MAXQDA 人工智能增强型质性研究培训课程-中科信软培训中心

MAXQDA 人工智能增强型质性研究培训课程

培训对象：应用研究人员、市场调研分析师、社会科学学者、需要将AI工具安全有效地融入质性分析流程的从业者。
培训目标：
1. 掌握MAXQDA的基础操作与项目组织方法，理解AI在质性研究中的应用场景与边界。
2. 熟练运用MAXQDA的AI增强功能进行早期分析，实现编码过程的智能化辅助。
3. 掌握MAXQDA的高级分析工具与结果呈现方法，提升研究深度与影响力。
培训内容介绍：
1. MAXQDA平台概览：了解MAXQDA的界面布局、核心功能及在CAQDAS（计算机辅助质性数据分析软件）生态中的定位。
2. AI在质性研究中的应用原则：回顾AI的整体功能与MAXQDA中AI的具体模型架构，结合AI的优缺点，学习在质性研究中使用AI的最佳实践。
3. 项目设置与数据导入：启动质性分析项目，导入访谈文本、焦点团体记录、社交媒体内容等数据，设置项目文件以更好地利用AI功能。
4. AI辅助早期分析：学习使用AI进行初步的主题识别和模式发现，同时警惕过度认知卸载等陷阱，保持研究者的主体性。
5. 编码策略与实践：掌握手动编码与AI辅助编码的结合策略，理解何时以及如何最佳地利用AI进行卓越的质性研究。
6. 可视化工具应用：使用代码颜色、代码频率浏览器等可视化工具，以不同方式思考和观察数据，发现潜在主题。
7. 分类与子群体比较：使用变量比较不同子群体，应用交互式引用矩阵和交叉表，将代码频率转换为变量进行量化分析。
8. 摘要工具与代码地图：使用代码地图和文档地图进行数据摘要，概览研究的整体结构与关键发现。
9. QTT分析记录：使用QTT（引用-主题-理论）功能存储和记录不断发展的分析过程，形成分析轨迹。
10. 从编码到洞察的过渡：深入研究示例项目文档，学习如何从编码良好的项目中得出推论，实现繁重工作的自动化而不影响深度洞察品质。
11. 混合方法应用：了解从纯定性方法到混合方法、量化应用的功能扩展，提升研究的综合价值。
12. 项目总结与未来复用：学习如何设置项目以备将来使用，总结研究成果并为后续研究奠定基础

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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
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中科信软培训中心，资深专家或讲师
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