Rigor e reprodutibilidade, de fábrica.
Metodologia transparente, citações de origem auditáveis e controles de qualidade honestos — nada de caixa-preta. Feito para pesquisadores que precisam que estudo, dados e métodos resistam à revisão.
A maioria das ferramentas de pesquisa com IA é uma caixa-preta.
Ferramentas proprietárias com IA prometem velocidade, mas escondem o método. Prompts, lógica de sondagem e regras de qualidade ficam invisíveis — ou seja, os estudos não são reprodutíveis, e os revisores não têm como avaliar a metodologia.
A pesquisa acadêmica exige o oposto: métodos transparentes, configurações inspecionáveis e dados que você defende na revisão por pares. Não uma promessa de fornecedor.
“Métodos que você publica. Dados que você defende.”
Por que equipes acadêmicas usam.
Metodologia transparente
Cada prompt, regra de sondagem e verificação de qualidade fica visível e exportável. Estudos reprodutíveis por design, não por acaso.
Dados de origem auditáveis
Respostas brutas, sinalizações de atenção e relatórios temáticos são exportados juntos. Os revisores veem a evidência, não só a conclusão.
Qualidade que você reporta
Taxas de verificação de atenção, tempos de conclusão e notas de qualidade das respostas — tudo capturado automaticamente.
Fluxos compatíveis com comitês de ética
Anonimato, fluxos de consentimento e controles de residência de dados já vêm integrados. Configure uma vez, aplique a todos os estudos.
Feito para equipes acadêmicas.
Baterias de validação, protocolos qualitativos, avaliações de curso — modelos com métodos transparentes e configurações exportáveis.
Avaliação da Disciplina: Eficácia do Ensino e Carga de Trabalho
Coleta feedback estruturado dos estudantes sobre a eficácia do professor, os materiais da disciplina, o equilíbrio da carga de trabalho e os resultados de aprendizagem, a fim de subsidiar melhorias na disciplina ao final do semestre nos níveis de graduação ou pós-graduação.
Ver modeloPesquisa sobre a Experiência e o Suporte a Pesquisadores Acadêmicos
Mede como estudantes de pós-graduação, pós-doutorandos e docentes realmente distribuem seu tempo de pesquisa e o quão bem financiamento, mentoria, tempo protegido e colaboração apoiam seu trabalho. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda o maior obstáculo apontado por cada respondente, reconstruindo um exemplo recente concreto em vez de uma reclamação vaga. Desenvolvida para escritórios de pesquisa, diretores e PIs que fazem benchmarking do suporte à pesquisa.
Ver modeloPesquisa de Avaliação do Curso de Estudos Sociais
Mede como os estudantes vivenciaram um curso de estudos sociais — relevância do material, clareza do ensino, qualidade das discussões e quais unidades realmente fizeram sentido — para professores, coordenadores de departamento e equipes de currículo que analisam um curso após um período letivo. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda o raciocínio por trás da nota de recomendação dos estudantes e de suas preferências de tópicos, em vez de parar no número.
Ver modeloReprodutibilidade em Pesquisas Moderadas por IA: Uma Avaliação de Pesquisadores
Esta pesquisa explora as experiências dos pesquisadores com reprodutibilidade, transparência e qualidade de dados em pesquisas moderadas por IA. Ela serve como modelo de estudo de replicação para entender as práticas atuais, identificar barreiras e avaliar o papel da transparência da plataforma em possibilitar estudos moderados por IA que sejam reprodutíveis.
Ver modeloPesquisa que se sustenta.
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