Печалби:
- Способност за използване на изкуствения интелект като мисловен партньор при изостряне на изследователския въпрос, генериране на хипотези и дефиниране на променливи и опции за метод
- Възможност за получаване на количествени, качествени и смесени опции за дизайн, извадка и валидност-надеждност от изкуствения интелект и оценката им според тяхната област и етични правила.
- Способност да се разбере, че методологичните решения и отговорността на комитета по етика (IRB) принадлежат на изследователя и че предложението за изкуствен интелект е само чернова.
След като се запознаете с литературата, е време да проектирате свое собствено проучване. Изследователският дизайн е процесът на започване с въпрос и превръщането му в измеримо, отговорно изследване: изостряне на въпроса, установяване на хипотеза, дефиниране на променливи, избор на подходящ дизайн и метод, определяне на извадката, отчитане на валидността и надеждността. Това е най-взискателната част от изследването и AI може да бъде мощен мисловен партньор тук - генериране на опции, предизвикване на слепи петна, сравняване на алтернативи. Но основното правило на тази единица е ясно: методологическите решения и етичната отговорност принадлежат на изследователя; AI предоставя само опции за оценка.
От въпрос към хипотеза
Добрият изследователски въпрос е фокусиран, отговорен и оригинален. Обща рамка е PICO в експериментални/клинични проучвания: популация, интервенция, сравнение, резултат. В социалните науки въпросът обикновено се поставя като връзка между променливи. AI ви помага да стесните широк въпрос и предлага няколко алтернативни формулировки.
Хипотезата е трансформация на проблема в проверима прогноза; обикновено включва посока („X увеличава Y“). Променливите са нещата, които измервате: независима променлива (на която влияете), зависима променлива (резултатът, който измервате), контролни променливи (които поддържате постоянни). AI е полезен за изостряне на хипотезата, дестилиране на променливите в оперативни дефиниции (измерими дефиниции) и припомняне на възможни объркващи фактори (третият фактор, който тайно влияе върху резултата).
Подсказка: Кажете на AI "също да даде аргументи, за да опровергае тази хипотеза." Ценно е да видите слабостите на вашия собствен дизайн отрано, така че да можете да научите сега, а не по време на процеса на съдия.
Дизайн, проба и валидност
Дизайнът на изследването е как данните ще бъдат събрани и структурирани, за да отговорят на вашия въпрос. Има три широки семейства: количествени (числови данни, статистическо тестване — експериментално, квази-експериментално, корелационно, проучване), качествени (текст/наблюдение, значение и опит — интервю, казус, феноменология, обоснована теория) и смесен метод (комбиниране на двете). AI може да сравни всеки модел с неговите предимства и недостатъци и да обсъди кой от тях може да отговаря по-добре на вашия въпрос; но крайният избор е ваш, въз основа на вашите източници, традиция в областта и естеството на вашия въпрос.
Извадката е подгрупата от вашата вселена, която изследвате. Количествено, размерът на извадката се изчислява чрез анализ на мощността - най-малката проба, необходима за улавяне на статистически значим ефект; AI напомня формулата и предположенията, но трябва да потвърдите числото със софтуер (като GPower). Валидността (наистина ли измервате това, което измервате) и надеждността* (може ли измерването да се повтори) са гаранции за качество на дизайна; AI изброява заплахите, вие вземате предпазни мерки.
Най-критичната точка е етиката. Всяко проучване, включващо хора или животни, изисква одобрение от комисията по етика (IRB): информирано съгласие, поверителност, невредимост. AI може да ви помогне да изготвите заявление за комисия по етика, но никога не е заместител на одобрението и етичната отговорност. AI не може да каже „този дизайн е етичен“; Това се решава от комисията по етика на вашата институция.
Смесени методи Обосновка и предварителна регистрация
Важен въпрос при избора на смесен метод е защо и как да комбинирате двата типа данни. Простото казване „Проведох както проучване, така и интервю“ не е смесен метод; Дизайнът трябва да има логика. Общите дизайни включват проучвателни последователни (първо количествени, след това качествени за задълбочаване на откритията), проучвателни последователни (първо качествени, след това мащабно развитие и количествено тестване) и едновременни вложени дизайни. AI може да сравни тези модели според вашия въпрос и да обсъди кой отговаря на логиката на интеграция; но изборът зависи от това какво наистина изисква вашият въпрос.
Мощен инструмент за методологична цялост е предварителната регистрация: регистриране на вашата хипотеза, променливи и план за анализ в отворено хранилище (като OSF) преди събирането на данни. Това предотвратява ловуване със задна дата (HARKing — измисляне на хипотези, след като видите резултата) и повишава достоверността на вашето проучване. AI може да ви помогне да структурирате чернова на формуляра за предварителна регистрация и да забележите всякакви неясноти във вашия план; Въпреки това, всяко решение, което записвате, е ваше и е ваша отговорност да се придържате към него след записа.
три мини калъфа
Случай 1 — Стесняване на въпроса. Въпросът на студент беше „Как социалните медии влияят на младите хора?“ Беше толкова обширно и неизмеримо. Той постави AI в рамка, подобна на PICO; Въпросът е „Има ли връзка между ежедневното време за използване на Instagram и качеството на съня при 14-17-годишните гимназисти?“ стана. Измерим, ограничен и отговорен въпрос; AI помогна да се стесни, ученикът взе решението.
Случай 2 — Предупреждение за объркваща променлива. Един изследовател предположи „онлайн курс → нисък успех“. Той попита AI за неговите слабости; AI ни напомни, че социално-икономическият статус може да бъде объркващ фактор, който засяга както вида на курса, така и успеха. Изследователят не знаеше това, но пропусна да го добави като контролна променлива към своя дизайн. AI служи като напомняне; сам е взел методическото решение.
Случай 3 — Етична граница. Студент проектира проучване по чувствителен въпрос (употреба на вещества) и попита YZ: „Ще мине ли това проучване комисията по етика?“ – попита той. AI изброи общи принципи (съгласие, анонимност, право на отказ), но ученикът не замени това със съгласието; Истинската комисия по етика подаде заявление и бордът поиска корекции в две статии. AI помогна в изготвянето, бордът взе решението.
Копируеми шаблони
1) Стесняване на въпроса:
Вашата роля: консултант по методология. Широката ми област на интерес е: "[тема]". Стеснете това до 3 фокусирани, измерими алтернативни изследователски въпроса. За всеки посочете извадката, ключовите променливи и възможния дизайн. Това са опциите; Аз ще реша.
2) Хипотеза и разграничаване на променливите:
Моят изследователски въпрос: „[въпрос]“. Предложете ми (а) тествана хипотеза, (б) независими/зависими/контролни променливи, (в) оперативна (измерима) дефиниция за всяка променлива. Също така избройте възможните объркващи променливи. Обсъдете вариантите, решението е мое.
3) Сравнение на модели:
Сравнете проектите на количествени, качествени и смесени методи за „[въпрос]“ в таблица: годност, сила, граница, необходими ресурси. Не казвайте със сигурност „изберете това“; Дайте ми плюсовете и минусите, аз ще направя избора.
4) Списък със заплахи за валидност/надеждност:
Избройте следните заплахи на дизайна за вътрешна валидност, външна валидност и надеждност и предложете възможна контрамярка за всяка. Дизайн: [обобщение]. Това ще бъде моят контролен списък; Аз вземам решението.
Слаба подкана / Силна подкана
Слаба подкана:
Дайте ми проект за проучване.
Няма теми, въпроси, области и ограничения; AI създава общ, безполезен шаблон.
Мощна подкана:
Вашата роля: опитен методист в образователните науки. Моят въпрос: „Ефектът от смесеното обучение върху постиженията по природни науки в 7. клас“. За квази-експериментален дизайн: обсъдете подходяща стратегия за контролна група, тип измервателни инструменти, възможни объркващи фактори и вътрешни заплахи за валидност като ОПЦИИ. Кажете каква информация е необходима за анализ на мощността; Ще изчисля числото с benG*Power. Точки за отметка, които изискват етично одобрение.
Дизайнерско решение
Роля на AI
Чия отговорност
Стеснете въпроса
произвежда алтернативи
Изследователят избира
Хипотеза/променлива
Чернова + напомняне
Изследователят определя
Избор на модел
сравнява
Изследователят решава
размер на извадката
Формулата напомня
Потвърдено от софтуер
Етично одобрение
чернова асистент
Само комисия по етика
Често срещани грешки
- Накарайте AI да избере модела. Методологическото решение принадлежи на изследователя; AI предлага, вие избирате.
- Заобикаляне на борда по етика. AI не може да каже „етичен“; Одобрението идва от комисията по етика на институцията.
- Игнориране на миксери. Ако контролните променливи не са планирани, резултатът не може да бъде интерпретиран.
- Получаване на точния брой проби от AI. Проверете анализа на мощността с подходящ софтуер.
- Не стеснявам въпроса. Неизмеримо широк въпрос означава проучване, което не може да бъде проектирано.
Внимание: Метод, предложен от AI, може да не е стандартен във вашата област. Сравнете всяка препоръка с методически ресурси във вашата област (учебник, консултант, подобни публикации); AI говори общо, конвенциите на домейна са специфични.
В обобщение
Изследователският дизайн е верига, която върви от изострянето на въпроса до вземането на проби и етиката. AI е мощен мисловен партньор, който произвежда опции във всяка връзка от тази верига и напомня за слепи петна; изяснява хипотезата, сравнява моделите, изброява заплахите. Но отговорността за избора на дизайн, потвърждението на пробата и особено етичното одобрение принадлежи на изследователя и комисията по етика. Най-краткото основно правило: изборът е от AI, методологичното и етичното решение е от вас.
Задача за приложение
Получете своя собствена изследователска идея. С AI, стеснете го до 3 фокусирани въпроса и изберете един. Генерирайте хипотези, променливи и оперативни дефиниции за въпроса, който сте избрали, и ги коригирайте според вашата област. Поискайте количествено/качествено/смесено сравнение на дизайна и обосновете кой сте избрали и защо в параграф. Точки за отметка, които изискват етично одобрение.
контролен списък
- [ ] Стесних ли измеримо обхвата на изследователския си въпрос?
- [ ] Изясних ли хипотезите и променливите с оперативни дефиниции?
- [ ] Планирал ли съм объркващи променливи?
- [ ] Дали избрах модела по мои собствени причини?
- [ ] Определих ли точките, които изискват одобрение от комисията по етика?