Education & Academic

Mede os níveis de estresse dos estudantes, a carga de trabalho, os hábitos de sono e o uso de apoio à saúde mental, e então identifica as maiores barreiras que impedem os estudantes de pedir ajuda. Desenvolvida para assuntos estudantis, centros de bem-estar e orientadores acadêmicos; o acompanhamento por IA reconstrói um momento recente específico em que um estudante precisou de apoio, mas não o buscou, e o que teria mudado isso.

Mede onde os colaboradores percebem lacunas de habilidades, quais formatos de aprendizagem e investimentos de tempo realmente funcionam para eles, e como suas metas de carreira devem moldar o roteiro de T&D (Treinamento e Desenvolvimento). Criada para equipes de RH e T&D que planejam orçamentos e programas de treinamento. Um acompanhamento por IA aprofunda a lacuna de habilidade específica e a meta de carreira que cada pessoa aponta, para revelar obstáculos concretos, e não apenas preferências marcadas em caixas de seleção.

Mede o quanto os pais se sentem confiantes em relação à segurança de seus filhos, a qualidade da comunicação diária da instituição, o carinho da equipe com as crianças e se as atividades de desenvolvimento parecem adequadas à idade. Um acompanhamento com IA aprofunda o incidente ou a lacuna específica por trás de qualquer nota baixa em segurança ou comunicação, revelando detalhes que uma simples avaliação não captaria.

Meça comportamentos que as pessoas não admitem diretamente: o experimento de lista (técnica de contagem de itens) pergunta apenas QUANTAS afirmações se aplicam — nunca quais — de modo que as respostas individuais permanecem verdadeiramente negáveis, enquanto as comparações entre grupos revelam a taxa real. O tipo de questão nativo randomiza as listas de controle e de tratamento para você.

A complete consent flow for research studies: plain-language study information, granular consent statements with a comprehension check, signature capture, and contact enrollment. Built for IRB-style requirements — participants confirm they understand, not just that they scrolled.

Um verdadeiro experimento de vinheta fatorial: os respondentes avaliam cenários realistas cujos detalhes-chave (enquadramento de preço, mensageiro, redação) alternam de forma sistemática, para que você possa medir como cada fator altera o julgamento. O tipo de pergunta de vinheta integrado gera as combinações de cenários para você.

Um instrumento validado de autoavaliação que mede o letramento em IA de estudantes de graduação em cinco dimensões: compreensão conceitual, habilidades práticas, avaliação crítica, raciocínio ético e consciência das limitações. Tempo estimado de conclusão: 10 a 12 minutos.

Um instrumento de pesquisa que mede como as ferramentas de IA generativa afetam os resultados de aprendizagem dos estudantes em relação à profundidade da aprendizagem, ao pensamento crítico, à retenção de conhecimento e à consciência metacognitiva. Elaborado para desenhos de pesquisa pré/pós e experimentais. Tempo estimado de conclusão: 10 a 14 minutos.

Esta pesquisa avalia as experiências dos estudantes com serviços de orientação e suporte por chatbots de IA. Ela mede padrões de uso, tipos de tarefas, taxas de sucesso percebidas, satisfação, confiança, comparação com orientadores humanos e áreas para melhoria.

Esta pesquisa avalia a preparação dos instrutores para integrar a inteligência artificial ao ensino, abrangendo proficiência tecnológica, letramento em IA, confiança pedagógica, apoio institucional, necessidades de desenvolvimento profissional e preocupações com a carga de trabalho. Tempo estimado de conclusão: 10 minutos.

Uma pesquisa que examina como as ferramentas de IA estão remodelando as normas de integridade acadêmica entre estudantes universitários. Aborda conhecimento sobre políticas, padrões de uso pessoal, percepções de aceitabilidade, observações sobre o comportamento dos colegas e recomendações de políticas.

Uma pesquisa de investigação acadêmica que explora as atitudes, preocupações e prontidão do corpo docente em relação a ferramentas de correção e avaliação assistidas por IA. Aborda práticas atuais, abertura à adoção, preocupações sobre viés/precisão/privacidade, necessidades de treinamento e disposição para participar de experimentos controlados.

Um instrumento acadêmico que mede a conscientização, a exposição e as atitudes dos estudantes em relação à ética da inteligência artificial. Aborda familiaridade com conceitos, exposição a treinamentos, respostas a dilemas éticos, opiniões sobre regulamentação e disposição para priorizar a ética em vez da conveniência. Tempo estimado de conclusão: 8–12 minutos.

Uma pesquisa acadêmica que examina como estudantes de faculdades e universidades percebem e utilizam ferramentas de escrita com IA, como ChatGPT, Copilot e tecnologias semelhantes. A pesquisa aborda padrões de uso, benefícios percebidos e preocupações com dependência, perspectivas sobre integridade acadêmica, comparações de qualidade e comunicação dos professores sobre políticas de IA.

Mede a eficácia com que os colaboradores aplicam treinamentos recentes ao seu trabalho, identificando barreiras, facilitadores e resultados percebidos para aprimorar a transferência de aprendizagem e o ROI do treinamento.

Mede a satisfação dos alunos, a qualidade instrucional, a relevância do currículo e a transferência de aprendizagem de curto prazo para cursos de fintech. Desenvolvida para administradores de cursos e designers instrucionais que buscam dados acionáveis de melhoria.

Um instrumento estruturado para líderes escolares e distritais quantificarem a sobrecarga administrativa dos educadores, identificarem os principais consumidores de tempo e avaliarem a prontidão para a automação de fluxos de trabalho. Elaborado para o corpo docente de ensino fundamental e médio e para funções de apoio pedagógico.

Avalia o quanto o currículo, os recursos e as estruturas de apoio atuais atendem às necessidades dos alunos, identificando lacunas e prioridades para orientar melhorias no programa. Elaborada para estudantes matriculados ou alunos ativos em contextos educacionais formais ou informais.

Mede as preferências dos participantes de pesquisa quanto à duração das sessões de estudo, agendamento de pausas e estruturas de compensação. Desenvolvido para pesquisadores acadêmicos e de UX que buscam otimizar o design de estudos para o conforto dos participantes e a qualidade dos dados.

Uma pesquisa de pulso quinzenal que mede comportamentos de engajamento dos alunos, uso de recursos de apoio e progresso percebido na aprendizagem. Elaborada para instrutores de cursos e designers instrucionais que buscam insights acionáveis para melhorar as experiências de eLearning e de cursos híbridos.