Szkolenie pt.: „Analiza jakościowa danych empirycznych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji”

O czym jest to szkolenie?

Szkolenie pokazuje, jak przeprowadzić analizę jakościową danych empirycznych – od kodowania po interpretację – z zastosowaniem sztucznej inteligencji. Uczestnicy nauczą się wspierać analizę wywiadów, transkrypcji i innych danych tekstowych za pomocą AI, a także wykorzystywać tę technologię do kondensacji treści i generowania opisów wyników badań.

Dla kogo?

•  Dla badaczy, doktorantów i studentów prowadzących badania jakościowe.
• Dla osób zainteresowanych usprawnieniem analiz danych tekstowych i opisów wyników.

Jakie wartości dostarcza?

• Zautomatyzowanie części procesu analizy danych jakościowych.
• Umiejętność tworzenia kodów, kategorii i interpretacji znaczeń z pomocą AI.

Ogólny program szkolenia

1. Wprowadzenie do analizy jakościowej i roli AI
   – Podstawy analizy jakościowej: kodowanie, tematyzacja, interpretacja.
   – Zastosowanie AI w analizie tekstów empirycznych.
   
2. Kodowanie otwarte, osiowe i selektywne z pomocą AI
   – Tworzenie kodów i kategorii na podstawie danych.
   – Automatyczne etykietowanie treści i tworzenie macierzy kodów.
   
3. Kondensacja treści i identyfikacja tematów
   – Skracanie i uogólnianie treści wywiadów.
   – Wyodrębnianie kluczowych tematów i wzorców.
   
4. Interpretacja znaczeń i generowanie teorii
   – Tworzenie opisów teoretycznych i modeli wnioskowania.
   – Wspomaganie pisania wyników do publikacji naukowych.
   
5. Opis wyników i tworzenie podsumowań z pomocą AI
   – Redagowanie części opisowej wyników badań.
   – Tworzenie tabel i narracji opartych na analizie kodów.
   
6.  Sesja Q&A:

dr Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu. Doktorat obronił w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (2015). Adiunkt w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego.

Specjalizuje się w zakresie roli sztucznej inteligencji w tworzeniu prac naukowych oraz wprowadzaniu automatyzacji do nauki. Autor kilkudziesięciu publikacji naukowych oraz kanału na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI”.

https://www.youtube.com/@drprzemek

Prowadzi szkolenia z zakresu analizy statystycznej i wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy naukowej.

Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:

• Tomczyk, P., Brüggemann, P., &amp; Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9 >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., &amp; Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing &amp; eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham. >>LINK<<
• Tomczyk, P., Bruggemann, P., &amp; Doligalski, T. (2024). The automation of science? Possibilities and boundaries of AI applications for conducting systematic literature reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 33(06), 2450023. >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggeman, P., &amp; Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print). >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., &amp; Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802 >>LINK<<

Uczestnictwo w szkoleniu wymaga umiejętności podstawowej obsługi komputera (tj. instalacja prostego programu, umiejętność logowania się do aplikacji typu ChatGPT, pracy z programem Word itp.)

Niektóre aplikacje, bądź ich funkcjonalności, zaprezentowane podczas szkolenia są płatne. Nie ma konieczności zakupu ich na potrzeby uczestnictwa w szkoleniu. Zostaną omówione w sposób wskazujący jakie funkcjonalności lub jakie ograniczenia są dostępne w wersjach bezpłatnych a jakie wymagają ewentualnego wykupienia subskrypcji. Informacje przekazane na szkoleniu pozwolą uczestnikowi na świadome podjęcie decyzji o sposobie dalszego korzystania z prezentowanych aplikacji.