Este artigo fornece dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com professores sobre instrução orientada por dados usando ferramentas com tecnologia de IA.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa com professores
Quais ferramentas você vai querer usar depende do tipo e da estrutura dos dados da sua pesquisa. Saber se suas respostas são quantitativas ou qualitativas determina o caminho a seguir:
Dados quantitativos: Números, seleções e avaliações (como escolha múltipla ou pontuações NPS) são diretos. Você pode calcular estatísticas e visualizar tendências usando planilhas no Excel ou Google Sheets.
Dados qualitativos: Respostas abertas e perguntas de acompanhamento são uma história diferente. Ler dezenas ou centenas dessas individualmente consome tempo e pode levar a negligenciar temas principais. Aqui, as ferramentas de IA são revolucionárias.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Você pode copiar e colar seus dados de pesquisa de texto aberto exportados no ChatGPT, Claude ou outra ferramenta baseada em LLM e conversar sobre isso. Isso é incrivelmente flexível e funciona para conjuntos de dados de pequeno a médio porte.
Mas, não é tão conveniente. Você precisará lidar com formatação, se preocupar com o limite de caracteres e colar o contexto novamente a cada vez. Se sua pesquisa for grande ou se você precisar analisar várias perguntas de acompanhamento diferentes no contexto, fica lambuzado rapidamente.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific é uma ferramenta de IA construída especialmente para pesquisas com professores e análise qualitativa. Não se trata apenas de uploads—Specific permite que você crie e lance pesquisas conversacionais ricas em acompanhamento e, em seguida, analise todas as respostas com IA em um fluxo de trabalho perfeitamente conectado.
A IA faz perguntas inteligentes de acompanhamento enquanto os professores preenchem a pesquisa, o que melhora a qualidade e a utilidade dos insights que você obtém. Você não precisa elaborar essas perguntas você mesmo, basta ativar a sondagem automática e deixar a IA fazer sua parte (saiba mais sobre perguntas de acompanhamento de IA).
Para análise, Specific resume cada resposta aberta, destaca padrões chave e citações de apoio, e permite que você “converse” diretamente com a IA sobre os resultados – assim como você faria no ChatGPT, mas com contexto mais rico, filtro e recursos de colaboração em equipe integrados. Ele lida com limites de contexto, suporta exploração baseada em chat por pergunta ou segmento de respondente, gerencia resumos automáticos por acompanhamento e mantém os dados sincronizados à medida que novas respostas chegam. Veja como funciona a análise de respostas de pesquisa da IA de Specific.
Com a carga de trabalho dos professores aumentando e a necessidade de insights rápidos significativa—especialmente com 60% dos professores do Reino Unido e 62% dos professores dos EUA agora usando IA em seu trabalho profissional [1]—as ferramentas certas podem economizar horas toda semana e aumentar o valor dos seus dados.
Prompts úteis que você pode usar para análise de pesquisa com professores sobre instrução orientada por dados
Extrair valor da análise de IA significa fazer as perguntas certas: ou seja, usar prompts que guiam a IA para destacar o que você valoriza. Aqui estão alguns dos meus favoritos, especificamente para dados de pesquisas com professores focadas em instrução orientada por dados:
Prompt para ideias principais
Ótimo para começar com um grande conjunto de respostas abertas. Este é o prompt padrão do Specific, mas também funciona no ChatGPT:
Seu trabalho é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (usar números, não palavras), mais mencionados 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
A IA funciona melhor com mais contexto. Se sua pesquisa se concentra em avaliação formativa em matemática, por exemplo, diga—adicione o que você quer que a IA focalize ou exclua. Por exemplo:
Analise estas respostas de professores, focando apenas em como eles descrevem ajustar os planos de aula com base em dados. Ignore tópicos não instrucionais.
Explore mais a fundo as especificidades: Depois de obter sua lista de temas principais, faça perguntas de acompanhamento, como:
Conte-me mais sobre “usar dados de avaliação para planejar intervenções.”
Prompt para validação de tópicos
Quer verificar menções de algo específico, como “adesão dos alunos”? Use:
Alguém falou sobre adesão dos alunos? Inclua citações.
Prompt para personas
Obtenha um entendimento mais rico pedindo à IA para segmentar as respostas em “personas” comuns entre seus professores:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhantes a como as “personas” são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversações.
Prompt para pontos de dor e desafios
Descubra com o que os professores têm dificuldade:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento
Avalie o humor geral e destaque citações notáveis:
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.
Prompt para sugestões e ideias
Perfeito se você quiser destacar ideias concretas para melhorar a instrução orientada por dados:
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.
Experimente, misture e combine, e seja específico sobre suas necessidades! Se você quiser mais conselhos práticos sobre como escolher perguntas para sua pesquisa com professores, isso está detalhado em outro lugar.
Como Specific analisa respostas qualitativas de pesquisas com professores por tipo de pergunta
Specific reconhece que nem todas as perguntas são iguais—e nem as maneiras que você deseja que elas sejam analisadas. Aqui está como ele aborda os três principais:
Perguntas abertas, com ou sem acompanhamento: Cria um resumo instantâneo de todas as respostas e integra acompanhamentos relevantes, permitindo que você veja não apenas o “o quê”, mas também o “porquê.”
Escolha múltipla com acompanhamentos: Cada opção de resposta recebe seu próprio resumo focado apenas para aqueles que a selecionaram, para que você possa comparar o que está impulsionando cada ponto de vista.
Perguntas NPS: Os resumos são divididos por promotores, passivos e detratores—com todas as respostas de acompanhamento relacionadas agrupadas para que você possa identificar o que realmente motiva a satisfação ou frustração.
Você pode realizar o mesmo grau de análise no ChatGPT, mas isso requer mais copiar e colar, mais gerenciamento de contexto e um pouco mais de esforço manual.
Esse nível de detalhamento vai longe: pesquisas sugerem que ferramentas de visualização de dados e explicação permitem que professores identifiquem e respondam às necessidades dos alunos até 2,5 vezes mais rápido do que usando planilhas básicas [4].
Como lidar com os limites de tamanho de contexto de IA ao analisar dados de pesquisa
Os limites de tamanho de contexto nos LLMs significam que se você tiver muitos dados (centenas ou milhares de respostas de professores), não poderá analisá-los todos de uma vez na maioria das ferramentas de IA. Veja como Specific ajuda você a contornar isso—abordagens que você pode usar mesmo que esteja fazendo isso manualmente:
Filtragem: Divida seus dados para que a IA apenas analise respostas onde os professores responderam a perguntas específicas ou escolheram opções relevantes. Dessa forma, você envia apenas o que mais importa.
Corte: Limite o que você analisa a certas perguntas. Ao invés de despejar toda a pesquisa, envie apenas aquelas perguntas (e seus acompanhamentos) que você precisa de insights.
Essa abordagem mantém você abaixo do limite de contexto da IA e garante insights mais profundos e precisos para áreas específicas da pesquisa. Você obtém mais dos seus dados e evita se afogar em ruído.
O gerenciamento inteligente de contexto é vital—à medida que mais professores recorrem à IA, estão buscando economias de tempo tangíveis, com 63% dos usuários frequentes de IA nos EUA dizendo que recuperam 1-5 horas por semana [2].
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com professores
É difícil colaborar efetivamente na análise de pesquisas com professores quando dezenas de respostas abertas caem em uma planilha ou relatório estático—especialmente com temas sutis em torno de práticas de instrução orientada por dados.
Chat colaborativo de IA: No Specific, você analisa e interpreta os resultados da pesquisa diretamente em uma interface de chat com IA. Discuta descobertas, acompanhe com novos prompts e mantenha toda a sua análise em contexto.
Vários chats e filtros: Cada “chat” com a IA pode ter seus próprios filtros e foco de análise—por nível de série, assunto, grupo NPS ou qualquer atributo personalizado. Vários membros da equipe podem criar seus próprios chats para seus interesses específicos.
Clareza de propriedade e visibilidade: Você vê quem criou cada chat e quem está contribuindo—não há mais adivinhação de quem perguntou o quê ou por que uma conclusão foi feita. Os avatares dos membros da equipe aparecem ao lado de cada mensagem, tornando o trabalho em grupo transparente.
A colaboração é especialmente valiosa em configurações de escola e distrito onde TI, administração e treinadores instrucionais têm interesse em como a instrução orientada por dados é interpretada e aplicada.
Se você quiser uma criação de pesquisa ainda mais simplificada com análise colaborativa embutida, experimente o gerador de pesquisas guiadas para professores ou mergulhe na edição de pesquisas baseada em chat—sem necessidade de habilidades técnicas.
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Inicie conversas mais aprofundadas, descubra insights mais ricos instantaneamente e colabore com a IA e sua equipe—tudo em um só lugar. Crie sua pesquisa com professores sobre instrução orientada por dados e deixe a IA fazer o trabalho pesado na análise e no relatório.
