Broneeri demoRegistreeru tasutaRegistreeruLogi sisse

Kvalitatiivsete meetodite õppimine ja õpetamine Skimlega

Valmis materjalid kvalitatiivsete meetodite õpetamiseks magistri- ja doktoriõppes.

Kahe sessiooniga meetodikursus: tehisintellekt kvalitatiivses uurimistöös

Täielikud materjalid kahe 60 kuni 90 minuti pikkuse sessiooni jaoks, mõeldud magistri- ja doktoriõppe kursustele. 1. sessioon on kontseptuaalne ega vaja tarkvara, nii et see sobib ka iseseisvaks seminariks. 2. sessioon on praktiline ja läbib uurimistöö elutsükli Skimles. Kaasas on slaidiesitlused, minutipõhine kursuseplaan, tunni- ja kodused ülesanded ning näidismaterjalid.

Vorm
Kaks 60 kuni 90 minuti pikkust sessiooni ühe kuni kahe nädala vahega
Tase
Magistrandid, doktorandid ja karjääri alguses olevad teadlased juhtimis- ja organisatsiooniuuringutes, kohandatav teistele sotsiaalteadustele
Ülesanded
Kaks tunniharjutust iga sessiooni kohta ning 3 kuni 5 tunni pikkune ülesanne pärast sessiooni. Kokku vastavad kaks sessiooni ligikaudu 1 EAP-le.
Laadige alla kursuse pakettZIP, 23 MB

Vabalt kasutatav ja kohandatav teie enda õppetöös. Koostanud 2026. aasta augustis Henri Schildt, Aalto ülikooli strateegia professor ja Skimle kaasasutaja.

Kaks sessiooni

Kvalitatiivne uurimistöö kui teadmustöö

60 kuni 90 minutit, tarkvara pole vaja

Kas masinad saavad tõlgendamises osaleda? Osalejad kodeerivad intervjuu lõigu käsitsi ja võrdlevad seejärel oma kodeeringut sama lõigu masinkodeeringuga. Sessioon paigutab tehisintellekti vahenditega toetatud ekspertöö pikka traditsiooni ning lõpeb praktiliste riskide ja esimese mustandiga tehisintellekti kasutamise avalikustamise lõigust meetodite osa jaoks.

Osalejad oskavad

  • Öelda, mida tehisintellekt kvalitatiivses analüüsis hästi ja halvasti teeb, nii vaimustusest kui ka eitamisest kaugemale vaadates.
  • Võrrelda oma intervjuulõigu kodeeringut sama lõigu masinkodeeringuga.
  • Hinnata, millal materjali maht muudab tehisintellekti kodeeringu antud uurimisdisaini jaoks piisavaks.
  • Nimetada viis praktilist riski, konfidentsiaalsusest metoodilise läbipaistmatuseni, ja vastust igaühele neist.
  • Koostada meetodite osa jaoks põhjendatav tehisintellekti kasutamise avalikustamise lõik.

Tehisintellekti kasutamine kogu kvalitatiivse uuringu vältel

60 kuni 90 minutit, sülearvutid ja Skimle kontod

Kvalitatiivse uurimistöö elutsükkel etapi kaupa, praktiliselt harjutatuna Skimles sisseehitatud demoandmestikul: disain, andmete loomine, andmetega tutvumine, teoretiseerimine ja aruandlus. Osalejad loovad ja kontrollivad dokumentide metaandmeid, võrdlevad kirjeldavat kodeerimist teooriast lähtuva kodeerimisega ning ehitavad kategooriastruktuuri ümber teoreetilise argumendi ümber.

Osalejad oskavad

  • Paigutada tehisintellekti toetatud ülesanded kvalitatiivse uurimistöö elutsükli viide etappi.
  • Luua dokumentide metaandmeid, neid kontrollida ja kasutada neid informantide korrastamiseks ja võrdluste struktureerimiseks.
  • Eristada kirjeldavat kodeerimist teooriast lähtuvast kodeerimisest ja öelda, milleks kumbki sobib.
  • Jaotada olemasolevad tähelepanekud ümber teoreetiliselt põhjendatud kategooriaskeemi ja hinnata tulemust ausalt.
  • Koguda tugevaid tsitaate ja vastutõendeid ning eksportida tsitaaditabeleid käsikirja jaoks.

Mis paketis on

  • 1. sessiooni slaidid

    Tehisintellekt kvalitatiivses uurimistöös: mida tehisintellekt muudab ja mida mitte.

  • 2. sessiooni slaidid

    Tehisintellekti kasutamine kogu kvalitatiivse uuringu vältel, etapi kaupa.

  • Kursuseplaan

    Õpieesmärgid, minutipõhine ajakava, lühendatud loengusisu ja õppejõu kõnepunktid mõlema sessiooni jaoks.

  • Näidisintervjuu

    NASA täielik suulise ajaloo intervjuu Neil Armstrongiga ning lühike katkend, mida kasutatakse kodeerimisharjutuses.

  • Harjutusmaterjalid

    Selle katkendi ettevalmistatud tehisintellekti kodeering, mis näidatakse pärast seda, kui osalejad on selle käsitsi kodeerinud.

Laadige alla kursuse pakett

Kohandamine oma kursusele

1

1. sessioon toimib iseseisvalt

Vaja on vaid projektorit ja väljaprinditud intervjuukatkendit, nii et see sobib ka üksikuks külalisloenguks olemasoleva meetodikursuse raames.

2

2. sessiooniks on vaja sülearvuteid

Osalejad töötavad oma Skimle projektis tootesse sisseehitatud demoandmestikuga. Piisab prooviversiooni või asutuse kontost.

3

Mõeldud seminarirühmale

Ajakava eeldab 15 kuni 25 osalejat. Suurema rühma puhul tehke väikerühmad suuremaks, selle asemel et harjutusi kärpida: just harjutused annavad suurema osa õppimisest.

4

Kõike saab muuta

Esitlused on PowerPointi failid ja kursuseplaan on Wordi dokument, nii et saate neid oma üliõpilaste jaoks kärpida, ümber järjestada ja tõlkida.

Õpetate kursust Skimlega?

Skimle toetab magistri- ja doktoriõppe kvalitatiivse analüüsi kursusi paindlike litsentside, valmis õppematerjalide ja eksperdiabiga. Rääkige meile oma kursusest ja me aitame selle üles seada.

Rääkige meiega oma kursusestOsalege tasuta Masterclassil

Akadeemilised soodustused ja projektipaketid on toodud hinnalehel.