Q01
Mensagem
Todos os modelosEducation & Academic
Pesquisa de Avaliação de Pares em Projeto em Grupo
Registra como os alunos avaliam a contribuição, a comunicação, a confiabilidade e a qualidade do trabalho de um colega de equipe em um projeto compartilhado, além de como dividiriam o crédito entre a equipe. Uma entrevista de acompanhamento por IA investiga o comportamento específico por trás da avaliação, em vez de se contentar com um número vago, fornecendo aos instrutores evidências para identificar quem não colaborou e reconhecer os bons colaboradores.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
10 perguntas · ~6 min
Q02
Texto curtoObrigatória
Qual colega de equipe você está avaliando nesta resposta? Informe o nome completo dele(a).
Q03
MatrizObrigatória
Pensando no trabalho deste colega de equipe no projeto, o quanto você concorda com cada afirmação?
5 linhas × 5 colunas
- Contribuiu com uma parcela justa da carga de trabalho total
- Comunicou-se com clareza e respondeu às mensagens prontamente
- Produziu um trabalho com a qualidade que o projeto exigia
- Cumpriu os prazos e honrou os compromissos
- Lidou com desacordos ou contratempos de forma construtiva
Colunas: Discordo totalmente · Discordo · Neutro · Concordo · Concordo totalmente
Q04
Escala de opiniãoObrigatória
De modo geral, como você avaliaria a contribuição deste colega de equipe para o resultado final do projeto?
Escala: 0 – 10
Mín:Não contribuiuMáx:Contribuição excepcional
Q05
Distribuição de pontosObrigatória
Distribua 100 pontos entre todos os integrantes da sua equipe, incluindo você, com base no quanto cada pessoa realmente contribuiu para o resultado final. (Nota do modelo: substitua os nomes de exemplo abaixo pela sua lista real de integrantes antes de iniciar.)
- Você mesmo(a)
- (Substitua pelo nome do colega de equipe 1)
- (Substitua pelo nome do colega de equipe 2)
- (Substitua pelo nome do colega de equipe 3)
- (Substitua pelo nome do colega de equipe 4, exclua se não for necessário)
Distribua 100 pontos
Q06
Múltipla escolha
Você escolheria trabalhar com este colega de equipe novamente em um futuro projeto em grupo?
- Sim, com certeza
- Provavelmente
- Provavelmente não
- Não
Q07
Entrevista com IA
Peça ao respondente que descreva um momento ou tarefa específica que melhor ilustre a avaliação geral que ele deu à contribuição deste colega de equipe. Se a distribuição de pontos atribuiu a este colega notavelmente menos ou mais pontos do que uma divisão igualitária, investigue diretamente o motivo. Se a avaliação foi alta em todas as afirmações, mas a resposta sobre 'trabalhar novamente' foi morna (ou vice-versa), traga à tona e resolva essa tensão com um exemplo concreto.
Q08
Texto longo
Cite uma coisa específica que este colega de equipe fez bem e uma coisa que ele poderia melhorar para futuros trabalhos em grupo.
Q09
Múltipla escolha
Qual foi seu papel principal nesta equipe?
- Líder / coordenador da equipe
- Colaborador central
- Colaborador periférico ou ocasional
- Não tenho certeza
- Prefiro não dizer
Q10
Mensagem
Tudo pronto — obrigado pelo seu feedback sincero. Seu instrutor analisará estas respostas junto com a entrega final do projeto, e suas respostas individuais não serão compartilhadas diretamente com os colegas de equipe.
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 overall rating by pairing structured questions (agreement matrix, contribution scale, credit-allocation split) with an AI follow-up interview that asks the respondent to walk through one specific moment illustrating the teammate's behavior — turning vague scores into concrete evidence.
- Includes a constant-sum credit allocation across the whole team, not just the one teammate being rated, so instructors can compare how multiple team members perceive the same distribution of effort.
- Captures the respondent's own role on the team and asks for one specific strength and one specific improvement area in their own words, giving context for interpreting their ratings.
- Produces an auto-generated report built from transparent, visible prompts, so instructors can see exactly what was asked and why a follow-up probe was triggered, rather than reviewing raw open-text alone.
Jotform
Student Peer Evaluation Form TemplateA ready-to-field static form for rating a teammate on standard peer-evaluation criteria, built on Jotform's drag-and-drop builder. It's a solid starting point for basic collection but relies entirely on fixed rating fields with no mechanism to probe further when a rating looks off. Best suited for instructors who just need a simple, quick-to-deploy scorecard.
O que faz bem
- Fielding-ready template usable immediately without survey design work
- Familiar drag-and-drop customization within Jotform's broader form ecosystem
- Likely integrates with Jotform's existing reporting and data export tools
Onde deixa a desejar
- Static rating fields only — no adaptive follow-up when a response is vague or suggests a free-rider situation
- No voice-based interview option for richer qualitative context
- No published per-response quality scoring or transparent prompt methodology
Typeform
Student Peer Evaluation FormA conversational, one-question-at-a-time peer evaluation template that benefits from Typeform's polished respondent experience and higher completion rates. It covers the standard peer-review criteria but, like other form builders, cannot dynamically dig into a specific answer beyond what's pre-scripted. Good for a clean, low-friction survey rather than an investigative one.
O que faz bem
- Engaging, mobile-friendly conversational form format known to boost completion
- Fielding-ready template requiring minimal setup
- Clean visual design consistent with Typeform's brand
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up — question flow is fixed regardless of how a respondent answers
- No voice AI interview mode for capturing spoken detail on teammate behavior
- No automated quality scoring or auto-generated evidence report for instructors
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Avaliação de Pares em Projeto em Grupo”?
O modelo inclui 10 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por dedicar alguns minutos para refletir sobre sua experiência no projeto em grupo. Isso ajuda seu instrutor a…” · “Qual colega de equipe você está avaliando nesta resposta? Informe o nome completo dele(a).” · “Pensando no trabalho deste colega de equipe no projeto, o quanto você concorda com cada afirmação?”. 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 6 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.
Modelos relacionados
Mais estudos sobre temas semelhantes.
Education & Academic
Pesquisa de Percepção dos Alunos sobre a Qualidade do Curso
Capta como os alunos realmente vivenciam um curso ou programa — clareza do ensino, justiça, carga de trabalho e engajamento — combinada com um acompanhamento por IA que aprofunda o momento específico por trás da avaliação geral. Desenvolvida para professores, coordenadores de programa e equipes de assuntos acadêmicos que querem mais do que avaliações por estrelas no fim do semestre.
Ver modeloEducation & Academic
Avaliação de Desempenho de Projetos em Equipe e Grupo
Captura como um grupo ou equipe desempenhou em um projeto compartilhado — coordenação, distribuição justa de tarefas, comunicação e qualidade geral do resultado — para gestores, educadores ou líderes de projeto que avaliam a dinâmica da equipe após o término de uma colaboração. A entrevista de acompanhamento com IA aprofunda o momento ou a decisão específica que mais ajudou ou prejudicou o desempenho do grupo, indo além de avaliações genéricas.
Ver modeloEducation & Academic
Pesquisa de Feedback entre Colegas e Relacionamento de Trabalho
Coleta feedback estruturado de colegas sobre a colaboração, confiabilidade e hábitos de comunicação de um colega específico, além de uma classificação best-worst dos seus pontos fortes mais marcantes. Uma entrevista de acompanhamento por IA aprofunda um exemplo concreto e recente por trás das avaliações, de modo que o feedback funcione como evidência, e não apenas como notas.
Ver modeloEducation & Academic
Avaliação de Desempenho e Colaboração da Equipe
Avalia o quão bem uma equipe se comunica, toma decisões, divide a carga de trabalho e apoia seus membros — diretamente das pessoas que realizam o trabalho. Desenvolvida para gestores e RH que realizam verificações regulares da saúde da equipe, com um acompanhamento por IA que aprofunda a história real por trás de qualquer obstáculo ou nota baixa apontada pelos membros, não apenas o número que atribuíram.
Ver modeloEducation & Academic
Avaliação de Pares 360 e Pesquisa de Relacionamento de Trabalho
Um modelo estruturado de avaliação de pares para ciclos de feedback 360 graus — abrangendo competências essenciais de colaboração, uma avaliação geral de eficácia e uma priorização best-worst de áreas de desenvolvimento — além de uma entrevista de acompanhamento com IA que reconstrói o incidente concreto por trás da avaliação, para que o feedback não seja apenas um número. Desenvolvido para RH, people ops e líderes de equipe que conduzem ciclos de avaliação de pares.
Ver modeloEducation & Academic
Pesquisa de Feedback entre Pares e Desenvolvimento de Habilidades de Apresentação
Coleta feedback estruturado e específico de comportamentos de colegas que assistiram a uma apresentação — abrangendo clareza, condução, recursos visuais, ritmo e sessão de perguntas — além de uma classificação de trade-off sobre o que mais precisa de melhorias. Uma entrevista de acompanhamento com IA explora o momento específico que se destacou, transformando feedbacks vagos de 'bom trabalho' em um exemplo concreto sobre o qual o apresentador pode agir.
Ver modelo