Dette kurset er utformet for å gi studentene grunnleggende kunnskap og ferdigheter for å utføre kvalitativ forskning ved hjelp av dataassistert programvare for kvalitativ dataanalyse (CAQDAS). Studentene vil utforske viktige konsepter og metoder som er kritiske for kvalitativ forskningsdesign og implementering, inkludert det teoretiske grunnlaget for grounded theory og tematisk analyse, samt praktiske arbeidsflyter ved bruk av CAQDAS-verktøy. Kurset legger vekt på praktisk erfaring med ledende programvare, slik at studentene effektivt kan kode, organisere og tolke kvalitative data. Kurset vil legge vekt på bruk av CAQDAS-verktøy for systematisk kategorisering og kobling av koder, anvendelse av nettverksanalyse for visuell representasjon og forbedring av tematisk identifisering og tolkning.
En betydelig del av kurset vil fokusere på integrering av kunstig intelligens (KI) i kvalitativ dataanalyse. Studentene vil utforske hvordan KI, inkludert naturlig språkbehandling (NLP) og store språkmodeller (LLM), kan hjelpe til med koding og tematisk analyse. Kurset vil også ta for seg pålitelighet og etiske hensyn knyttet til KI-assistert kvalitativ forskning.
Ved å fullføre dette kurset vil studentene være godt forberedt på å anvende kvalitative forskningsmetoder i sine fremtidige profesjonelle karrierer, og bidra meningsfullt til sine valgte disipliner.
Dette kurset er utformet for å gi studentene grunnleggende kunnskap og ferdigheter for å utføre kvalitativ forskning ved hjelp av dataassistert programvare for kvalitativ dataanalyse (CAQDAS). Studentene vil utforske sentrale konsepter og metoder som er kritiske for kvalitativ forskningsdesign og implementering, inkludert det teoretiske grunnlaget for grounded theory-tilnærmingen og tematisk analyse, samt praktiske arbeidsflyter ved bruk av CAQDAS-verktøy. Kurset legger vekt på praktisk erfaring med ledende programvare, slik at studentene effektivt kan kode, organisere og tolke kvalitative data.
Gjennom kurset vil studentene få en omfattende forståelse av prinsippene og arbeidsflytene i dataassistert kvalitativ dataanalyse. Dette inkluderer å utforske de ontologiske og epistemologiske betraktningene som ligger til grunn for bruken av CAQDAS, forstå de ulike stadiene i kvalitativ dataanalyse og forstå de grunnleggende funksjonalitetene som er felles for ulike CAQDAS-pakker. Videre vil kurset fokusere på hvordan man bruker programvarefunksjoner for systematisk kategorisering og kobling av koder, ved å inkludere teknikker som selektiv koding og konstant sammenligning (i grounded theory). Anvendelsen av nettverksanalyseverktøy i CAQDAS vil også bli introdusert for å visuelt representere forholdet mellom koder og konsepter, noe som til slutt legger til rette for dypere nivåer av datatolkning. I tillegg til dette vil tematisk identifisering, forbedring og tolkning (i tematisk analyse) også bli diskutert.
En betydelig del av kurset vil fokusere på integrering av kunstig intelligens (KI) i kvalitativ dataanalyse. Studentene vil utforske hvordan KI, inkludert naturlig språkbehandling (NLP) og store språkmodeller (LLM), kan hjelpe til med koding.
Ved å fullføre dette kurset vil studentene være godt forberedt på å anvende kvalitative forskningsmetoder i sine fremtidige profesjonelle karrierer.
Ferdigheter (evner) Studentene vil designe og implementere grundige kvalitative prosjekter ved bruk av CAQDAS for dataanalyse. De vil mestre tekniske ferdigheter innen systematisk koding, kategorisering og nettverksanalyse for å visuelt representere sammenhenger og forbedre temaer. I tillegg gir kurset praktisk erfaring med å integrere AI (NLP og LLM) i arbeidsflyter, samtidig som de kritisk vurderer de etiske og pålitelighetsmessige utfordringene ved AI-assistert forskning.
Kunnskap Deltakerne vil få dyptgående kunnskap om kvalitative prosedyrer – inkludert Grounded Theory og Tematisk analyse – støttet av CAQDAS. Læreplanen dekker de teoretiske grunnlagene for systematisk koding og de potensielle utfordringene ved AI-integrasjon, med spesielt fokus på å opprettholde konsistens og metodisk integritet ved bruk av automatiserte verktøy.
Holdning Kurset fremmer en forpliktelse til etisk datahåndtering og åpenhet. Studentene vil utvikle en samarbeidsorientert tankegang, ved å bruke digitale verktøy for å engasjere seg i problemløsning med fagfeller. Til slutt vil de dyrke et kritisk perspektiv, og lære å forstå de spesifikke styrkene og begrensningene til både CAQDAS og AI-teknologier på tvers av ulike forskningsmiljøer.
Det er ingen spesifikke forkunnskaper for dette kurset, ettersom det begynner med grunnleggende konsepter og gradvis introduserer viktige kvalitative forskningsmetoder. Det er utformet for elever på alle nivåer, inkludert de uten tidligere erfaring med empirisk forskning.
Babbie, ER (2014). Praksisen innen samfunnsforskning. Cengage Learning.
Bryman, A. (2016). Sosiale forskningsmetoder. Oxford University Press.
May, T., og Perry, B. (2022). Samfunnsforskning: Problemstillinger, metoder og prosesser. McGraw-Hill Education.
Neuman, WL (2014). Sosiale forskningsmetoder: Kvalitative og kvantitative tilnærminger. Pearson Education Limited.
Dette kurset vektlegger studentsentrert læring, tverrfaglige ferdigheter, tverrfaglige, forskningsbaserte kompetanser og teknologiforbedrede utdanningsprinsipper, og er utformet for å gi studentene en omfattende og praktisk forståelse av kvalitative forskningsmetoder ved bruk av CAQDAS-verktøy.
Studentene vil delta i interaktive forelesninger, diskusjoner og gruppearbeid som oppmuntrer til aktiv deltakelse og kritisk tenkning. Regelmessige tilbakemeldingsmøter vil bli gjennomført for å imøtekomme individuelle læringsbehov og fremgang, slik at hver student får personlig veiledning. I tillegg vil det bli implementert et fagfellevurderingssystem der studentene evaluerer hverandres arbeid fra ulike faglige perspektiver. Denne tilnærmingen oppmuntrer til kritisk evaluering og konstruktiv tilbakemelding fra ulike synspunkter, og forbedrer dermed kvaliteten på forskningen og styrker studentenes forståelse av tverrfaglige tilnærminger.
For å forbedre studentenes tverrfaglige ferdigheter, vil kurset utvikle deres evne til å presentere forskning og analysere funn tydelig og effektivt, både skriftlig og muntlig, ved å innlemme regelmessige presentasjoner, fagfellevurderinger og tilbakemeldingsøkter.
For å videreutvikle studentenes forskningsferdigheter, vil kurset fokusere på en grundig utforskning av sentrale konsepter og metoder som er kritiske for kvalitativ forskningsdesign og implementering. Dette inkluderer praktisk erfaring med kvalitative forskningsprosedyrer, som koding, tematisk analyse og bruk av CAQDAS-verktøy. Studentene vil også utforske integreringen av AI i kvalitativ dataanalyse, og få praktiske ferdigheter i bruk av NLP og LLM-er for koding og tematisk analyse.
For å berike teknologiforbedrede læringsopplevelser vil digitale verktøy og ressurser bli integrert, inkludert nettbaserte databaser, programvare for kvalitativ analyse og virtuelle samarbeidsplattformer.
Utskrift av journaler