Q01
Mensagem
Todos os modelosIndustry-Specific
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.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
11 perguntas · ~6 min
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
No último mês, a quantas aulas deste curso você assistiu presencialmente ou ao vivo?
- Todas elas
- A maioria delas
- Cerca da metade
- Algumas
- Nenhuma
Q03
Escala de opiniãoObrigatória
Qual a probabilidade de você recomendar esta aula a um colega que esteja decidindo se assiste ou não?
Escala: 0 – 10
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q04
MatrizObrigatória
O quanto você concorda com cada afirmação sobre esta aula?
5 linhas × 5 colunas
- O ritmo da aula foi adequado
- O instrutor explicou os conceitos com clareza
- Os exemplos utilizados ajudaram na minha compreensão
- Os slides ou materiais visuais apoiaram o aprendizado
- O instrutor incentivou perguntas e discussões
Colunas: Discordo totalmente · Discordo · Neutro · Concordo · Concordo totalmente
Q05
Escala de avaliação
Como você avaliaria a receptividade do instrutor quando você fez perguntas durante ou após a aula?
Intervalo: 1 – 5
Mín:RuimMáx:Excelente
Q06
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória
Se o instrutor pudesse mudar apenas algumas coisas nesta aula, quais seriam mais importantes para você?
- Mais exemplos do mundo real
- Mais tempo para perguntas e discussões
- Explicações mais claras dos conceitos principais
- Conteúdo melhor estruturado ou ritmado
- Estilo de apresentação mais envolvente
- Slides ou recursos visuais aprimorados
- Mais oportunidades de prática direta
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:O que mais melhoraria a aulaPior:O que menos melhoraria a aula
Q07
Entrevista com IA
Peça ao respondente para descrever um momento específico da aula em que se sentiu mais envolvido ou mais perdido, ancorando na afirmação que ele avaliou mais baixo na bateria de ritmo/clareza/exemplos. Obtenha detalhes concretos: o que estava sendo explicado naquele momento, o que o confundiu ou fez sentido, e o que o instrutor poderia ter feito de diferente ali mesmo. Se ele apontou uma principal área de melhoria na pergunta de trade-off, peça para descrever como uma versão corrigida dessa aula seria na prática.
Q08
Texto longo
Há algo mais sobre esta aula que você gostaria de compartilhar com o instrutor ou os organizadores do curso?
Q09
Múltipla escolha
Qual é o seu ano ou nível de estudo atual?
- Primeiro ano
- Segundo ano
- Terceiro ano
- Quarto ano ou acima
- Pós-graduação
- Prefiro não responder
Q10
Múltipla escolha
Qual é a sua área de estudo ou departamento? (Nota do modelo: substitua a lista abaixo pelos departamentos reais da sua instituição antes de publicar.)
- (Substituir por Departamento A)
- (Substituir por Departamento B)
- (Substituir por Departamento C)
- Outro
- Prefiro não responder
Q11
Mensagem
Muito obrigado pelo feedback! Suas respostas são combinadas com as de outros estudantes em um relatório resumido que o instrutor utiliza para aprimorar futuras aulas — respostas individuais nunca são compartilhadas com o nome associado.
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
- Combines quick quantitative pulses (pacing/clarity opinion scale, agreement matrix, instructor responsiveness rating) with a max-diff question that forces students to prioritize which single change matters most
- Includes an AI follow-up interview that asks the student to describe one specific confusing or engaging moment, turning generic 'it was fine' answers into concrete, actionable detail for the instructor
- Bookends the survey with friendly chat-style intro/outro messages and closes with an open long-text field so students can add anything the structured questions missed
- Captures context (attendance frequency, year of study, field/department) so instructors can see if feedback patterns differ by student segment
SurveyMonkey
Teaching Assistant Evaluation: TA Survey ExamplesThis is a ready-to-use template on an established survey platform, aimed at evaluating teaching assistants rather than lecture-specific instructor performance, so it's a related but not identical use case. It likely covers standard rating and open-text questions typical of SurveyMonkey's education templates, with the platform's usual reporting and distribution tools. No AI-driven probing or per-response scoring is part of the offering.
O que faz bem
- Backed by a well-known, mature survey platform with broad distribution and analytics tooling
- Purpose-built for academic/teaching evaluation context, so question framing is likely relevant to instructors
- Ready to deploy without configuration, useful for a quick baseline TA evaluation
Onde deixa a desejar
- Static question set with no adaptive AI follow-up to probe vague answers like 'it was fine'
- No voice AI interview option or guided screen-share tasks
- No transparent, published prompt/methodology for how responses are interpreted or scored
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Feedback Pós-Aula e Qualidade do Ensino”?
O modelo inclui 11 perguntas prontas para usar, começando por: “Olá! Adoraríamos receber seu feedback honesto sobre a aula que você acabou de assistir (presencialmente ou online). Suas…” · “No último mês, a quantas aulas deste curso você assistiu presencialmente ou ao vivo?” · “Qual a probabilidade de você recomendar esta aula a um colega que esteja decidindo se assiste ou não?”. 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 11 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.
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