Die qualitative Forschung erlebt durch Künstliche Intelligenz (KI) einen tiefgreifenden Wandel. Automatische Transkriptionsverfahren erleichtern bereits die Arbeit, während Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder Claude neue – teils herausfordernde – Möglichkeiten für die Analyse qualitativer Daten eröffnen. Der Vortrag gibt einen kompakten Überblick über den aktuellen Stand: von Potenzialen und Fallstricken einfacher Prompt-Nutzung bis zu komplexen Strategien des Prompt-Engineerings und hybriden Analyseansätzen. Im Fokus steht die Frage, wie KI methodisch fundiert und reflektiert in qualitative Forschungsdesigns eingebunden werden kann. Ziel ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, relevante Werkzeuge kritisch zu bewerten und für ihre Forschungspraxis nutzbar zu machen.
Zielgruppe
Promovierende, Postdocs, Forschende und Lehrende im Bereich der qualitativen Sozialforschung
Ziele:
Am Ende des Vortrags können Sie …
· aktuelle KI-Entwicklungen in der qualitativen Forschung einordnen,
· Potenziale und Grenzen technischer Werkzeuge kritisch bewerten,
· Ansätze zur methodischen Integration von KI reflektiert auf die eigene Forschungspraxis übertragen.
Inhalte:
• Automatische Transkription: Möglichkeiten und Grenzen
• Large Language Models in der qualitativen Analyse: Chancen, Risiken und Anforderungen (Prompt-Engineering)
• KI-Funktionen in CAQDAS-Software (z. B. MAXQDA AI Assist) und spezialisierte Plattformen
• Integration in etablierte Methoden (z. B. Qualitative Inhaltsanalyse, Dokumentarische Methode)
• Neuere Ansätze: Query-Based Analysis, hybrides Interpretieren mit multiplen LLMs
• Methodische und ethische Reflexion des KI-Einsatzes
Methoden:
Vortrag, Demonstrationen, Diskussion
