QuestionPunkQuestionPunk
Comece grátis
Todos os modelos
Education & Academic

Student Program Recommendation & Advocacy Survey

Measures how likely students are to recommend a course, program, or instructor to a peer, what drives that willingness, and where the experience falls short. An AI follow-up interview digs into the specific reasons behind each student's score, surfacing concrete moments and details that a rating alone can't capture. Built for academic departments, bootcamps, and course teams tracking word-of-mouth and retention risk.

Usar este modeloVer mais modelos

Perguntas de exemplo

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

10 perguntas · ~6 min
Q01
Mensagem

Hi! We're checking in on your experience with (Replace with course/program name) and whether you'd recommend it to another student. Your responses are completely confidential and anonymized. This takes about 5 minutes and your honest feedback helps us improve it. (Template note: replace the program name and any references throughout before launching.)

Q02
Escala de opiniãoObrigatória

How likely are you to recommend this program to a fellow student in a similar situation?

Escala: 0 – 10
Mín:Not at all likelyMáx:Extremely likely
Q03
MatrizObrigatória

How would you rate each of the following aspects of your experience?

5 linhas × 5 colunas
  • Quality of instruction
  • Relevance of course content to your goals
  • Workload and pacing
  • Availability of support (instructors, TAs, advisors)
  • Preparation for next steps (further study, career, project work)
Colunas: Poor · Below average · Average · Good · Excellent
Q04
Múltipla escolhaObrigatória

In the last month, which single thing most influenced how you'd describe this program to a friend?

  • A specific class, lecture, or assignment
  • Interaction with an instructor or advisor
  • Workload or time demands
  • Career or academic outcomes you're seeing
  • Interactions with other students
  • Administrative or logistical issues
Q05
Ordenação

If you could change three things about this program, rank these from most to least urgent to fix.

  1. Course content and materials
  2. Instructor availability and feedback speed
  3. Workload and pacing
  4. Clarity of expectations and grading
  5. Career or academic support
  6. Peer collaboration opportunities
  7. Administrative processes
Arraste para ordenar
Q06
Entrevista com IA

Reference the respondent's recommendation likelihood score directly and ask them to walk through the specific experience that most shaped it — a class, conversation, or moment. If the score is 8 or above, probe what would make them actively promote the program rather than just approve of it. If the score is 6 or below, identify the single fixable issue that would move their score up, and press for a concrete example rather than a general complaint. Do not let vague answers like 'it was fine' or 'not great' stand without a specific instance.

Q07
Texto longo

Is there anything else about your experience — good or bad — that these questions didn't capture?

Q08
Múltipla escolha

What is your current year or stage in the program?

  • First year
  • Second year
  • Third year
  • Fourth year or beyond
  • Recently completed/graduated
  • Prefer not to say
Q09
Texto curto

What is your major, track, or program specialization? (Optional)

Q10
Mensagem

Thank you for sharing your honest perspective! Your responses will be reviewed alongside other students' feedback to guide changes to the program — individual answers are not shared with instructors in identifiable form.

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

  • Directly measures recommendation likelihood with an opinion scale, then uses an AI follow-up interview that references the respondent's specific score to dig into the concrete reasons behind it — something a static rating question can't do.
  • Combines quantitative signals (opinion scale, matrix ratings, ranking of what to change) with qualitative depth (open long-text and AI-driven probing) in a single flow, rather than forcing a choice between the two.
  • Includes a ranking question so departments know which specific changes students prioritize, plus optional major/stage questions to segment recommendation drivers and retention risk by student group.
  • Ends with a transparent close-out message and produces an auto-generated report, so course teams get organized findings without manually coding open-ended responses.

QuestionPro

Course evaluation sample questions and survey template

A course/teacher evaluation template with sample questions covering instructional quality, materials, and general satisfaction. It's a fielding-ready static form aimed at broad course evaluation rather than specifically isolating word-of-mouth recommendation drivers. Good for standard end-of-term evaluations but not built around a single recommendation-likelihood metric.

O que faz bem

  • Established survey template library with sample question sets tailored to academic course/teacher evaluation
  • Covers general course quality dimensions likely useful for broad satisfaction reporting
  • Backed by a full survey platform with standard analytics and reporting tools

Onde deixa a desejar

  • Static question set with no adaptive AI follow-up to probe the specific reasons behind a low or high evaluation score
  • No voice AI interview or screen-share guided task option for deeper qualitative context
  • No transparent, published prompt methodology for how open-ended responses are analyzed

SurveyMonkey

Graduation Survey Template for University

A university graduation survey template focused on capturing overall student experience and outcomes at the point of graduation. It's a ready-to-use static form, but its scope is broader program-completion feedback rather than a dedicated recommend-to-a-peer and retention-risk instrument. Useful for exit surveys, less suited to ongoing word-of-mouth tracking mid-program.

O que faz bem

  • Simple, ready-to-deploy template backed by a widely used survey platform with standard reporting dashboards
  • Framed specifically for the graduation milestone, useful for end-of-program outcome capture
  • Easy distribution and basic analytics through an established survey tool

Onde deixa a desejar

  • Fixed question set with no adaptive AI interview to follow up on why a student would or wouldn't recommend the program
  • No voice AI or guided screen-share task option to surface specific moments behind a score
  • Not designed for mid-program, recurring recommendation/retention-risk tracking — more of a one-time exit survey

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Student Program Recommendation & Advocacy Survey”?

O modelo inclui 10 perguntas prontas para usar, começando por: “Hi! We're checking in on your experience with (Replace with course/program name) and whether you'd recommend it to anoth…” · “How likely are you to recommend this program to a fellow student in a similar situation?” · “How would you rate each of the following aspects of your experience?”. 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.

Usar este modeloComeçar grátis

Modelos relacionados

Mais estudos sobre temas semelhantes.

Ver todos
Education & Academic

Pesquisa de Feedback sobre Curso de Treinamento Online

Captura como os participantes realmente vivenciaram um curso de treinamento online — conclusão, qualidade do conteúdo, clareza do instrutor e confiança para aplicar o material — para equipes de T&D e designers de cursos. Uma entrevista de acompanhamento com IA investiga os reais obstáculos por trás de notas baixas de satisfação ou recomendação, em vez de se contentar com um simples número.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Feedback sobre Experiência e Satisfação na Faculdade

Mede o quão satisfeitos os estudantes estão com o ensino, a orientação acadêmica, as instalações e os serviços de apoio neste semestre, e o que a faculdade deve priorizar melhorar a seguir. Uma entrevista de acompanhamento com IA investiga a história por trás da nota de recomendação de cada estudante, revelando incidentes específicos e necessidades não atendidas que as avaliações fechadas deixam passar. Desenvolvida para equipes de assuntos acadêmicos e de experiência do estudante.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Formatura: Experiência e Resultados dos Estudantes

Captura como os estudantes formandos avaliam sua experiência acadêmica, preparo para a carreira e probabilidade de recomendar a instituição, com um exercício de priorização sobre o que mais moldou seu tempo aqui. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda a história por trás da nota de recomendação, para que os administradores ouçam detalhes específicos, não apenas médias.

Ver modelo
Education & Academic

Pesquisa de Experiência e Satisfação de Estudantes de Graduação

Mede como os estudantes de graduação avaliam orientação acadêmica, disciplinas, instalações, apoio ao bem-estar e sentimento de pertencimento, além da satisfação geral e das prioridades de melhoria. Desenvolvida para pró-reitores, diretores de assuntos estudantis e equipes de pesquisa institucional. A entrevista de acompanhamento com IA aprofunda a história por trás da pontuação de satisfação de cada estudante, revelando momentos específicos e necessidades não atendidas que as notas sozinhas não captam.

Ver modelo
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 modelo
Education & Academic

Pesquisa de Eficácia e Satisfação do Programa de Treinamento

Avalia o quão bem um programa de treinamento entregou em termos de qualidade do conteúdo, eficácia do instrutor e aplicabilidade no mundo real, incluindo uma comparação best-worst sobre o que mais importa em sessões futuras. Uma entrevista de acompanhamento com IA investiga se os participantes realmente utilizaram as habilidades no trabalho e o que os impediu, caso contrário. Desenvolvida para equipes de L&D e fornecedores de treinamento que avaliam o impacto dos cursos.

Ver modelo