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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.
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Pesquisa de Feedback dos Alunos ao Final do Curso
Obrigado por dedicar alguns minutos para compartilhar um feedback honesto sobre este curso. Suas respostas são totalmente confidenciais e anonimizadas. Elas ajudam o professor a melhorar o curso para futuros alunos e são mais úteis quanto mais específicas forem. Cerca de 5 minutos.
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Tema Padrão. Você pode mudar as cores e as fontes.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
10 perguntas · ~7 min
Q01
Texto curtoObrigatória
Sobre qual curso é este feedback? (Inclua o código ou a turma, se souber.)
Q02
Escala de opiniãoObrigatória
Qual a probabilidade de você recomendar este curso a outro aluno do seu programa?
Escala: 0 – 10
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q03
MatrizObrigatória
O quanto você concorda com cada afirmação sobre este curso?
5 linhas × 5 colunas
- Os objetivos de aprendizagem estavam claros desde o início
- A carga de trabalho foi gerenciável considerando a carga horária de créditos
- O professor estava acessível quando precisei de ajuda
- As avaliações (provas, trabalhos) refletiram de forma justa o que foi ensinado
- Os materiais do curso (leituras, slides, exemplos) foram úteis
Colunas: Discordo totalmente · Discordo · Neutro · Concordo · Concordo totalmente
Q04
Escala de avaliaçãoObrigatória
Como você avaliaria a eficácia do ensino do professor neste período?
Intervalo: 1 – 5
Mín:RuimMáx:Excelente
Q05
Múltipla escolhaObrigatória
Em uma semana típica deste período, com que frequência você participou ativamente (fazendo perguntas, em discussões, em trabalhos em grupo) neste curso?
- Nunca
- Raramente (uma ou duas vezes no período todo)
- Às vezes (algumas vezes por mês)
- Na maioria das semanas
- Em todas as aulas
Q06
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória
Entre as áreas abaixo, qual mais precisa de melhoria e qual menos precisa de melhoria?
- Ritmo das aulas ou módulos
- Clareza das explicações
- Quantidade e gerenciabilidade da carga de trabalho
- Rapidez e utilidade do feedback sobre os trabalhos
- Oportunidades para perguntas e discussões
- Qualidade dos materiais do curso
- Justiça e clareza da avaliação de notas
- Disponibilidade do professor fora da aula
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Mais precisa de melhoriaPior:Menos precisa de melhoria
Q07
Entrevista com IA
Investigue o raciocínio por trás da nota de probabilidade de recomendação do respondente e da afirmação com menor concordância na bateria de avaliações. Peça um momento ou exemplo específico (uma aula, um trabalho ou uma interação) que moldou sua visão, e se foi um problema pontual ou algo que ocorreu repetidamente. Se ele apontou uma área na priorização de melhorias, pergunte como seria uma solução concreta do ponto de vista dele. Se a avaliação geral foi alta, pergunte o que quase deu errado ou o que poderia falhar no próximo período.
Q08
Múltipla escolha
Você faria outro curso com este professor se sua agenda permitisse?
- Sim, com certeza
- Provavelmente
- Não tenho certeza
- Provavelmente não
- Não
Q09
Múltipla escolha
Em que ano de estudo você está atualmente?
- Primeiro ano
- Segundo ano
- Terceiro ano
- Quarto ano ou além
- Pós-graduação
- Prefiro não dizer
Q10
Múltipla escolha
Qual é o seu programa ou curso principal?
- Administração ou Economia
- Outro
- Prefiro não dizer
Mensagem
Isso é tudo — obrigado pelo feedback detalhado! Suas respostas serão analisadas pelo professor e pelo departamento para orientar melhorias na próxima oferta deste curso.
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 a single satisfaction score by pairing a numeric recommendation rating with an AI follow-up interview that probes the reasoning behind it, so instructors get specific, actionable detail instead of just a number
- Includes a max-diff best-worst prioritization exercise so instructors know what to fix first, not just what students are dissatisfied with
- Combines structured measurement (matrix agreement statements, instructor effectiveness rating, participation frequency) with open-ended context, giving both quantifiable trends and qualitative reasoning
- Captures program/year-of-study context alongside course-specific feedback, enabling segmentation without extra survey design work
Jotform
Distance Learning Feedback Form for StudentsThis is a fielding-ready static form aimed at distance/remote learning feedback rather than general in-person course evaluation. It's built on Jotform's drag-and-drop form builder with standard field types. Useful as a quick-start template, but it collects fixed responses only with no mechanism to dig deeper into any single answer.
O que faz bem
- Ready to deploy immediately with Jotform's established form-building and distribution tools
- Purpose-built for remote/distance learning context, which may better match online-course use cases
- Likely supports standard field types (ratings, multiple choice, text) common to feedback forms
Onde deixa a desejar
- Static question set with no adaptive AI follow-up to probe reasoning behind ratings
- No built-in prioritization mechanism (e.g., best-worst scaling) to rank what needs fixing first
- No automated per-response quality scoring or auto-generated analytical report
SurveySparrow
Student Feedback Survey TemplateA general-purpose student feedback template rather than one tailored specifically to end-of-course evaluation. It's presented as a conversational, ready-to-use survey on SurveySparrow's platform. It covers broad feedback themes but doesn't appear to include a structured prioritization exercise or deeper reasoning capture.
O que faz bem
- Conversational, chat-style survey format that can feel more engaging than a traditional form
- Ready-to-use template requiring minimal setup
- General education framing makes it adaptable across course types
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interview to follow up on low or high ratings with targeted questions
- No best-worst prioritization to identify the single most urgent area to address
- No transparent, published probing methodology or automated quality scoring of responses
Typeform
Student Feedback Survey TemplateA conversational, one-question-at-a-time survey template well-suited to general student feedback collection. It's a static template built for Typeform's polished form experience rather than course-evaluation-specific research design. It doesn't appear to include voice interviews, adaptive probing, or a formal prioritization method.
O que faz bem
- Polished, one-question-at-a-time interface known for strong completion rates
- Easy to customize branding and question flow within Typeform's builder
- Ready to deploy quickly for general student feedback needs
Onde deixa a desejar
- Fixed question flow with no adaptive AI follow-up to explore the 'why' behind a rating
- No best-worst prioritization feature to surface the top issue to fix first
- No automated quality scoring or auto-generated report synthesizing open-ended responses
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Feedback dos Alunos ao Final do Curso”?
O modelo inclui 10 perguntas prontas para usar, começando por: “Sobre qual curso é este feedback? (Inclua o código ou a turma, se souber.)” · “Qual a probabilidade de você recomendar este curso a outro aluno do seu programa?” · “O quanto você concorda com cada afirmação sobre este curso?”. 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 10 perguntas em cerca de 7 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.
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