摘要摘要本研究探讨了Chatgpt-4在定性研究过程中的整合,重点介绍了Adele Clarke和分析TED Talks成绩单的情境分析方法。调查结果表明,Chatgpt在初始编码中快速处理数据的能力,表明了更广泛的类别,反映了Clarke的“情况”的复杂性,以认识到人类和非人类元素,论述,辩论以及问题,时间和空间。在分析不同地图类型(情境,社会世界和竞技场,位置)的数据时,Chatgpt-4“理解”其不同的分析目的,认识到不同级别的抽象和理论结构。这项研究强调了生成AI在将复杂的理论框架转化为情境图和视觉表示方面的挑战,并强调了有效提示策略的重要性。此外,该研究在定性研究中确定了生成AI的几个角色,包括共同分析师,顾问和教练,强调了人类研究人员在决策和解释中的核心作用。
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