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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.

Perguntas de exemplo

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

12 perguntas · ~7 min
Q01
Mensagem

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.

Q02
Texto curtoObrigatória

Sobre qual curso é este feedback? (Inclua o código ou a turma, se souber.)

Q03
Escala de opiniãoObrigatória

Qual a probabilidade de você recomendar este curso a outro aluno do seu programa?

Escala: 010
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q04
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
Q05
Escala de avaliaçãoObrigatória

Como você avaliaria a eficácia do ensino do professor neste período?

Intervalo: 15
Mín:RuimMáx:Excelente
Q06
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
Q07
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
Q08
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.

Q09
Múltipla escolha

Você faria outro curso com este professor se sua agenda permitisse?

  • Sim, com certeza
  • Provavelmente
  • Não tenho certeza
  • Provavelmente não
  • Não
Q10
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
Q11
Múltipla escolha

Qual é o seu programa ou curso principal?

  • (Substitua pela lista dos seus programas, ex.: Administração, Engenharia, Artes)
  • Outro
  • Prefiro não dizer
Q12
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 Students

This 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 Template

A 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 Template

A 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 12 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por dedicar alguns minutos para compartilhar um feedback honesto sobre este curso. Suas respostas são totalment…” · “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 conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.

Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?

Os participantes normalmente terminam as 12 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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