用 Skimle 學習與教授質性方法

供碩士與博士層級質性方法教學使用的現成教材。

兩堂課的方法課程:質性研究中的 AI

為碩士與博士層級課程設計、兩堂 60 至 90 分鐘課程的完整教材。第一堂課偏重概念,不需要任何軟體,也可以作為獨立的研討課。第二堂課以實作為主,帶領學員在 Skimle 中走過研究生命週期。內含投影片、逐分鐘課程計畫、課堂作業與課後作業,以及範例資料。

形式
兩堂 60 至 90 分鐘的課程,間隔一至兩週
程度
管理與組織研究領域的碩士生、博士生與初階研究者,也可調整用於其他社會科學
作業
每堂課兩項課堂練習,另有一項 3 至 5 小時的課後作業。兩堂課合計約相當於 1 個 ECTS 學分。

可免費用於您自己的教學並自由修改。由阿爾托大學策略學教授、Skimle 共同創辦人 Henri Schildt 於 2026 年 8 月編寫。

兩堂課

將質性研究重新思考為知識工作

60 至 90 分鐘,不需軟體

機器能參與詮釋嗎?學員先手動為一段訪談編碼,再與機器對同一段落的編碼比較。這堂課將 AI 放在以工具支撐專家工作的長遠傳統中,最後談實務風險,並為方法章節草擬第一版 AI 使用聲明段落。

學員將能夠

  • 在炒作與否定之外,說明 AI 在質性分析中擅長與不擅長什麼。
  • 比較自己對一段訪談的編碼與機器對同一段落的編碼。
  • 判斷語料規模何時足以讓 AI 編碼滿足手邊的研究設計。
  • 說出從保密到方法不透明的五項實務風險,以及各自的因應方式。
  • 為方法章節草擬一段站得住腳的 AI 使用聲明。

在質性研究的每個階段運用 AI

60 至 90 分鐘,需筆電與 Skimle 帳戶

逐步走過質性研究生命週期,並以 Skimle 內建的示範資料集實作:設計、資料產生、熟悉資料、理論化與報告。學員會產生並驗證文件元資料、比較描述性編碼與理論導向編碼,並圍繞一個理論論點重建類別結構。

學員將能夠

  • 找出 AI 能協助的任務在質性研究生命週期五個階段中的位置。
  • 產生文件元資料、加以驗證,並用來整理受訪者與建構比較。
  • 區分描述性編碼與理論導向編碼,並說明各自的用途。
  • 將既有洞察重新分配到有理論依據的類別架構中,並誠實評估結果。
  • 彙整關鍵引文與反證,並為論文稿匯出引文表。

教材包內容

  • 第一堂課投影片

    質性研究中的人工智慧:AI 改變了什麼,又沒有改變什麼。

  • 第二堂課投影片

    在質性研究的每個階段運用 AI,逐步說明。

  • 課程計畫

    兩堂課的學習目標、逐分鐘時間安排、精簡的講授內容與講者重點。

  • 範例訪談

    NASA 口述歷史計畫訪問 Neil Armstrong 的完整訪談,以及編碼練習所用的簡短節錄。

  • 練習教材

    預先準備好的該節錄 AI 編碼,待學員手動編碼後再揭曉。

配合您的課程調整

1

第一堂課可獨立使用

只需要投影機和一份印出的訪談節錄,也可以作為既有方法課程中的單次客座講座。

2

第二堂課需要筆電

學員在自己的 Skimle 專案中,使用產品內建的示範資料集操作。試用帳戶或機構帳戶即可。

3

為研討課規模設計

時間安排以 15 到 25 位學員為準。若人數較多,請擴大小組規模,而不是刪減練習:大部分的學習都來自練習。

4

一切皆可編輯

投影片是 PowerPoint 檔,課程計畫是 Word 文件,您可以為自己的學生刪減、重新排序與翻譯。

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Skimle 以彈性授權、現成教材與專家支援,協助碩士與博士層級的質性分析課程。告訴我們您的課程,我們會協助您完成設定。

學術優惠與專案方案列於定價頁面。