Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com professores sobre ensino remoto, usando abordagens práticas em análise de respostas de pesquisas por IA para descobrir insights rapidamente.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas
Sua escolha de ferramentas de análise—e como você aborda os dados da pesquisa—depende de se você está lidando com números ou respostas mais profundas e abertas. Vamos simplificar rapidamente:
Dados quantitativos: Coisas como, "Quantos professores classificaram o ensino remoto como eficaz?" podem ser facilmente trabalhadas no Excel ou Planilhas Google. Essas ferramentas são ótimas para métricas, contagens, gráficos e cálculos. Nenhum AI especial é necessário para estatísticas básicas.
Dados qualitativos: Questões abertas de pesquisas (por exemplo, perguntar aos professores sobre os desafios enfrentados com o ensino remoto) são outra história. Escanear centenas de parágrafos é desgastante—você perderá padrões e o feedback detalhado se perde. Aqui, ferramentas de IA se destacam, lendo e digerindo o texto em escala para que você não precise fazê-lo.
Existem duas abordagens de ferramentas quando lidamos com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise por IA
Você pode exportar as respostas abertas da sua pesquisa e colá-las no ChatGPT ou em um chatbot movido a GPT similar. Em seguida, peça à IA para encontrar temas recorrentes ou resumir os pontos principais.
Prós: Muitas vezes é gratuito (ou barato), funciona razoavelmente bem para pequenos lotes, e você obtém a experiência de "chat com dados".
Contras: Não é feito para análise de pesquisas. Colar grandes conjuntos de dados é complicado, o formato fica confuso, e você precisa gerenciar instruções de prompt, tamanho de contexto e filtragem por conta própria. Para pesquisas contínuas ou em equipe, isso rapidamente se torna cansativo.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific é feito para esse trabalho: Você pode projetar sua pesquisa para professores sobre ensino remoto, lançá-la instantaneamente e—o mais importante—analisar os resultados com IA assim que eles chegarem.
O formato de conversa da plataforma coleta respostas mais ricas. Sua característica única de acompanhamento por IA faz perguntas de esclarecimento em tempo real, assim você obtém um feedback de maior qualidade (detalhes sobre isso em nosso guia de característica de acompanhamento por IA).
Análise impulsionada por IA no Specific pode:
Resumir respostas a cada questão
Identificar temas principais, motivações, pontos de dor ou sugestões
Transformar dados qualitativos em insights acionáveis instantaneamente—sem copiar/colar, sem manuseio de planilhas
Permitir que você converse com a IA sobre seus resultados, filtre dados por questão ou persona, e gerencie o que é enviado à IA (ajuda com grandes conjuntos de dados)
Se você está curioso, aqui está nossa análise aprofundada: Como a análise de respostas de pesquisas por IA funciona no Specific.
A propósito, você não está sozinho no uso dessas ferramentas: Em 2024, 60% dos professores de escolas públicas dos EUA de ensino K-12 usaram ferramentas de IA (como ferramentas de análise de pesquisas) em seu trabalho diário—IA não é o futuro, já está aqui para educadores. [2]
Prompt úteis que você pode usar para analisar resultados de pesquisas com professores sobre ensino remoto
A magia da análise de pesquisas por IA—especialmente no feedback aberto dos professores—depende dos prompts que você usa para analisar as respostas.
Prompt para ideias centrais: Este prompt genérico (que usamos no Specific) sintetiza um grande e confuso lote de respostas de pesquisas em temas centrais acionáveis. Use-o no ChatGPT ou plataformas de IA Especializadas:
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 da explicação
2. **Texto da ideia central:** texto da explicação
3. **Texto da ideia central:** texto da explicação
Forneça mais contexto para melhores resultados: A IA é apenas tão inteligente quanto a informação que você fornece a ela. Se você fornecer contexto—como o assunto de ensino, nível da série ou seu objetivo de pesquisa—ela dará respostas mais nuançadas. Por exemplo:
Aqui está uma seleção de respostas de pesquisa de professores de K-12 sobre desafios enfrentados com o ensino remoto durante a pandemia. Meu objetivo é identificar áreas práticas em que o desenvolvimento profissional poderia ajudar. Por favor, analise de acordo.
Prompt para análises detalhadas ou esclarecimentos: Uma vez que você identifica um tema (por exemplo, "Engajamento dos estudantes é um desafio"), basta conversar:
Me conte mais sobre os problemas de engajamento dos estudantes.
Prompt para tópicos específicos: Se você quer verificar se os professores mencionaram uma ferramenta, tecnologia ou desafio em particular:
Alguém falou sobre fadiga do Zoom? Inclua citações.
Prompt para personas: Quer classificar o feedback por tipos de professores (por exemplo, especialistas em tecnologia vs. tradicionais, ensino fundamental vs. ensino médio)?
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento 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 e desafios: Descubra barreiras no ensino remoto:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e registre qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações e motores: Obtenha uma noção do que inspira ou ajuda os professores em contextos remotos:
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 suporte dos dados.
Procurando saber como escrever melhores perguntas para sua próxima pesquisa com professores sobre ensino remoto? Aqui está um guia prático: Melhores perguntas para pesquisas com professores sobre ensino remoto.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de questão
Quando você usa o Specific para lançar uma pesquisa para professores sobre ensino remoto, sua IA ajusta automaticamente a análise para cada tipo de questão. Veja como isso funciona:
Perguntas abertas (com/sem seguimentos): A IA gera um resumo baseado em temas para todas as respostas das questões principais. Se você usou seguimentos conduzidos por IA, ela também fornece análises desses, revelando tendências surpreendentes ou detalhes esclarecedores.
Alternativas com seguimentos: Para perguntas do tipo, "Quais plataformas remotas você usa?" (com seguimento para "Por quê?"), o Specific cria um resumo separado para cada escolha de resposta. Dessa forma, você vê o que leva os professores a escolher o Google Classroom, Zoom, etc.
Perguntas NPS: Quer sua pergunta de Pontuação do Promotor Neta seja sobre recomendar ferramentas de ensino remoto ou experiência geral, o Specific agrupa e resume as respostas de seguimento por detratores, passivos e promotores. É como ter um analista organizando todo o feedback qualitativo para você.
Você pode fazer o mesmo com o ChatGPT, mas espere gastar mais tempo manualmente classificando e copiando ou reestruturando dados após cada questão.
Temos um passo a passo detalhado sobre edição de pesquisas com IA, incluindo perguntas abertas, em nosso guia do editor de pesquisas por IA.
Quer experimentar uma pesquisa NPS para feedback dos professores? Comece direto com um criador pré-pronto: Pesquisa NPS para professores sobre ensino remoto.
Como lidar com limites de contexto da IA para pesquisas grandes sobre ensino remoto
Uma das maiores dores de cabeça ao trabalhar com pesquisas em larga escala com professores—especialmente quando centenas de professores compartilham feedback longos sobre ensino remoto—são os limites de tamanho do contexto da IA. Se você apenas colar todas as suas respostas no ChatGPT, ele cortará ou perderá alguns dados.
Aqui estão duas maneiras práticas de lidar com isso (ambas disponíveis no Specific facilmente):
Filtragem: Antes de enviar qualquer coisa para a IA, filtre os dados apenas para as conversas ou grupos de professores que você quiser. Talvez você queira todas as respostas dos professores de ensino médio ou apenas daqueles que enfrentaram problemas de conectividade. Analise exatamente o que importa, ignore o que não importa.
Corte de perguntas: Envie apenas as perguntas mais relevantes da pesquisa para a IA em cada passagem de análise (ignore questões demográficas ou introdutórias, se necessário). Você economiza espaço de contexto, e a IA analisa uma porção maior das principais conversas.
Cobrimos essas táticas e por que elas funcionam em análise aprofundada de respostas de pesquisas por IA.
Aliás, professores e escolas estão recorrendo à IA não apenas para economizar tempo, mas para lidar com as demandas: Um relatório do Conselho de Educação Digital descobriu que 86% dos estudantes agora usam IA em seus estudos, com 54% usando-a pelo menos semanalmente. [1] A pesquisa moderna em sala de aula é movida por IA—sua análise deveria ser também.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas com professores
Analisar insights de pesquisas como uma equipe costuma ser caótico. Cadeias de e-mails, cópias de transcrições e sub-relatórios separados deixam todos atrasados—especialmente com pesquisas aprofundadas com professores sobre ensino remoto.
No Specific, a análise é colaborativa desde o início: Você (e qualquer pessoa que você convidar) pode conversar diretamente com a IA sobre as respostas da pesquisa com professores. Comparar experiências em sala de aula ou testar hipóteses é tão fácil quanto abrir uma nova janela de chat com IA.
Você pode lançar vários chats de análise em paralelo. Cada chat pode ter filtros diferentes (por nível de ensino, assunto, geografia, etc.), e cada chat é claramente rotulado com o avatar do seu criador. Os membros da equipe veem instantaneamente quem está aprofundando o quê.
A análise em tópicos desbloqueia insights mais ricos. Em um grande distrito escolar, por exemplo, um coordenador curricular pode comparar feedbacks de professores do ensino fundamental e médio. O seu administrador pode focar em análises NPS; alguém pode se aprofundar em pontos de dor tecnológicos. O trabalho de todos é visível e organizado.
Funções, permissões e atribuições de chat significam que você pode facilmente identificar quem contribuiu com quais insights—não é mais necessário copiar comentários de planilhas de outra pessoa.
Se você está se perguntando como configurar uma pesquisa colaborativa com professores sobre ensino remoto—ou quer exemplos de modelos—leia nosso guia passo a passo: Como criar uma pesquisa com professores sobre ensino remoto.
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