לימוד והוראה של שיטות איכותניות עם Skimle

חומרים מוכנים להוראת שיטות איכותניות לתואר שני ושלישי.

קורס שיטות בשני מפגשים: בינה מלאכותית במחקר איכותני

החומרים המלאים לשני מפגשים של 60 עד 90 דקות, שנבנו לקורסים לתואר שני ושלישי. מפגש 1 מושגי ולא דורש תוכנה, כך שהוא מתאים גם לסמינר עצמאי. מפגש 2 מעשי ועובר על מחזור החיים של המחקר ב-Skimle. כלולים מצגות, תוכנית קורס דקה אחר דקה, מטלות בכיתה ואחרי המפגש וחומרים לדוגמה.

מתכונת
שני מפגשים של 60 עד 90 דקות, בהפרש של שבוע עד שבועיים
רמה
תואר שני, דוקטורט וחוקרים בתחילת דרכם בלימודי ניהול וארגון, עם אפשרות להתאמה למדעי חברה אחרים
מטלות
שני תרגילים בכיתה בכל מפגש, ועוד מטלה של 3 עד 5 שעות אחרי המפגש. יחד שני המפגשים שווים לכ-1 ECTS.

חופשי לשימוש ולהתאמה בהוראה שלכם. הוכן באוגוסט 2026 בידי Henri Schildt, פרופסור לאסטרטגיה ב-Aalto University ומייסד שותף של Skimle.

שני המפגשים

לחשוב מחדש על מחקר איכותני כעבודת ידע

60 עד 90 דקות, בלי צורך בתוכנה

האם מכונות יכולות לקחת חלק בפרשנות? המשתתפים מקודדים ידנית קטע מראיון, ואז משווים את הקידוד שלהם לקידוד ממוחשב של אותו קטע. המפגש ממקם את הבינה המלאכותית במסורת הארוכה של עבודת מומחים הנשענת על כלים, ומסתיים בסיכונים המעשיים ובטיוטה ראשונה של פסקת גילוי על שימוש בבינה מלאכותית לפרק השיטות.

המשתתפים יוכלו

  • לומר מה בינה מלאכותית עושה טוב ומה רע בניתוח איכותני, מעבר להייפ ולביטול.
  • להשוות את הקידוד שלהם לקטע מראיון עם קידוד ממוחשב של אותו קטע.
  • לשפוט מתי היקף המסמכים הופך קידוד בבינה מלאכותית למספיק עבור מערך המחקר הנתון.
  • למנות את חמשת הסיכונים המעשיים, מסודיות ועד עמימות מתודולוגית, ואת המענה לכל אחד מהם.
  • לנסח פסקת גילוי על שימוש בבינה מלאכותית שאפשר להגן עליה לפרק השיטות.

שימוש בבינה מלאכותית לאורך כל המחקר האיכותני

60 עד 90 דקות, מחשבים ניידים וחשבונות Skimle

מחזור החיים של המחקר האיכותני שלב אחר שלב, בתרגול מעשי ב-Skimle על מערך נתונים לדוגמה מובנה: תכנון, הפקת נתונים, היכרות, תיאוריה ודיווח. המשתתפים מפיקים ומאמתים מטא-נתונים של מסמכים, משווים קידוד תיאורי לקידוד מונחה תיאוריה ובונים מחדש מבנה קטגוריות סביב טיעון תיאורטי.

המשתתפים יוכלו

  • למקם משימות הנתמכות בבינה מלאכותית בחמשת השלבים של מחזור החיים של המחקר האיכותני.
  • להפיק מטא-נתונים של מסמכים, לאמת אותם ולהשתמש בהם כדי לארגן מרואיינים ולבנות השוואות.
  • להבחין בין קידוד תיאורי לקידוד מונחה תיאוריה, ולומר למה כל אחד מהם טוב.
  • לחלק מחדש תובנות קיימות לסכמת קטגוריות מונעת תיאוריה, ולשפוט את התוצאה ביושר.
  • לאסוף ציטוטים חזקים וראיות נגדיות, ולייצא טבלאות ציטוטים לכתב היד.

מה יש בערכה

  • מצגת מפגש 1

    בינה מלאכותית במחקר איכותני: מה היא משנה ומה לא.

  • מצגת מפגש 2

    שימוש בבינה מלאכותית לאורך המחקר האיכותני, שלב אחר שלב.

  • תוכנית הקורס

    מטרות למידה, תזמון דקה אחר דקה, תוכן הרצאה מתומצת ונקודות דיבור למנחה בשני המפגשים.

  • ראיון לדוגמה

    ראיון ההיסטוריה שבעל פה המלא של NASA עם Neil Armstrong, יחד עם הקטע הקצר שמשמש בתרגיל הקידוד.

  • חומרי תרגול

    הקידוד המוכן בבינה מלאכותית של אותו קטע, לחשיפה אחרי שהמשתתפים קודדו אותו ידנית.

התאמה לקורס שלכם

1

מפגש 1 עומד בפני עצמו

הוא דורש רק מקרן וקטע מודפס מראיון, כך שהוא מתאים גם כהרצאת אורח בודדת בתוך קורס שיטות קיים.

2

מפגש 2 דורש מחשבים ניידים

המשתתפים עובדים בפרויקט Skimle משלהם על מערך נתונים לדוגמה שמובנה במוצר. חשבון ניסיון או חשבון מוסדי מספיק.

3

בגודל של קבוצת סמינר

התזמונים מניחים 15 עד 25 משתתפים. בקבוצה גדולה יותר, הגדילו את הקבוצות הקטנות במקום לקצץ בתרגילים: התרגילים נושאים את רוב הלמידה.

4

הכול ניתן לעריכה

המצגות הן קובצי PowerPoint ותוכנית הקורס היא מסמך Word, כך שאפשר לקצר, לסדר מחדש ולתרגם אותן לסטודנטים שלכם.

מלמדים קורס עם Skimle?

Skimle תומך בקורסים בניתוח איכותני לתואר שני ושלישי עם רישוי גמיש, חומרי לימוד מוכנים ותמיכת מומחים. ספרו לנו על הקורס ונעזור לכם להקים אותו.

הנחות אקדמיות וחבילות פרויקטים מפורטות בדף המחירים.