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Como criar uma pesquisa para estudantes de escola vocacional sobre suporte de colocação profissional

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Adam Sabla

·

30 de ago. de 2025

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Este artigo irá guiá-lo sobre como criar uma pesquisa para estudantes de Escolas Vocacionais sobre Apoio à Colocação no Mercado de Trabalho. Com a Specific, você pode construir e lançar essa pesquisa em segundos—basta gerar uma pesquisa e ver as respostas chegarem.

Passos para criar uma pesquisa para estudantes de escolas vocacionais sobre apoio à colocação no mercado de trabalho

Se você quer economizar tempo, basta gerar uma pesquisa com a Specific.

  1. Informe que tipo de pesquisa você deseja.

  2. Concluído.

Você, sinceramente, nem precisa ler mais. Nosso gerador de pesquisas de IA faz o trabalho pesado—trazendo um entendimento de nível especialista para a lógica e o conteúdo da sua pesquisa. Ele vai além, sugerindo perguntas de acompanhamento inteligentes para os respondentes, explorando a fundo para descobrir percepções acionáveis.

Quer criar algo totalmente personalizado? Comece qualquer pesquisa do zero com a mesma abordagem mundial de classe, em tom de conversa. Pesquisas, redefinidas.

Por que estas pesquisas são importantes para estudantes de escolas vocacionais

Criar uma pesquisa de apoio à colocação no mercado de trabalho para estudantes de escolas vocacionais é mais do que apenas um exercício de coleta de dados—é uma verdadeira alavanca para melhores resultados de aprendizagem e carreira. Vamos ser francos: se você não está realizando pesquisas de feedback como esta, está no escuro sobre o que realmente funciona para seus alunos.

  • A educação vocacional não é apenas sobre ensinar habilidades; é sobre aumentar a empregabilidade. É por isso que o Programa de Investimento em Habilidades para o Emprego em Bangladesh treinou mais de 800.000 participantes com uma taxa de colocação no mercado de trabalho acima de 70%—o segredo por trás disso? Ciclos de feedback estruturados e direcionados. [1]

  • Programas como o P-Tech da IBM preenchem a lacuna entre a sala de aula e carreiras reais, garantindo um aprendizado mais qualificado e orientado para o trabalho. O diferencial? Eles medem as experiências dos estudantes e os resultados de colocação diretamente, então fecham o ciclo de feedback. [2]

A importância das pesquisas de reconhecimento dos estudantes de escolas vocacionais e os benefícios do feedback dos estudantes não podem ser subestimados. Sem essa contribuição, as escolas correm o risco de perder sinais precoces sobre mudanças na demanda do mercado de trabalho ou lacunas no apoio aos estudantes.

Os estudantes têm uma voz; as instituições recebem dados do mundo real para aprimorar o apoio, os programas de colocação e o currículo geral. Se você não está ouvindo, está perdendo um caminho comprovado para melhores resultados.

O que faz uma boa pesquisa sobre apoio à colocação no mercado de trabalho?

Aqui está nossa crença: as melhores pesquisas não são julgadas pelo seu design, mas pela qualidade e quantidade das respostas que elas entregam. Uma boa pesquisa de apoio à colocação no mercado de trabalho precisa ser clara, imparcial e formulada em um tom de conversa. Essa abordagem incentiva o feedback honesto e acionável dos estudantes—essencial para programas vocacionais.

Maus Práticas

Boas Práticas

Perguntas direcionadas ou carregadas: “Quão satisfeito você está com nosso programa impecável de colocação no mercado de trabalho?”

Neutras, abertas: “Quão bem você acha que nosso apoio à colocação no mercado de trabalho atende aos seus objetivos de carreira?”

Blocos longos de perguntas carregadas de jargões

Prompts conversacionais e amigáveis que parecem um bate-papo

Sem acompanhamento ou sondagem

Acompanhamentos que esclarecem as respostas em tempo real

Perguntas em estilo de conversa aumentam o engajamento. Se as pessoas gostam de responder suas perguntas, você obterá mais respostas—e insights mais ricos que realmente fazem a diferença.

Que tipos de perguntas funcionam melhor em pesquisas para estudantes de escolas vocacionais sobre apoio à colocação no mercado de trabalho?

Uma pesquisa bem balanceada combina vários estilos de perguntas, para que você colete tanto dados qualitativos quanto quantitativos. Veja como eles funcionam:

Perguntas abertas são valiosas para a profundidade—você as usará quando quiser que os estudantes falem livremente, dizendo o que realmente está em sua mente. Elas ajudam a descobrir pontos cegos, pontos problemáticos e ideias que você talvez nunca tenha pensado em perguntar. Por exemplo:

  • “Qual foi seu maior desafio ao procurar um emprego após a graduação?”

  • “Descreva o apoio que recebeu do nosso escritório de colocação no mercado de trabalho—como isso ajudou (ou não)?”

Perguntas de múltipla escolha com seleção única funcionam quando você precisa de estrutura e dados fáceis de traçar. Use-as para classificar por tipo de resultado ou segmentar rapidamente as respostas por demografia, caminho, etc. Por exemplo:

“Quais dos seguintes recursos você usou para encontrar um emprego?”

  • Feiras de empregos organizadas pela escola

  • Orientação profissional individual

  • Comunidades de ex-alunos online

  • Plataformas externas de emprego

Pergunta de NPS (Net Promoter Score): Use-as para medir a satisfação geral e a probabilidade de recomendação. É especialmente poderoso se você deseja um rápido “como estamos?” seguido de acompanhamentos para detratores e promotores. Se você quer um modelo instantâneo, gere uma pesquisa de NPS para estudantes vocacionais. Exemplo:

“Em uma escala de 0 a 10, quão provável é que você recomende nosso programa de apoio à colocação no mercado de trabalho a um amigo?”

Perguntas de acompanhamento para descobrir "o porquê": Estas levam sua pesquisa de genérica a valiosa. Quando um estudante diz algo como “O quadro de empregos foi útil”, você pergunta, “O que o tornou útil?”—desbloqueando a história por trás da resposta. Por exemplo:

  • “Você pode compartilhar uma situação específica em que nosso suporte fez a diferença?”

  • “Quais resultados você alcançou como resultado?”

Se você deseja inspiração ou formulação exata das perguntas, confira nosso guia para as melhores perguntas para pesquisas de apoio à colocação no mercado de trabalho para estudantes de escolas vocacionais—cheio de sugestões testadas e dicas de design.

O que é uma pesquisa conversacional?

Uma pesquisa conversacional parece um bate-papo, não um formulário estático—ela se adapta, investiga e ouve em tempo real. Com a Specific, você obtém uma lógica de pesquisa gerada por IA que personaliza dinamicamente perguntas de acompanhamento com base nas respostas dos entrevistados. É mais natural, mais envolvente e fornece insights que você perderia de outra forma.

Pesquisas Manuais

Pesquisas geradas por IA

Formulários estáticos, rígidos, frequentemente entediantes

Adaptativas, conversacionais, cientes do contexto

Acompanhamentos manuais via e-mail ou chamadas telefônicas atrasadas

Acompanhamentos automáticos e relevantes em tempo real

Demorado para construir e analisar

Criação instantânea e análise automatizada

Por que usar IA para pesquisas em estudantes de escolas vocacionais? A diferença é clara: criar um forte exemplo de pesquisa de IA leva segundos, não horas. Nós nos baseamos em modelos construídos por especialistas para evitar bias, adaptar a conversa e dar a cada respondente uma experiência personalizada e respeitosa. Aprenda mais sobre as melhores práticas de criação de pesquisas em nosso guia sobre como criar e analisar uma pesquisa.

Construímos a Specific para experiências de pesquisa conversacional de classe mundial—transformando a coleta de feedback em um processo sem falhas tanto para criadores de pesquisas quanto para os estudantes que respondem.

O poder das perguntas de acompanhamento

Perguntas de acompanhamento são o segredo das pesquisas conversacionais. Em vez de receber respostas pela metade, você aprofunda, esclarece a confusão e transforma impressões vagas em insights reais e acionáveis. Se você quiser ver isso em ação, confira nosso guia detalhado sobre perguntas de acompanhamento automatizadas.

  • Estudante de Escola Vocacional: “O conselheiro de carreira era ok.”

  • IA de acompanhamento: “Você poderia compartilhar o que funcionou bem para você nessas reuniões—ou o que poderia ter sido melhorado?”

Quantos acompanhamentos perguntar? Na prática, 2 a 3 acompanhamentos são suficientes para a maioria das perguntas abertas—você quer profundidade, sem sobrecarregar as pessoas. Se você já obteve o detalhe necessário, apenas siga para o próximo tópico. A Specific permite que você defina esses limites por pergunta, mantendo você no controle.

Isso faz dela uma pesquisa conversacional: Pessoas não apenas preenchem um formulário—elas participam de uma conversa, que parece mais pessoal e gera feedback mais rico.

Análise de resposta de pesquisa por IA e análise de texto livre por IA: Mesmo com uma enxurrada de feedback aberto, analisar tudo é fácil. Veja nosso guia sobre como analisar respostas usando IA—você descobrirá temas-chave, sentimentos e descobertas acionáveis tanto de dados estruturados quanto não estruturados.

Acompanhamentos automatizados e adaptativos eram impossíveis até agora. Experimente gerar uma pesquisa com a Specific e veja exatamente quanto mais contexto e nuances você pode coletar—sem trabalho adicional.

Veja agora este exemplo de pesquisa sobre apoio à colocação no mercado de trabalho

Experimente pesquisas conversacionais reais projetadas para estudantes de escolas vocacionais—obtenha insights mais profundos instantaneamente, com lógica especialista embutida e acompanhamentos automáticos. Crie sua própria pesquisa e veja você mesmo.

Veja como criar uma pesquisa com as melhores perguntas

Crie sua pesquisa com as melhores perguntas.

Fontes

  1. Wikipedia. Programa de Investimento em Habilidades para Emprego (SEIP), Bangladesh: Estatísticas de treinamento e colocação profissional.

  2. TIME. A Escola Que Vai Conseguir um Emprego para Você: P-Tech da IBM e resultados de educação focada na carreira.

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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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