Vitengo
1. Utangulizi wa Akili Bandia katika Saikolojia: Mipaka, Wajibu na Maadili. 2. Faragha, KVKK na Ulinzi wa Data ya Mteja 3. Uhakiki wa Fasihi na Upatikanaji wa Taarifa zenye Ushahidi 4. Kusaidia Kiwango na Tafsiri ya Mtihani 5. Kutayarisha Vidokezo vya Kikao na Rasimu ya Ripoti ya Kliniki 6. Kuunda Nyenzo za Kisaikolojia na Yaliyomo kwa Mteja 7. Usaidizi wa Usanifu wa Utafiti na Uchambuzi wa Data 8. Upendeleo, Uwakilishi, na Unyeti wa Kitamaduni 9. Mgogoro, Hatari na Kujiua: Mipaka ya Dhahiri ya Akili Bandia 10. Chatbots za Kitiba na Zana za Afya ya Akili Dijitali 11. Usimamizi, Maendeleo ya Kitaalamu na Mtiririko wa Kazi ya Utawala 12. Ujumuishaji wa Mwisho-hadi-Mwisho: Sera ya Maadili ya Matumizi ya AI
Kitengo 7 / 12

Usaidizi wa Usanifu wa Utafiti na Uchambuzi wa Data

Faida:

  • Uwezo wa kutumia akili ya bandia kama mshirika wa mawazo katika kuandaa maswali ya utafiti, hypotheses, uteuzi wa kiwango na mipango ya uchambuzi.
  • Uwezo wa kukagua usaidizi wa uchanganuzi wa kiasi (tafsiri ya nambari / matokeo) na uchambuzi wa ubora (rasimu ya uwekaji wa maandishi) na usahihi wa takwimu na mbinu.
  • Uwezo wa kukuza reflex ya kinga katika utumiaji wa akili bandia dhidi ya uwindaji wa thamani ya p, takwimu za kubuni na usindikaji wa data usio na maadili.

Saikolojia ni sayansi ambayo inasoma tabia za binadamu kwa utaratibu, na msingi wa sayansi hii ni utafiti. Ikiwa unaandika thesis, kupima ufanisi wa programu katika taasisi, au kuandaa makala; Utafiti mzuri unahitaji muundo thabiti, uchambuzi sahihi na tafsiri ya uaminifu. Akili Bandia (AI) inaweza kuwa mshirika wa mawazo katika kila hatua ya utafiti: kunoa swali la utafiti, kuibua mizani inayowezekana, kuandaa msimbo wa uchanganuzi, kuelezea matokeo ya takwimu kwa lugha rahisi, kuchora mapendekezo ya awali ya mada katika data yako ya ubora. Lakini AI pia inatia akili katika takwimu, inapendekeza hitilafu ya kimbinu, na hatari zaidi, inaweza kufungua mlango kwa mazoea yasiyo ya kimaadili bila kujua (kama vile uwindaji wa thamani ya p). Katika kitengo hiki utajifunza kutumia AI kama msaidizi mwenye nguvu lakini anayesimamiwa katika utafiti.

AI inasaidia wapi katika utafiti?

Awamu ya kubuni: Kufafanua swali la utafiti, kuimarisha taarifa ya hypothesis, kuzingatia vigezo vinavyowezekana na kuchanganya (mambo ya tatu yanayoathiri matokeo lakini hayajachunguzwa), kukumbusha miundo inayofaa. AI ni mdau wa bongo hapa; Unaamua.

Uchanganuzi wa kiasi: Kueleza wakati mbinu ya uchanganuzi (kama vile t-test, ANOVA, regression) inafaa, kuandaa msimbo wa uchanganuzi (k.m. R au Python), kutafsiri matokeo ya takwimu. AI inaandika msimbo, lakini unajibika kwa usahihi wa matokeo yaliyotolewa na kanuni na kufaa kwa njia.

Uchanganuzi wa ubora: Mapendekezo ya msimbo wa awali katika nakala za mahojiano, mada zinazowezekana, rasimu ya kitabu cha msimbo. AI inatoa hatua ya kuanzia; Mtafiti anaongeza kina cha ukalimani.

Tahadhari: AI sio mwanatakwimu. Inaweza kupendekeza jaribio lisilo sahihi, kuacha dhana, kutoa mgawo uliofichwa au thamani ya p. Thibitisha kila uamuzi wa mbinu na kila nambari kivyake (kwa ufahamu wako mwenyewe, chanzo cha takwimu, au mtaalamu).

Mistari nyekundu ya kimaadili: udukuzi wa p na usindikaji wa data

Mojawapo ya mitego hatari zaidi ya maadili ya utafiti ni udukuzi-p-haki: kubadilisha uchambuzi mara kwa mara, kuongeza/kuondoa vigeu, au kupunguza data hadi matokeo ya maana yatokee. Uliza AI "ninaweza kufanya nini ili kufanya matokeo yangu yawe na maana?" Kuuliza " ni kuangukia kwenye mtego huu bila kutambua. Kwa aina hii ya swali, AI inaweza kutoa mapendekezo kama vile "toa kigezo hiki, angalia kikundi hiki"; Mapendekezo haya "yanafanya kazi" kitakwimu, lakini ni ya ulaghai wa kisayansi.

Vivyo hivyo, AI inaweza kupendekeza "kukamilisha" data ambayo haipo au kufuta wauzaji wa nje bila uhalali. Data inachambuliwa kama ilivyo; Mabadiliko yanaweza tu kufanywa na sheria zilizofafanuliwa awali, zilizo wazi na zilizohalalishwa.

Kidokezo: Andika mpango wako wa uchanganuzi (utafanya mtihani gani, ukitumia vigeu gani, nadharia gani) kabla ya kuona data. Tumia AI kufafanua mpango huo, sio "kupamba" matokeo. Mpango ulioandikwa mapema ndio ulinzi dhabiti zaidi dhidi ya udukuzi.

Hatua kwa hatua: Mtiririko salama wa utafiti unaoendeshwa na AI

  1. Fafanua swali na hypothesis. Wacha AI itafute shida ili kuiboresha, lakini unaamua.
  2. Andika mpango wako wa uchambuzi mapema. Ambayo mtihani, ambayo dhana, ambayo hypothesis. Acha AI isimamie mpango.
  3. Rasimu ya msimbo, thibitisha matokeo. Acha AI iandike msimbo; Unaendesha, angalia matokeo kwa kujitegemea.
  4. Angalia mawazo. Jipime mawazo ambayo AI inaruka, kama vile kawaida na homogeneity ya tofauti.
  5. Fikiria misimbo ya ubora kama rasimu. Fikiria mada za awali za AI; Soma na uthibitishe data mwenyewe.
  6. Ripoti kwa uaminifu. Andika matokeo yasiyo na maana pia; Epuka udukuzi na kuripoti kwa hiari.

kesi tatu ndogo

Kesi ya 1 - mtego wa udukuzi. Wakati hypothesis kuu ya mtafiti haina kugeuka kuwa muhimu (p = 0.21), anauliza AI "njia za kufanya matokeo kuwa na maana." AI inapendekeza uchanganuzi wa vikundi vidogo na uchimbaji tofauti; Mtafiti anapojaribu hizi, anapata p = 0.04. Lakini matokeo haya ni ya uwongo: Ukijaribu uchambuzi 10 tofauti, mmoja wao utakuwa muhimu kwa bahati. Njia sahihi: kuripoti uchambuzi uliotanguliwa, kuandika matokeo yasiyo na maana kwa uaminifu.

Kesi ya 2 - Msimbo na maoni ya pato. Mwanafunzi aliyehitimu anataka kujaribu tofauti kati ya vikundi viwili katika data kutoka kwa washiriki 120, lakini hajui programu za takwimu. Huchapisha rasimu ya msimbo wa uchanganuzi kwa AI, huiendesha, na ina AI kutafsiri matokeo. Kisha anaangalia mawazo ya mtihani wa t kutoka kwa chanzo cha takwimu na anathibitisha matokeo kwa uhuru. AI inafupisha mkondo wa kujifunza, lakini uamuzi wa mwisho ni wa mwanafunzi.

Kesi ya 3 - Usimbaji wa ubora. Mtafiti hulisha nakala 18 za mahojiano kwa AI na anauliza mapendekezo ya awali ya msimbo. AI inakuja na takriban misimbo 30 na mapendekezo 5 ya mandhari. Mtafiti anazingatia haya kama mwanzo na anasoma nakala zote mwenyewe; Inaongeza mada ambayo AI ilikosa, ikitenganisha mbili ambayo ilichanganya vibaya. Pia hukagua kuegemea na kisimbaji cha pili. AI iliongezeka, lakini tafsiri ilitoka kwa mwanadamu.

Vidokezo na violezo vinavyoweza kunakiliwa

Nisaidie kuimarisha swali la utafiti. Swali langu la rasimu: [swali]. Uliza/pendekeza yafuatayo: vigeu-tegemezi vinavyotegemea, vikanganyiko vinavyowezekana, muundo unaofaa wa utafiti. Uamuzi ni wangu; Eleza tu chaguzi na hatari, usilazimishe matokeo.

Angalia mpango wangu wa uchambuzi: [mpango]. Tathmini: je, jaribio nililochagua linafaa nadharia, ni mawazo gani ninapaswa kuangalia, saizi ya sampuli inaonekana ya kutosha, kuna hatari zozote za kimbinu ambazo nimepuuza? Toa mapendekezo ya kuimarisha mpango, si kubadilisha matokeo.

Tafsiri matokeo ya takwimu ifuatayo kwa lugha rahisi: ni matokeo gani yanamaanisha nini, ni mawazo gani yanahitaji kuangaliwa, hatari ya kufasiriwa kupita kiasi iko wapi? Taja matokeo yoyote yasiyo ya maana kwa uaminifu. Pato: [pato]

Zifuatazo ni nakala za mahojiano zisizojulikana. Katika hatua ya kwanza, POSSIBLE msimbo na MAPENDEKEZO ya mandhari yanatolewa kwa usimbaji wa mada. Kumbuka kwamba hizi ni rasimu ya awali na nitakuwa nikisoma na kuthibitisha data; Usiwasilishe kama matokeo ya uhakika. Nakala: [nakala zisizojulikana]

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Kidokezo dhaifu: "Matokeo hayakuwa muhimu katika data, ninawezaje kufanya thamani ya p kuwa muhimu?"

Mwongozo huu unaita AI kupendekeza udukuzi; Hata kama pato "linafanya kazi" kitakwimu, ni ulaghai wa kisayansi.

Kidokezo chenye nguvu: "Mpango wa uchanganuzi niliofafanua hapo awali ni [mpango]. Matokeo hayakuwa muhimu (p=0.21). Je, ni lazima niripotije hili kwa uaminifu, nini kinaweza kuwa matokeo ya matokeo yasiyo ya maana, na ningependekeza nini kwa utafiti ujao?"

Mwongozo huu unaelekeza AI kwa sayansi ya uaminifu; Yeye haipotoshi matokeo, anajifunza kutoka kwake.

Makosa ya kawaida

  • Mwaliko wa udukuzi. Kuuliza "Fanya matokeo ya maana"; Huu ni udanganyifu wa kisayansi.
  • Kutumia njia bila kuidhinisha. Kutumia jaribio lililopendekezwa la AI bila kuangalia mawazo yake.
  • Kukubali takwimu za maandishi. Kutothibitisha mgawo/p-thamani iliyotolewa na AI kwa uchanganuzi wako mwenyewe.
  • Kukosea kwa misimbo ya ubora kwa uchanganuzi wa mwisho. Kuripoti mada za AI bila kusoma data.
  • Kuficha matokeo yasiyo na maana. Kuripoti kwa kuchagua kwa kuripoti tu yale yenye maana.

Kwa muhtasari

AI ni mshirika mkubwa wa mawazo katika utafiti katika uimarishaji wa swali, ukaguzi wa mpango wa uchambuzi, utayarishaji wa kanuni, tafsiri ya matokeo, na uanzishaji wa usimbaji wa ubora. Lakini anafanya makosa katika takwimu na hallucinations; Jambo la hatari zaidi ni kwamba inaweza kufungua mlango bila kujua njia zisizo za kimaadili kama vile udukuzi wa p. Andika mpango wako wa uchanganuzi mapema, thibitisha kila mbinu na nambari kwa kujitegemea, angalia dhana, chukulia misimbo ya ubora kama rasimu na usome data mwenyewe, na uripoti matokeo yasiyo na maana kwa uaminifu. AI huongeza kasi; Uadilifu wa kisayansi unatoka kwako.

Jukumu la maombi

Sanidi hali ndogo ya utafiti (k.m. kulinganisha vikundi viwili kwenye mizani). Kwanza, andika mpango wako wa uchambuzi katika aya moja. Kisha ifanye AI ikague mpango huu na uulize ikiwa kuna mawazo yoyote au hatari ambazo umekosa. Pia, AI itafasiri pato dogo la kufikiria na ujiangalie mwenyewe ikiwa tafsiri yake ni ya kusisitiza kupita kiasi. Andika sentensi ya uaminifu ya kuripoti bila kujihusisha na udukuzi wa P.

orodha ya ukaguzi

  • [ ] Niliandika mpango wangu wa uchanganuzi kabla ya kuona data.
  • [ ] Nimekagua kwa kujitegemea mawazo ya njia iliyopendekezwa na AI.
  • [ ] Nilithibitisha kila takwimu AI ilitoa kwa uchanganuzi wangu mwenyewe.
  • [ ] Nilizingatia misimbo ya ubora kama rasimu za awali na nilisoma data mwenyewe.
  • [ ] Pia niliripoti matokeo yasiyo na maana kwa uaminifu.
  • [ ] Niliepuka udukuzi na kuripoti kwa kuchagua.
Iliyotangulia Inayofuata