Nauka i nauczanie metod jakościowych ze Skimle

Gotowe materiały do nauczania metod jakościowych na studiach magisterskich i doktoranckich.

Dwusesyjny kurs metodologiczny: AI w badaniach jakościowych

Kompletne materiały do dwóch sesji po 60 do 90 minut, przygotowane z myślą o kursach na studiach magisterskich i doktoranckich. Sesja 1 ma charakter koncepcyjny i nie wymaga oprogramowania, więc sprawdza się też jako samodzielne seminarium. Sesja 2 jest praktyczna i przeprowadza przez cały cykl badawczy w Skimle. W pakiecie są prezentacje, plan zajęć minuta po minucie, zadania na zajęciach i po nich oraz materiały przykładowe.

Forma
Dwie sesje po 60 do 90 minut, w odstępie od jednego do dwóch tygodni
Poziom
Studenci studiów magisterskich i doktoranckich oraz badacze na początku kariery w naukach o zarządzaniu i organizacji, z możliwością dostosowania do innych nauk społecznych
Zadania
Dwa ćwiczenia na zajęciach w każdej sesji oraz zadanie po sesji na 3 do 5 godzin. Łącznie obie sesje odpowiadają mniej więcej 1 punktowi ECTS.

Możesz bezpłatnie wykorzystywać i dostosowywać te materiały we własnej dydaktyce. Przygotował je w sierpniu 2026 roku Henri Schildt, profesor strategii na Aalto University i współzałożyciel Skimle.

Dwie sesje

Badania jakościowe jako praca oparta na wiedzy

60 do 90 minut, bez oprogramowania

Czy maszyny mogą uczestniczyć w interpretacji? Uczestnicy ręcznie kodują fragment wywiadu, a następnie porównują swoje kodowanie z kodowaniem maszynowym tego samego fragmentu. Sesja umieszcza AI w długiej tradycji pracy eksperckiej wspieranej narzędziami i kończy się omówieniem praktycznych ryzyk oraz pierwszym szkicem akapitu o wykorzystaniu AI do części metodologicznej.

Uczestnicy będą potrafili

  • Określić, co AI robi dobrze, a co źle w analizie jakościowej, z dala zarówno od zachwytu, jak i od odrzucenia.
  • Porównać własne kodowanie fragmentu wywiadu z kodowaniem maszynowym tego samego fragmentu.
  • Ocenić, kiedy skala materiału sprawia, że kodowanie AI wystarcza dla danego schematu badawczego.
  • Wymienić pięć praktycznych ryzyk, od poufności po nieprzejrzystość metodologiczną, oraz sposób reagowania na każde z nich.
  • Napisać szkic możliwego do obrony akapitu o wykorzystaniu AI do części metodologicznej.

Wykorzystanie AI na każdym etapie badania jakościowego

60 do 90 minut, laptopy i konta Skimle

Cykl badań jakościowych etap po etapie, przećwiczony praktycznie w Skimle na wbudowanym zbiorze demonstracyjnym: projekt, generowanie danych, zapoznanie się z danymi, teoretyzowanie i raportowanie. Uczestnicy generują i weryfikują metadane dokumentów, porównują kodowanie opisowe z kodowaniem opartym na teorii i przebudowują strukturę kategorii wokół argumentu teoretycznego.

Uczestnicy będą potrafili

  • Umieścić zadania wspierane przez AI w pięciu etapach cyklu badań jakościowych.
  • Generować metadane dokumentów, weryfikować je i wykorzystywać do porządkowania rozmówców oraz strukturyzowania porównań.
  • Odróżnić kodowanie opisowe od kodowania opartego na teorii i wskazać, do czego służy każde z nich.
  • Przenieść istniejące spostrzeżenia do teoretycznie uzasadnionego schematu kategorii i uczciwie ocenić wynik.
  • Zebrać mocne cytaty i kontrdowody oraz wyeksportować tabele cytatów do manuskryptu.

Co zawiera pakiet

  • Prezentacja do sesji 1

    Sztuczna inteligencja w badaniach jakościowych: co AI zmienia, a czego nie.

  • Prezentacja do sesji 2

    Wykorzystanie AI na każdym etapie badania jakościowego.

  • Plan zajęć

    Cele kształcenia, harmonogram minuta po minucie, skrócona treść wykładu i wskazówki dla prowadzącego do obu sesji.

  • Przykładowy wywiad

    Pełny wywiad z cyklu historii mówionej NASA z Neilem Armstrongiem oraz krótki fragment używany w ćwiczeniu z kodowania.

  • Materiały do ćwiczeń

    Przygotowane kodowanie tego fragmentu przez AI, do pokazania po tym, jak uczestnicy zakodują go ręcznie.

Dopasowanie do twojego kursu

1

Sesja 1 jest samodzielna

Wymaga tylko rzutnika i wydrukowanego fragmentu wywiadu, więc sprawdza się też jako pojedynczy wykład gościnny w ramach istniejącego kursu metodologicznego.

2

Sesja 2 wymaga laptopów

Uczestnicy pracują we własnym projekcie Skimle na zbiorze demonstracyjnym wbudowanym w produkt. Wystarczy konto próbne lub instytucjonalne.

3

Dopasowane do grupy seminaryjnej

Harmonogram zakłada od 15 do 25 uczestników. W większej grupie powiększ małe grupy zamiast skracać ćwiczenia: to ćwiczenia dają najwięcej nauki.

4

Wszystko można edytować

Prezentacje są w formacie PowerPoint, a plan zajęć to dokument Word, więc możesz je skracać, zmieniać kolejność i tłumaczyć dla swoich studentów.

Prowadzisz kurs ze Skimle?

Skimle wspiera kursy analizy jakościowej na studiach magisterskich i doktoranckich dzięki elastycznym licencjom, gotowym materiałom dydaktycznym i wsparciu ekspertów. Opowiedz nam o swoim kursie, a pomożemy ci go przygotować.

Zniżki akademickie i pakiety projektowe znajdziesz na stronie cennika.