Dobici:
- Sposobnost korištenja umjetne inteligencije kao misaonog partnera u izoštravanju istraživačkog pitanja, generiranju hipoteza i definiciji varijabli te opcijama metoda
- Sposobnost dobivanja opcija kvantitativnog, kvalitativnog i mješovitog dizajna, uzorka i valjanosti-pouzdanosti od umjetne inteligencije i njihove evaluacije u skladu s njihovim poljem i etičkim pravilima.
- Sposobnost razumijevanja da metodološke odluke i odgovornost etičkog povjerenstva (IRB) pripadaju istraživaču te da je prijedlog umjetne inteligencije samo nacrt.
Nakon upoznavanja s literaturom, vrijeme je za osmišljavanje vlastite studije. Dizajn istraživanja je proces započinjanja s pitanjem i njegovog pretvaranja u mjerljivu studiju na koju je moguće odgovoriti: izoštravanje pitanja, postavljanje hipoteze, definiranje varijabli, odabir odgovarajućeg dizajna i metode, određivanje uzorka, razmatranje valjanosti i pouzdanosti. Ovo je mentalno najzahtjevniji dio istraživanja, a umjetna inteligencija ovdje može biti moćan misaoni partner — generiranje opcija, izazivanje slijepih točaka, uspoređivanje alternativa. Ali temeljno pravilo ove jedinice je jasno: metodološke odluke i etička odgovornost pripadaju istraživaču; AI samo nudi opcije za procjenu.
Od pitanja do hipoteze
Dobro istraživačko pitanje je fokusirano, na koje se može odgovoriti i originalno. Uobičajeni okvir je PICO u eksperimentalnim/kliničkim studijama: Populacija, Intervencija, Usporedba, Ishod. U društvenim znanostima pitanje se općenito postavlja kao odnos između varijabli. AI vam pomaže suziti široko pitanje i predlaže nekoliko alternativnih formulacija.
Hipoteza je transformacija problema u provjerljivo predviđanje; obično uključuje smjer ("X povećava Y"). Varijable su stvari koje mjerite: nezavisna varijabla (na koju utječete), zavisna varijabla (ishod koji mjerite), kontrolne varijable (koje držite konstantnima). AI je korisna u izoštravanju hipoteze, destiliranju varijabli u operativne definicije (mjerljive definicije) i prisjećanju mogućih zbunjujućih faktora (treći faktor koji potajno utječe na ishod).
Savjet: Recite umjetnoj inteligenciji "također dajte argumente da opovrgnete ovu hipotezu." Vrijedno je uočiti slabosti vlastitog dizajna rano, tako da možete učiti sada, a ne tijekom procesa ocjenjivanja.
Dizajn, uzorak i valjanost
Dizajn istraživanja je način na koji će podaci biti prikupljeni i strukturirani da odgovore na vaše pitanje. Postoje tri široke obitelji: kvantitativna (numerički podaci, statističko testiranje—eksperimentalno, kvazi-eksperimentalno, korelacijsko, anketno), kvalitativna (tekst/promatranje, značenje i iskustvo—intervju, studija slučaja, fenomenologija, utemeljena teorija) i mješovita metoda (kombinacija to dvoje). AI može usporediti svaki uzorak s njegovim prednostima i nedostacima i raspraviti koji bi mogao bolje odgovarati vašem pitanju; ali konačan izbor je vaš, na temelju vaših izvora, tradicije na terenu i prirode vašeg pitanja.
Uzorak je podskup iz vašeg svemira koji ispitujete. U kvantitativnom smislu, veličina uzorka izračunava se analizom snage—najmanji uzorak potreban za bilježenje statistički značajnog učinka; AI podsjeća na formulu i pretpostavke, ali biste trebali potvrditi broj pomoću softvera (kao što je GPower). Valjanost (mjerite li stvarno ono što mjerite) i pouzdanost* (može li se mjerenje ponoviti) jamstva su kvalitete dizajna; AI navodi prijetnje, vi poduzmite mjere opreza.
Najkritičnija točka je etika. Svaka studija koja uključuje sudionike na ljudima ili životinjama zahtijeva odobrenje etičkog povjerenstva (IRB): informirani pristanak, povjerljivost, neškodljivost. AI vam može pomoći u sastavljanju prijave za etičko povjerenstvo, ali nikada nije zamjena za odobrenje i etičku odgovornost. AI ne može reći "ovaj dizajn je etičan"; O tome odlučuje etičko povjerenstvo vaše ustanove.
Obrazloženje mješovitih metoda i predbilježba
Važno pitanje pri odabiru mješovite metode je zašto i kako kombinirati dvije vrste podataka. Jednostavno reći "Proveo sam i anketu i intervju" nije mješovita metoda; Dizajn mora imati logiku. Uobičajeni dizajni uključuju istraživački sekvencijalni (prvo kvantitativni, zatim kvalitativni za produbljivanje nalaza), istraživački sekvencijalni (prvo kvalitativni, zatim razvoj skale i kvantitativno testiranje) i istodobne ugniježđene dizajne. AI može usporediti te uzorke prema vašem pitanju i raspraviti koji od njih odgovara logici integracije; ali izbor ovisi o tome što vaše pitanje stvarno zahtijeva.
Snažan alat za metodološki integritet je predregistracija: registracija vaše hipoteze, varijabli i plana analize u otvorenom repozitoriju (kao što je OSF) prije prikupljanja podataka. To sprječava naknadno traženje (HARKing — izmišljanje hipoteza nakon što vidite rezultat) i povećava vjerodostojnost vaše studije. AI vam može pomoći strukturirati nacrt obrasca za predregistraciju i uočiti nejasnoće u vašem planu; Međutim, svaka odluka koju snimite je vaša i vaša je odgovornost držati je se nakon snimanja.
tri mini kućišta
Slučaj 1 — Sužavanje pitanja. Pitanje studenta diplomskog studija bilo je "Kako društveni mediji utječu na mlade?" Bilo je tako ogromno i neizmjerno. Stavio je AI u okvir sličan PICO-u; Pitanje je "Postoji li veza između dnevnog vremena korištenja Instagrama i kvalitete sna kod učenika srednjih škola od 14 do 17 godina?" je postalo. Mjerljivo, ograničeno pitanje na koje se može odgovoriti; AI je pomogao suziti izbor, student je donio odluku.
Slučaj 2 — Upozorenje o zbunjujućoj varijabli. Jedan je istraživač pretpostavio "mrežni tečaj → nisko postignuće." Pitao je AI o njegovim slabostima; AI nas je podsjetio da socioekonomski status može biti faktor koji utječe i na vrstu tečaja i na uspjeh. Istraživač to nije znao, ali je preskočio dodavanje toga kao kontrolne varijable u svoj dizajn. AI je poslužio kao podsjetnik; sam je donio metodološku odluku.
Slučaj 3 — Etička granica. Student je dizajnirao anketu o osjetljivom pitanju (uporaba supstanci) i upitao YZ: "Hoće li ova anketa proći etičko povjerenstvo?" upita on. AI je naveo opća načela (pristanak, anonimnost, pravo na odustajanje), ali student to nije zamijenio pristankom; Pravo etičko povjerenstvo prijavilo se i odbor je zatražio ispravke u dva članka. AI je pomogao u izradi, odbor je donio odluku.
Predlošci koji se mogu kopirati
1) Sužavanje pitanja:
Vaša uloga: metodološki savjetnik. Moje široko područje interesa je: "[tema]". Suzite ovo na 3 fokusirana, mjerljiva alternativna istraživačka pitanja. Za svaki navedite uzorak, ključne varijable i mogući dizajn. Ovo su opcije; Ja ću odlučiti.
2) Razjašnjenje hipoteze i varijable:
Moje istraživačko pitanje: "[pitanje]". Predložite mi (a) hipotezu koju je moguće provjeriti, (b) nezavisne/ovisne/kontrolne varijable, (c) operativnu (mjerljivu) definiciju za svaku varijablu. Također navedite moguće zbunjujuće varijable. Razgovarajte o opcijama, odluka je moja.
3) Usporedba uzoraka:
Usporedite nacrte kvantitativnih, kvalitativnih i mješovitih metoda za "[pitanje]" u tablici: prilagodba, snaga, granica, potrebni resursi. Nemojte sigurno reći "odaberi ovo"; Recite mi prednosti i mane, ja ću izabrati.
4) Popis prijetnji valjanosti/pouzdanosti:
Navedite sljedeće prijetnje dizajna unutarnjoj valjanosti, vanjskoj valjanosti i pouzdanosti i predložite moguće protumjere za svaku od njih. Dizajn: [sažeti]. Ovo će biti moj kontrolni popis; Ja donosim odluku.
Slab upit / Jak upit
Slab upit:
Daj mi nacrt istraživanja.
Nema tema, pitanja, područja i ograničenja; AI stvara uobičajeni, beskorisni predložak.
Snažan upit:
Vaša uloga: iskusni metodičar u obrazovnim znanostima. Moje pitanje: "Učinak kombiniranog učenja na postignuća u prirodoslovlju 7. razreda". Za kvazi-eksperimentalni dizajn: raspravite o odgovarajućoj strategiji kontrolne skupine, vrsti mjernih instrumenata, mogućim zbunjujućim faktorima i unutarnjim prijetnjama valjanosti kao OPCIJAMA. Recite koje su informacije potrebne za analizu snage; Izračunat ću broj pomoću benG*Power. Označite točke koje zahtijevaju etičko odobrenje.
Odluka o dizajnu
Uloga umjetne inteligencije
Čija odgovornost
Suzite pitanje
proizvodi alternative
Istraživač bira
Hipoteza/varijabla
Nacrt + podsjetnik
Istraživač definira
Odabir uzorka
uspoređuje
Istraživač odlučuje
veličina uzorka
Formula podsjeća
Potvrđeno softverom
Etičko odobrenje
pomoćnik nacrta
Samo etičko povjerenstvo
Uobičajene greške
- Natjerati AI da odabere uzorak. Metodološka odluka pripada istraživaču; AI predlaže, vi birate.
- Zaobilazeći etičku komisiju. AI ne može reći "etički"; Odobrenje dolazi od etičkog povjerenstva ustanove.
- Ignoriranje miksera. Ako kontrolne varijable nisu planirane, rezultat se ne može interpretirati.
- Dobivanje točnog broja uzoraka od AI. Provjerite analizu snage s odgovarajućim softverom.
- Ne sužavam pitanje. Neizmjerno široko pitanje znači studiju koja se ne može dizajnirati.
Oprez: Metoda koju predlaže AI možda nije standardna u vašem području. Usporedite svaku preporuku s metodološkim resursima u vašem području (udžbenik, konzultant, slične publikacije); AI govori općenito, konvencije domene su specifične.
Ukratko
Dizajn istraživanja je lanac koji ide od izoštravanja pitanja do uzorkovanja i etike. AI je moćan misaoni partner koji proizvodi opcije u svakoj karici ovog lanca i podsjeća na slijepe točke; pojašnjava hipotezu, uspoređuje obrasce, navodi prijetnje. Ali odgovornost za odabir dizajna, potvrdu uzorka i posebno etičko odobrenje pripada istraživaču i etičkom povjerenstvu. Najkraće pravilo: izbor je od umjetne inteligencije, metodološka i etička odluka je od vas.
Zadatak aplikacije
Dobijte vlastitu istraživačku ideju. Uz AI, suzite ga na 3 fokusirana pitanja i odaberite jedno. Generirajte hipoteze, varijable i operativne definicije za pitanje koje ste odabrali i ispravite ih prema svom području. Zatražite kvantitativnu/kvalitativnu/mješovitu usporedbu dizajna i obrazložite koji ste odabrali i zašto u odlomku. Označite točke koje zahtijevaju etičko odobrenje.
popis za provjeru
- [ ] Jesam li mjerljivo suzio svoje istraživačko pitanje?
- [ ] Jesam li razjasnio hipoteze i varijable operativnim definicijama?
- [ ] Jesam li planirao zbunjujuće varijable?
- [ ] Jesam li izabrao uzorak iz vlastitih razloga?
- [ ] Jesam li odredio točke za koje je potrebno odobrenje etičkog povjerenstva?