QuestionPunkQuestionPunk
Comece grátis
Todos os modelos
Education & Academic

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.

Usar este modeloVer mais modelos

Perguntas de exemplo

Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.

29 perguntas · ~12 min
Q01
Mensagem

Bem-vindo(a) a esta avaliação de fim de semestre da disciplina. Suas respostas ajudarão a melhorar o ensino, os materiais e o equilíbrio da carga de trabalho para futuros estudantes. Esta pesquisa é voluntária e anônima — suas respostas individuais não serão compartilhadas com o professor e serão relatadas apenas de forma agregada. Não há respostas certas ou erradas; estamos interessados em suas opiniões sinceras. A pesquisa leva aproximadamente de 8 a 10 minutos para ser concluída. Você pode interrompê-la a qualquer momento.

Q02
Múltipla escolha

Como esta disciplina foi ministrada principalmente neste semestre?

  • Presencial
  • Híbrida
  • Online (síncrona/ao vivo)
  • Online (assíncrona/no seu próprio ritmo)
  • Outro
Q03
Escala de opinião

De modo geral, quão eficaz foi o professor neste semestre?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada eficazMáx:Extremamente eficaz
Q04
Escala de opinião

Quão úteis foram as leituras obrigatórias e os livros-texto para esta disciplina?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada úteisMáx:Extremamente úteis
Q05
Lista suspensa

Fora do horário regular de aula, aproximadamente quantas horas por semana você dedicou a esta disciplina?

  • 0 a 2 horas
  • 3 a 5 horas
  • 6 a 8 horas
  • 9 a 11 horas
  • 12 a 15 horas
  • 16 horas ou mais
Q06
Escala de opinião

Quão justa foi a avaliação de notas nesta disciplina?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito injustaMáx:Muito justa
Q07
Texto longo

Qual aspecto desta disciplina mais contribuiu para o seu aprendizado?

Q08
Lista suspensa

Qual é a sua idade?

  • 17 anos ou menos
  • 18 a 20
  • 21 a 24
  • 25 a 34
  • 35 anos ou mais
  • Prefiro não informar
Q09
Mensagem

Obrigado por concluir esta pesquisa. Seu feedback é anônimo e será utilizado para melhorar esta disciplina em semestres futuros.

Q10
Múltipla escolha

Com que frequência esta turma se reuniu ao vivo (presencial ou online) por semana?

  • Uma vez
  • Duas vezes
  • Três vezes
  • Quatro ou mais
  • Não se aplica (totalmente assíncrona)
Q11
Escala de opinião

O professor comunicou o conteúdo da disciplina com clareza.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q12
Escala de opinião

Quão úteis foram os slides ou as anotações das aulas?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada úteisMáx:Extremamente úteis
Q13
Múltipla escolha

Em comparação com suas outras disciplinas neste semestre, a carga de trabalho desta disciplina foi:

  • Muito menor
  • Um pouco menor
  • Aproximadamente igual
  • Um pouco maior
  • Muito maior
Q14
Escala de opinião

Alcancei os resultados de aprendizagem pretendidos para esta disciplina.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q15
Texto longo

O que, se houver algo, deveria ser melhorado em semestres futuros?

Q16
Múltipla escolha

Qual é a sua identidade de gênero?

  • Mulher
  • Homem
  • Não binário
  • Prefiro me autodescrever
  • Prefiro não informar
Q17
Escala de opinião

O professor estava bem preparado para as aulas.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q18
Escala de opinião

Quão úteis foram os recursos online (por exemplo, conteúdo no LMS, vídeos, links complementares)?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada úteisMáx:Extremamente úteis
Q19
Múltipla escolha

Como você descreveria o ritmo desta disciplina?

  • Muito lento
  • Um pouco lento
  • Adequado
  • Um pouco rápido
  • Muito rápido
Q20
Escala de opinião

Qual a probabilidade de você recomendar esta disciplina a outro estudante?

Escala: 0 – 10
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q21
Entrevista com IA

Com base no feedback que você compartilhou, gostaríamos de explorar algumas de suas respostas com mais detalhes.

Q22
Lista suspensa

Qual é o seu ano ou nível de estudo atual?

  • Primeiro ano
  • Segundo ano
  • Terceiro ano
  • Quarto ano
  • Quinto ano ou mais
  • Pós-graduação
  • Outro
Q23
Escala de opinião

O professor foi receptivo às perguntas e preocupações dos estudantes.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q24
Escala de opinião

Quão bem os materiais da disciplina apoiaram os objetivos de aprendizagem declarados?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada bemMáx:Extremamente bem
Q25
Ordenação

Classifique as atividades a seguir de acordo com o tempo que você dedicou a elas fora da aula, do maior para o menor tempo.

  1. Ler ou revisar materiais
  2. Fazer tarefas ou lições de casa
  3. Estudar para provas ou testes
  4. Trabalhar em projetos ou trabalhos escritos
  5. Participar de grupos de estudo ou discussões
Arraste para ordenar
Q26
Lista suspensa

Qual das opções melhor descreve a sua principal área de estudo?

  • Artes e Humanidades
  • Ciências Sociais
  • Ciências Naturais
  • Engenharia
  • Administração/Negócios
  • Saúde e Medicina
  • Educação
  • Ciência da Computação/TI
  • Outro
Q27
Escala de opinião

O professor forneceu feedback oportuno e útil sobre as atividades.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q28
Múltipla escolha

Qual é a sua situação de matrícula neste semestre?

  • Tempo integral
  • Tempo parcial
  • Prefiro não informar
Q29
Múltipla escolha

Você é estudante nacional ou internacional?

  • Estudante nacional
  • Estudante internacional
  • Prefiro não informar

O que está incluído

  • Acompanhamento com IA

    Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.

  • Verificações de atenção

    Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.

  • Textos escritos por IA

    Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.

  • Relatório automático

    Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.

Como se compara

Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.

Por que este modelo

  • Goes beyond static ratings with an AI follow-up interview that probes deeper into specific student responses (e.g., clarifying what 'improved' or 'unclear' feedback actually means) instead of leaving low scores unexplained.
  • Separately measures instructor effectiveness (clarity, preparedness, responsiveness, feedback timeliness), materials helpfulness (readings, slides, online resources), and workload/pace, so end-of-term reports can pinpoint exactly what needs to change.
  • Includes a ranking question on how out-of-class time is actually spent and a workload-hours dropdown, giving administrators concrete workload data rather than a single generic 'workload' rating.
  • Captures demographic and enrollment context (year of study, field of study, enrollment status, domestic/international) so results can be segmented, alongside open-text questions on what supported learning and what should improve.

Jotform

Online Course Instructor Feedback Form Template

A ready-to-use, customizable form focused on instructor feedback for online courses, built on Jotform's drag-and-drop form builder. It's fielding-ready but appears scoped mainly to instructor performance rather than the fuller mix of materials, workload, and outcomes. Like most Jotform templates, it's a static question set with no adaptive follow-up logic.

O que faz bem

  • Easy to customize within Jotform's widely-used form builder
  • Focused specifically on instructor feedback, which keeps it simple to deploy
  • Benefits from Jotform's broad integrations and form-sharing ecosystem

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI follow-up questioning — every respondent sees the same fixed fields
  • No automated per-response quality scoring or AI-generated analysis report
  • Narrower scope (instructor-only) versus a full teaching effectiveness, materials, and workload evaluation

QuestionPro

Course evaluation sample questions and survey template

A sample-questions-and-template page covering course and teacher evaluation, useful as a question bank and starting point for building a survey in QuestionPro. It reads partly as a guide with example items rather than a single polished, ready-to-field instrument. Standard multiple-choice/rating format with no mention of adaptive interviewing.

O que faz bem

  • Broad sample question bank covering both course and teacher evaluation angles
  • Backed by QuestionPro's established survey platform and analytics dashboard
  • Flexible for researchers wanting to pick and choose items to build their own version

Onde deixa a desejar

  • Presented as sample questions/guide content rather than one turnkey, fielding-ready template
  • No adaptive AI follow-up interviews or voice-based interviewing
  • No transparent, published prompt methodology or automated quality scoring of open responses

SurveyMonkey

Training Course Evaluation Template: Questions & Feedback Guide

Positioned as a general training-course evaluation template with guidance on question design, more oriented toward corporate/professional training than undergraduate or graduate academic courses. It's usable as a static survey but the framing and question guide are less tailored to academic instructor effectiveness and grading fairness. No adaptive interviewing is offered.

O que faz bem

  • Backed by SurveyMonkey's mature survey infrastructure and reporting dashboards
  • Includes guidance/context on question design, not just a bare question list
  • Easy to launch quickly for organizations already on SurveyMonkey

Onde deixa a desejar

  • Framed around workplace/training evaluation rather than academic course evaluation specifics like grading fairness or learning outcomes
  • Fixed, static question set with no adaptive AI probing of individual student responses
  • No AI-generated qualitative analysis or automated response quality scoring

SurveySparrow

Sample Course Evaluation Form Template

A conversational-style, fielding-ready course evaluation form built on SurveySparrow's chat-like UI, covering general course feedback. It leans toward a friendlier presentation layer rather than deep, structured coverage of instructor effectiveness, materials, and workload separately. No adaptive interviewing or voice-based follow-up is indicated.

O que faz bem

  • Conversational UI style may improve completion rates versus traditional grid forms
  • Ready to deploy quickly for basic course feedback collection
  • Part of SurveySparrow's broader survey and NPS tooling ecosystem

Onde deixa a desejar

  • Conversational format is still a fixed script — no dynamic AI-generated follow-up questions based on what a student actually says
  • No automated quality scoring of open-text responses or AI-authored summary reports
  • Less granular breakdown of materials (readings vs. slides vs. online resources) than a dedicated teaching-effectiveness instrument

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Avaliação da Disciplina: Eficácia do Ensino e Carga de Trabalho”?

O modelo inclui 29 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo(a) a esta avaliação de fim de semestre da disciplina. Suas respostas ajudarão a melhorar o ensino, os materiai…” · “Como esta disciplina foi ministrada principalmente neste semestre?” · “De modo geral, quão eficaz foi o professor neste semestre?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.

Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?

Os participantes normalmente terminam as 29 perguntas em cerca de 12 minutos.

Posso personalizar este modelo?

Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.

Este modelo é gratuito?

Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.

Pronto para publicar?

Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.

Usar este modeloComeçar grátis

Modelos relacionados

Mais estudos sobre temas semelhantes.

Ver todos
Education & Academic

Avaliação de Fim de Semestre do Curso e do Professor

Uma avaliação estruturada de fim de semestre que mede as percepções dos alunos sobre a qualidade do ensino, os materiais do curso, a carga de trabalho e o ritmo. Projetada para instituições de ensino superior que buscam feedback acionável para aprimorar o design dos cursos e a eficácia do ensino.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Avaliação da Eficácia Docente

Mede como os alunos vivenciam a atuação de um professor em termos de clareza, engajamento, feedback, disponibilidade e imparcialidade, além da satisfação geral e da probabilidade de recomendação. Desenvolvida para departamentos acadêmicos e coordenadores de curso que realizam avaliações de fim de semestre, com uma entrevista de acompanhamento por IA que aprofunda o momento ou a atividade específica que mais influenciou a avaliação de um aluno.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Feedback sobre Experiência no Curso e Resultados de Aprendizagem

Um instrumento estruturado para coletar o feedback dos alunos sobre a satisfação com o curso, a eficácia do ensino e os resultados de aprendizagem. Desenvolvido para aplicação ao final do semestre, a fim de apoiar melhorias no curso baseadas em dados.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Feedback dos Alunos ao Final do Curso

Captura como os alunos vivenciaram um curso — clareza da instrução, carga de trabalho, materiais e eficácia do professor — além de uma priorização best-worst sobre o que corrigir primeiro. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda o raciocínio por trás da avaliação geral, para que os professores obtenham detalhes específicos e acionáveis em vez de apenas um número.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Feedback Pós-Aula e Qualidade do Ensino

Captura o quão clara, bem ritmada e envolvente foi uma aula, além de quais aspectos específicos (ritmo, exemplos, perguntas e respostas, materiais) os estudantes mais desejam ver aprimorados. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda em um momento concreto que o estudante achou confuso ou envolvente, transformando avaliações vagas do tipo 'foi ok' em detalhes concretos sobre os quais um instrutor pode agir.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Feedback de Fim de Curso e Melhoria da Disciplina

Registra como os alunos vivenciaram uma disciplina — clareza do ensino, ritmo, carga de trabalho e o que realmente os ajudou a aprender — e então usa uma entrevista de acompanhamento com IA para aprofundar o momento específico por trás da avaliação geral. Desenvolvida para professores e departamentos que querem mais do que um número de satisfação ao final do período.

Ver modelo