesquisas de Wi-Fi para Alunos tão facilmente quanto feedbacks de clientes ou produtos.

Magia de acompanhamento: Durante a coleta de dados, Specific faz perguntas de acompanhamento automáticas alimentadas por IA, o que leva a respostas mais ricas e de maior qualidade dos alunos. Saiba mais sobre como perguntas de acompanhamento geram insights mais profundos.

Análise de IA instantânea: Uma vez que as respostas estão no sistema, Specific resume, categoriza e extrai temas principais usando análise baseada em GPT. Você não precisa exportar nada ou lidar com planilhas—tudo está em um só lugar. Leia mais sobre resumo e insights com IA.

Imersão conversacional: Você pode conversar com a IA sobre os resultados (como no ChatGPT), mas com filtros extras, pesquisa e recursos de colaboração ajustados para análise de feedback.

Otimizado para criadores de pesquisas: Ferramentas como NVivo e MAXQDA também oferecem análise de texto com IA e recursos de visualização, mas com uma curva de aprendizado mais acentuada e configuração mais manual [2][3]. A abordagem do Specific é mais rápida e fácil para a maioria das pesquisas, especialmente se você quiser uma análise conversacional e colaborativa.

Confira o gerador de pesquisas do Specific para confiabilidade do Wi-Fi estudantil se você quiser ver isso em ação.

Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas da pesquisa de Confiabilidade do Wi-Fi para Alunos

Seja você utilizando o ChatGPT, Specific ou outra ferramenta de IA, os prompts são seu segredo. Quanto melhor sua pergunta, melhores seus insights. Eu acho que esses funcionam especialmente bem:

Prompt para ideias principais: Esta é minha escolha para revelar o que realmente está na mente dos alunos. Use-o para obter uma visão geral dos principais temas em seus dados de confiabilidade do Wi-Fi:

Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.

Requisitos de saída:

- Evite detalhes desnecessários

- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), mencionada mais no topo

- 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

O desempenho da IA é sempre melhor se você fornecer contexto extra sobre o objetivo da sua pesquisa ou a experiência dos Alunos. Por exemplo:

Estas respostas são de uma pesquisa sobre as experiências dos Alunos com a confiabilidade do Wi-Fi no campus. O objetivo é identificar problemas recorrentes de conectividade, horários de pico para interrupções e sugestões para melhorias. Resuma os principais problemas enfrentados pelos alunos, mencionando a frequência, se possível.

Você pode se aprofundar em um achado específico com uma pergunta como: “Conte-me mais sobre o Wi-Fi lento durante os horários de pico.”

Prompt para tópico específico: Se você quiser verificar se alguém mencionou um certo ponto problemático ou recurso:

Alguém falou sobre problemas de login com o Wi-Fi do campus? Inclua citações.

Prompt para pontos problemáticos e desafios: Útil para listar diretamente frustrações ou bloqueios para os alunos:

Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.

Prompt para Análise de Sentimento: Um clássico para verificar se a experiência de Wi-Fi dos alunos é principalmente positiva, negativa ou neutra:

Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribua para cada categoria de sentimento.

Prompt para Sugestões & Ideias: Encontre todas as sugestões que os alunos têm para melhorar a confiabilidade ou acesso ao Wi-Fi:

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.

Para mais dicas sobre a estrutura das perguntas, confira nosso guia para as melhores perguntas para pesquisas de confiabilidade do Wi-Fi estudantil.

Como o Specific estrutura a análise de IA qualitativa por tipo de pergunta

Analisar dados de pesquisa abertos é fácil se sua ferramenta entende a estrutura das suas perguntas. No Specific, é assim que se parece por tipo de pergunta:

  • Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Você recebe um resumo de todas as respostas principais, além de uma análise detalhada de quaisquer interações de acompanhamento sobre essa pergunta.

  • Escolhas com acompanhamentos: Cada escolha selecionada gera seu próprio resumo, extraindo insights principais de quaisquer respostas de acompanhamento relacionadas, para que você possa comparar por que os alunos escolheram respostas diferentes.

  • NPS (Net Promoter Score): A plataforma fornece resumos separados para Detratores, Passivos e Promotores. Cada resumo destaca tendências de feedback únicas e razões subjacentes, com base nas explicações em texto aberto dos alunos ou nos acompanhamentos.

Você pode fazer o mesmo tipo de análise estruturada no ChatGPT—só leva mais trabalho manual para filtrar e organizar tudo, especialmente à medida que os tamanhos das pesquisas crescem.

Se você preferir que a criação da pesquisa, os acompanhamentos e a análise sejam todos gerenciados em um único sistema, visite o construtor de pesquisas com IA do Specific.

Como lidar com limites de tamanho de contexto com IA na análise de respostas da pesquisa

Todas as ferramentas de IA (incluindo ChatGPT e Specific) têm limites de contexto—elas só podem analisar uma certa quantidade de dados da pesquisa de uma vez. Quando sua pesquisa de Confiabilidade do Wi-Fi para Alunos coleta centenas ou milhares de respostas, é fácil atingir esses limites.

Existem duas abordagens robustas para contornar isso:

  • Filter: Filtre suas conversas para incluir apenas respostas específicas ou alunos que responderam a certas perguntas. Isso significa que apenas as conversas relevantes são enviadas para a IA para análise, reduzindo drasticamente o volume e mantendo os insights focados.

  • Corte: Em vez de enviar todas as perguntas, você corta apenas para aquelas que deseja analisar (por exemplo, apenas perguntas abertas sobre desconexões de Wi-Fi). Isso é um salva-vidas para pesquisas com muitas ramificações ou acompanhamentos.

Ambas as abordagens estão incorporadas no Specific e tornam a análise até mesmo das pesquisas mais pesadas em respostas simples. Para um detalhamento detalhado dessas e outras opções de análise, explore nossa visão geral sobre análise de respostas de pesquisa com IA.

Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com Alunos

A colaboração é frequentemente um gargalo na análise de pesquisas sobre a Confiabilidade do Wi-Fi dos Alunos—especialmente quando você quer input de TI, administração e representantes estudantis.

Análise baseada em chat: No Specific, você não precisa compartilhar downloads de planilhas ou enviar resumos por e-mail. Você e seus colegas podem analisar resultados juntos apenas conversando com a IA incorporada.

Múltiplos chats, múltiplas perspectivas: Você não está limitado a uma visão ou análise—todos os membros da equipe podem iniciar seu próprio chat, aplicar filtros personalizados e marcar achados principais. Se você só se importa com feedback sobre o salão de residência, pode se concentrar nisso; seu colega pode estar focado no Wi-Fi da biblioteca.

Veja quem está falando: Cada chat de análise mostra claramente quem fez quais perguntas. Avatares dos remetentes tornam a colaboração transparente e economizam tempo ao revisar ou seguir os achados principais.

Segmentação para velocidade: A colaboração mais rápida também significa que você percebe tendências e problemas mais cedo, o que é importante quando a conectividade está prejudicando o trabalho acadêmico ou a produtividade no campus. Para ainda mais estrutura, experimente o editor de pesquisas com IA para design colaborativo.

Para um exemplo de como isso funciona na prática, confira o demo interativo de uma pesquisa sobre confiabilidade de Wi-Fi para Alunos.

Crie agora sua pesquisa de Aluno sobre Confiabilidade de Wi-Fi

Lance sua própria pesquisa de confiabilidade de Wi-Fi para alunos para obter insights mais profundos, análise instantânea de IA e feedback colaborativo tudo em um só lugar. Specific ajuda você a passar do feedback bruto para a ação mais rápido do que nunca.

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Experimente agora. É divertido!

Fontes

  1. Educause. Educause Center for Analysis and Research. “Estudo ECAR de Estudantes de Graduação e Tecnologia da Informação, 2019”

  2. Enquery. “IA para Análise de Dados Qualitativos: Ferramentas, Casos de Uso e Exemplos”

  3. Looppanel. “Como Usar IA para Respostas de Pesquisa Aberta”

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Adam Sabla

Adam Sabla é um empreendedor com experiência na criação de startups que atendem mais de 1 milhão de clientes, incluindo Disney, Netflix e BBC, com uma forte paixão por automação.

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