Fitimet:
- Aftësia për të përdorur inteligjencën artificiale si një partner mendimi në mprehjen e pyetjes kërkimore, gjenerimin e hipotezave dhe përkufizimit të variablave dhe opsioneve të metodës
- Aftësia për të marrë opsione sasiore, cilësore dhe të përziera, mostër dhe vlefshmëri-besueshmëri nga inteligjenca artificiale dhe vlerësimi i tyre sipas fushës së tyre dhe rregullave etike.
- Aftësia për të kuptuar se përgjegjësia për vendimet metodologjike dhe komiteti i etikës (IRB) i takon studiuesit dhe se propozimi i inteligjencës artificiale është vetëm një draft.
Pasi të njiheni me literaturën, është koha për të hartuar studimin tuaj. Dizajni i kërkimit është procesi i fillimit me një pyetje dhe kthimit të saj në një studim të matshëm dhe të përgjigjeshëm: mprehja e pyetjes, krijimi i një hipoteze, përcaktimi i variablave, zgjedhja e modelit dhe metodës së duhur, përcaktimi i mostrës, duke marrë parasysh vlefshmërinë dhe besueshmërinë. Kjo është pjesa më kërkuese mendore e kërkimit dhe AI mund të jetë një partner i fuqishëm i mendimit këtu - duke gjeneruar opsione, duke evokuar pika qorre, duke krahasuar alternativat. Por rregulli thelbësor i kësaj njësie është i qartë: Vendimet metodologjike dhe përgjegjësia etike i përkasin studiuesit; AI ofron vetëm opsione për të vlerësuar.
Nga pyetja në hipotezë
Një pyetje e mirë kërkimore është e fokusuar, e përgjegjshme dhe origjinale. Një kornizë e zakonshme është PICO në studimet eksperimentale/klinike: Popullsia, Ndërhyrja, Krahasimi, Rezultati. Në shkencat sociale, pyetja në përgjithësi shtrohet si një marrëdhënie midis variablave. AI ju ndihmon të kufizoni një pyetje të gjerë dhe sugjeron disa formulime alternative.
Një hipotezë është një transformim i problemit në një parashikim të testueshëm; zakonisht përfshin një drejtim ("X rrit Y"). Variablat janë gjërat që matni: variabla e pavarur (të cilën ju ndikoni), variabla e varur (rezultati që matni), variablat e kontrollit (të cilat i mbani konstante). Inteligjenca artificiale është e dobishme në mprehjen e hipotezës, distilimin e variablave në përkufizime operacionale (përkufizime të matshme) dhe për të kujtuar ngatërruesit e mundshëm (faktori i tretë që ndikon fshehurazi në rezultat).
Këshillë: Tregojini AI "jepni gjithashtu argumente për të hedhur poshtë këtë hipotezë". Është e vlefshme të shohësh herët dobësitë e dizajnit tënd, në mënyrë që të mësosh tani dhe jo gjatë procesit të arbitrit.
Dizajni, mostra dhe vlefshmëria
Dizajni i kërkimit është se si do të mblidhen dhe strukturohen të dhënat për t'iu përgjigjur pyetjes suaj. Ekzistojnë tre familje të gjera: sasiore (të dhëna numerike, testime statistikore-eksperimentale, kuazi-eksperimentale, korrelative, anketuese), cilësore (teksti/vëzhgimi, kuptimi dhe përvoja-intervista, rasti studimor, fenomenologjia, teoria e bazuar) dhe metoda e përzier (duke kombinuar të dyja). AI mund të krahasojë çdo model me të mirat dhe të këqijat e tij dhe të diskutojë se cili prej tyre mund t'i përshtatet më mirë pyetjes suaj; por zgjedhja përfundimtare është e juaja, bazuar në burimet tuaja, traditën në terren dhe natyrën e pyetjes suaj.
Mostra është nëngrupi nga universi juaj që ju ekzaminoni. Në mënyrë sasiore, madhësia e kampionit llogaritet me anë të analizës së fuqisë - mostra më e vogël e nevojshme për të kapur një efekt statistikisht të rëndësishëm; AI kujton formulën dhe supozimet, por ju duhet ta konfirmoni numrin me një softuer (si GPower). Vlefshmëria (a matni vërtet atë që matni) dhe besueshmëria* (a mund të përsëritet matja) janë sigurime të cilësisë së dizajnit; AI rendit kërcënimet, ju merrni masa paraprake.
Pika më kritike është etika. Çdo studim që përfshin pjesëmarrës njerëz ose kafshë kërkon miratimin e komitetit të etikës (IRB): pëlqim i informuar, konfidencialitet, mosmarrëveshje. AI mund t'ju ndihmojë të hartoni një aplikacion të komitetit të etikës, por nuk është kurrë një zëvendësues për miratimin dhe përgjegjësinë etike. AI nuk mund të thotë "ky dizajn është etik"; Kjo vendoset nga komiteti i etikës i institucionit tuaj.
Arsyetimi i metodave të përziera dhe regjistrimi paraprak
Një pyetje e rëndësishme kur zgjedh një metodë të përzier është pse dhe si të kombinohen dy llojet e të dhënave. Thjesht të thuash “Kam kryer edhe një anketë edhe një intervistë” nuk është metodë e përzier; Dizajni duhet të ketë një logjikë. Hartimet e zakonshme përfshijnë sekuenciale eksploruese (së pari sasiore, më pas cilësore për të thelluar gjetjet), sekuenciale eksploruese (së pari cilësore, më pas zhvillimin e shkallës dhe testimin sasior) dhe dizajne të ndërlidhura të njëkohshme. AI mund t'i krahasojë këto modele sipas pyetjes suaj dhe të diskutojë se cili i përshtatet logjikës së integrimit; por zgjedhja varet nga ajo që kërkon vërtet pyetja juaj.
Një mjet i fuqishëm për integritetin metodologjik është regjistrimi paraprak: regjistrimi i hipotezës suaj, variablave dhe planit të analizës në një depo të hapur (si OSF) përpara mbledhjes së të dhënave. Kjo parandalon gjuetinë e pasme (HARKing - krijimi i hipotezave pasi të keni parë rezultatin) dhe rrit besueshmërinë e studimit tuaj. AI mund t'ju ndihmojë të strukturoni një draft të formularit të para-regjistrimit dhe të dalloni çdo paqartësi në planin tuaj; Megjithatë, çdo vendim që regjistroni është i juaji dhe është përgjegjësia juaj t'i përmbaheni atij pas regjistrimit.
tre mini kuti
Rasti 1 - Ngushtimi i pyetjes. Pyetja e një studenti të diplomuar ishte "Si ndikojnë mediat sociale te të rinjtë?" Ishte kaq e madhe dhe e pamatshme. Ai e vendosi AI në një kornizë të ngjashme me PICO; Pyetja është "A ka një lidhje midis kohës së përdorimit të përditshëm të Instagramit dhe cilësisë së gjumit te nxënësit e shkollave të mesme 14-17 vjeç?" është bërë. Një pyetje e matshme, e kufizuar dhe me përgjigje; AI ndihmoi në ngushtimin e tij, studenti mori vendimin.
Rasti 2 — Paralajmërimi i variablit konfuz. Një studiues hodhi hipotezën "kurs në internet → arritje të ulëta". Ai pyeti AI për dobësitë e saj; AI na kujtoi se statusi socio-ekonomik mund të jetë një ngatërrues që ndikon si në llojin e kursit ashtu edhe në suksesin. Studiuesi nuk e dinte këtë, por ai anashkaloi duke e shtuar atë si një variabël kontrolli në dizajnin e tij. AI shërbeu si kujtesë; vendimin metodologjik e ka marrë vetë.
Rasti 3 - Kufiri etik. Një student po hartonte një anketë për një çështje të ndjeshme (përdorimin e substancave) dhe e pyeti YZ: "A do ta kalojë ky sondazh komitetin e etikës?" pyeti ai. AI renditi parimet e përgjithshme (pëlqimi, anonimiteti, e drejta për t'u tërhequr), por studenti nuk e zëvendësoi këtë me pëlqimin; Komisioni real i etikës aplikoi dhe bordi kërkoi korrigjime në dy nene. AI ndihmoi në hartimin, bordi mori vendimin.
Modele të kopjueshme
1) Duke ngushtuar pyetjen:
Roli juaj: një konsulent metodologjie. Fusha ime e gjerë e interesit është: "[tema]". Kufizojeni këtë në 3 pyetje kërkimore alternative të fokusuara dhe të matshme. Për secilën, specifikoni mostrën, variablat kryesore dhe modelin e mundshëm. Këto janë opsionet; Unë do të vendos.
2) Hipoteza dhe zbehja e variablave:
Pyetja ime kërkimore: "[pyetje]". Më sugjeroni (a) një hipotezë të testueshme, (b) variabla të pavarur/të varur/kontroll, (c) përkufizim operacional (të matshëm) për secilën variabël. Gjithashtu listoni variablat e mundshëm ngatërrues. Diskutoni opsionet, vendimi është i imi.
3) Krahasimi i modelit:
Krahasoni modelet e metodave sasiore, cilësore dhe të përziera për "[pyetje]" në një tabelë: përshtatja, forca, kufiri, burimi i kërkuar. Mos thuaj "zgjidh këtë" me siguri; Më jepni të mirat dhe të këqijat, unë do të bëj zgjedhjen.
4) Lista e kërcënimeve të vlefshmërisë/besueshmërisë:
Rendisni kërcënimet e dizajnit të mëposhtëm për vlefshmërinë e brendshme, vlefshmërinë e jashtme dhe besueshmërinë dhe sugjeroni një kundërmasë të mundshme për secilin. Dizajni: [përmbledh]. Këto do të jenë lista ime kontrolluese; Unë e marr vendimin.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Njoftim i dobët:
Më jep një dizajn kërkimi.
Nuk ka tema, pyetje, fusha dhe kufizime; AI krijon një shabllon të zakonshëm, të padobishëm.
Njoftim i fuqishëm:
Roli juaj: metodolog me përvojë në shkencat arsimore. Pyetja ime: "Efekti i të mësuarit të përzier në arritjet e klasës së 7-të të shkencës". Për një dizajn pothuajse-eksperimental: diskutoni strategjinë e duhur të grupit të kontrollit, llojin e instrumenteve të matjes, ngatërruesit e mundshëm dhe kërcënimet e vlefshmërisë së brendshme si OPTIONS. Thoni çfarë informacioni nevojitet për analizën e fuqisë; Do ta llogaris numrin me benG*Power. Shënoni pikat që kërkojnë miratim etik.
Vendimi i projektimit
Roli i AI
përgjegjësia e të cilit
Kufizoni pyetjen
prodhon alternativa
Studiuesi zgjedh
Hipotezë/ndryshore
Drafti + rikujtues
Studiuesi përcakton
Zgjedhja e modelit
krahason
Studiuesi vendos
madhësia e mostrës
Formula kujton
Konfirmuar nga softueri
Miratimi etik
draft asistent
Vetëm komisioni i etikës
Gabimet e zakonshme
- Duke bërë që AI të zgjedhë modelin. Vendimi metodologjik i takon studiuesit; AI sugjeron, ju zgjidhni.
- Duke anashkaluar bordin e etikes. AI nuk mund të thotë "etike"; Miratimi vjen nga komisioni i etikës i institucionit.
- Injorimi i mikserëve. Nëse variablat e kontrollit nuk janë planifikuar, rezultati nuk mund të interpretohet.
- Marrja e numrit të saktë të mostrave nga AI. Verifikoni analizën e fuqisë me softuerin e duhur.
- Duke mos e ngushtuar pyetjen. Një pyetje pa masë e gjerë nënkupton një studim që nuk mund të hartohet.
Kujdes: Një metodë e sugjeruar nga AI mund të mos jetë standarde në fushën tuaj. Krahasoni çdo rekomandim me burimet e metodologjisë në fushën tuaj (libër shkollor, konsulent, botime të ngjashme); AI flet në përgjithësi, konventat e domenit janë specifike.
Në përmbledhje
Dizajni i kërkimit është një zinxhir që shkon nga mprehja e pyetjes në marrjen e mostrave dhe etikës. AI është një partner i fuqishëm i mendimit që prodhon opsione në çdo hallkë të këtij zinxhiri dhe të kujton pikat e verbëra; sqaron hipotezën, krahason modelet, liston kërcënimet. Por përgjegjësia për përzgjedhjen e dizajnit, konfirmimin e mostrës dhe veçanërisht miratimin etik i takon studiuesit dhe komisionit të etikës. Rregulli më i shkurtër: zgjedhja është nga AI, vendimi metodologjik dhe etik është nga ju.
Detyra e aplikimit
Merrni idenë tuaj të kërkimit. Me AI, kufizojeni atë në 3 pyetje të fokusuara dhe zgjidhni një. Gjeneroni hipoteza, variabla dhe përkufizime operacionale për pyetjen që keni zgjedhur dhe korrigjoni ato sipas fushës tuaj. Kërkoni një krahasim sasior/cilësor/përzier të dizajnit dhe arsyetoni cilin keni zgjedhur dhe pse në një paragraf. Shënoni pikat që kërkojnë miratim etik.
listë kontrolli
- [ ] A e kam ngushtuar në mënyrë të matshme pyetjen time kërkimore?
- [ ] A i kam sqaruar hipotezat dhe variablat me përkufizime operacionale?
- [ ] A kam planifikuar variabla ngatërruese?
- [ ] A e zgjodha modelin për arsyet e mia?
- [ ] A i kam përcaktuar pikat që kërkojnë miratimin e komisionit të etikës?