การเรียนรู้และการศึกษาระเบียบวิธีเชิงคุณภาพด้วย Skimle

สื่อสำเร็จรูปสำหรับสอนระเบียบวิธีเชิงคุณภาพระดับปริญญาโทและปริญญาเอก

รายวิชาระเบียบวิธีสองเซสชัน: AI ในการวิจัยเชิงคุณภาพ

สื่อครบชุดสำหรับสองเซสชัน เซสชันละ 60 ถึง 90 นาที ออกแบบสำหรับรายวิชาระดับปริญญาโทและปริญญาเอก เซสชันที่ 1 เป็นเชิงแนวคิดและไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์ จึงใช้เป็นสัมมนาเดี่ยวได้ เซสชันที่ 2 เป็นการลงมือปฏิบัติและพาไปตลอดวงจรการวิจัยใน Skimle มีทั้งสไลด์ แผนการสอนรายนาที งานมอบหมายในชั้นเรียนและหลังเซสชัน และเอกสารตัวอย่าง

รูปแบบ
สองเซสชัน เซสชันละ 60 ถึง 90 นาที ห่างกันหนึ่งถึงสองสัปดาห์
ระดับ
ปริญญาโท ปริญญาเอก และนักวิจัยช่วงต้นอาชีพด้านการจัดการและองค์การศึกษา ปรับใช้กับสังคมศาสตร์สาขาอื่นได้
งานมอบหมาย
แบบฝึกหัดในชั้นเรียนสองข้อต่อเซสชัน และงานหลังเซสชัน 3 ถึง 5 ชั่วโมง ทั้งสองเซสชันรวมกันคิดเป็นประมาณ 1 ECTS

ใช้และดัดแปลงในการสอนของคุณได้ฟรี จัดทำในเดือนสิงหาคม 2026 โดย Henri Schildt ศาสตราจารย์ด้านกลยุทธ์ที่ Aalto University และผู้ร่วมก่อตั้ง Skimle

สองเซสชัน

ทบทวนการวิจัยเชิงคุณภาพในฐานะงานด้านความรู้

60 ถึง 90 นาที ไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์

เครื่องจักรมีส่วนร่วมในการตีความได้หรือไม่? ผู้เข้าร่วมลงรหัสข้อความตอนหนึ่งจากบทสัมภาษณ์ด้วยมือ แล้วเปรียบเทียบกับการลงรหัสของเครื่องจักรในข้อความเดียวกัน เซสชันนี้วาง AI ไว้ในธรรมเนียมอันยาวนานของงานผู้เชี่ยวชาญที่มีเครื่องมือช่วย และปิดท้ายด้วยความเสี่ยงเชิงปฏิบัติ และร่างแรกของย่อหน้าเปิดเผยการใช้ AI สำหรับส่วนระเบียบวิธี

ผู้เข้าร่วมจะสามารถ

  • ระบุว่า AI ทำอะไรได้ดีและไม่ดีในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ โดยไม่หลงกระแสหรือปัดตกไปทั้งหมด
  • เปรียบเทียบการลงรหัสข้อความสัมภาษณ์ของตนเองกับการลงรหัสของเครื่องจักรในข้อความเดียวกัน
  • ตัดสินว่าเมื่อใดปริมาณเอกสารทำให้การลงรหัสด้วย AI เพียงพอสำหรับการออกแบบการวิจัยที่ใช้อยู่
  • ระบุความเสี่ยงเชิงปฏิบัติห้าประการ ตั้งแต่การรักษาความลับไปจนถึงความคลุมเครือเชิงระเบียบวิธี และวิธีรับมือแต่ละข้อ
  • ร่างย่อหน้าเปิดเผยการใช้ AI ที่ปกป้องได้สำหรับส่วนระเบียบวิธี

การใช้ AI ตลอดงานวิจัยเชิงคุณภาพของคุณ

60 ถึง 90 นาที ใช้แล็ปท็อปและบัญชี Skimle

วงจรการวิจัยเชิงคุณภาพทีละขั้นตอน ฝึกปฏิบัติจริงใน Skimle กับชุดข้อมูลสาธิตในตัว ได้แก่ การออกแบบ การสร้างข้อมูล การทำความคุ้นเคย การสร้างทฤษฎี และการรายงาน ผู้เข้าร่วมสร้างและตรวจสอบข้อมูลเมตาของเอกสาร เปรียบเทียบการลงรหัสเชิงพรรณนากับการลงรหัสที่ขับเคลื่อนด้วยทฤษฎี และสร้างโครงสร้างหมวดหมู่ใหม่รอบข้อโต้แย้งเชิงทฤษฎี

ผู้เข้าร่วมจะสามารถ

  • ระบุงานที่ AI ช่วยได้ในห้าขั้นตอนของวงจรการวิจัยเชิงคุณภาพ
  • สร้างข้อมูลเมตาของเอกสาร ตรวจสอบ และใช้เพื่อจัดกลุ่มผู้ให้ข้อมูลและวางโครงสร้างการเปรียบเทียบ
  • แยกแยะการลงรหัสเชิงพรรณนากับการลงรหัสที่ขับเคลื่อนด้วยทฤษฎี และบอกได้ว่าแต่ละแบบเหมาะกับอะไร
  • จัดสรรข้อค้นพบที่มีอยู่ใหม่ลงในโครงสร้างหมวดหมู่ที่มีเหตุผลเชิงทฤษฎี และประเมินผลอย่างตรงไปตรงมา
  • รวบรวมคำพูดอ้างอิงทรงพลังและหลักฐานโต้แย้ง และส่งออกตารางคำพูดอ้างอิงสำหรับต้นฉบับ

ในชุดมีอะไรบ้าง

  • สไลด์เซสชันที่ 1

    ปัญญาประดิษฐ์ในการวิจัยเชิงคุณภาพ: AI เปลี่ยนอะไร และไม่เปลี่ยนอะไร

  • สไลด์เซสชันที่ 2

    การใช้ AI ตลอดงานวิจัยเชิงคุณภาพของคุณ ทีละขั้นตอน

  • แผนการสอน

    วัตถุประสงค์การเรียนรู้ เวลารายนาที เนื้อหาบรรยายแบบย่อ และประเด็นพูดคุยสำหรับผู้สอนของทั้งสองเซสชัน

  • บทสัมภาษณ์ตัวอย่าง

    บทสัมภาษณ์ประวัติศาสตร์บอกเล่าของ NASA กับ Neil Armstrong ฉบับเต็ม พร้อมข้อความตัดตอนสั้น ๆ ที่ใช้ในแบบฝึกหัดลงรหัส

  • สื่อแบบฝึกหัด

    การลงรหัสด้วย AI ที่เตรียมไว้สำหรับข้อความตัดตอนนั้น เพื่อเปิดเผยหลังจากผู้เข้าร่วมลงรหัสด้วยมือแล้ว

ปรับให้เข้ากับรายวิชาของคุณ

1

เซสชันที่ 1 ใช้แยกได้

ต้องการเพียงโปรเจกเตอร์และข้อความตัดตอนบทสัมภาษณ์ที่พิมพ์ออกมา จึงใช้เป็นการบรรยายรับเชิญครั้งเดียวในรายวิชาระเบียบวิธีที่มีอยู่ได้

2

เซสชันที่ 2 ต้องใช้แล็ปท็อป

ผู้เข้าร่วมทำงานในโครงการ Skimle ของตนเองกับชุดข้อมูลสาธิตที่มีอยู่ในผลิตภัณฑ์ บัญชีทดลองใช้หรือบัญชีสถาบันก็เพียงพอ

3

ขนาดเหมาะกับกลุ่มสัมมนา

เวลาที่กำหนดคิดจากผู้เข้าร่วม 15 ถึง 25 คน หากกลุ่มใหญ่กว่านั้น ให้เพิ่มขนาดกลุ่มย่อยแทนการตัดแบบฝึกหัด เพราะแบบฝึกหัดคือหัวใจของการเรียนรู้

4

แก้ไขได้ทุกอย่าง

สไลด์เป็นไฟล์ PowerPoint และแผนการสอนเป็นเอกสาร Word คุณจึงตัด จัดลำดับใหม่ และแปลให้นักศึกษาของคุณได้

กำลังสอนรายวิชาด้วย Skimle อยู่หรือไม่?

Skimle สนับสนุนรายวิชาการวิเคราะห์เชิงคุณภาพระดับปริญญาโทและปริญญาเอกด้วยสิทธิ์การใช้งานที่ยืดหยุ่น สื่อการเรียนรู้สำเร็จรูป และการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ เล่าเรื่องรายวิชาของคุณให้เราฟัง แล้วเราจะช่วยตั้งค่า

ส่วนลดสำหรับนักวิชาการและแพ็กโครงการแสดงอยู่ในหน้าราคา