03. November 2025 || 09:00 Uhr - 11:30 Uhr || online

Die qualitative Forschung erlebt durch Künstliche Intelligenz (KI) einen tiefgreifenden Wandel. Während effizientere automatische Transkriptionsverfahren (die teils deutliche Zeitersparnisse ermöglichen) bereits Einzug in den Forschungsalltag halten, eröffnen Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude & Co. faszinierende – aber auch herausfordernde – neue Perspektiven für die Analyse qualitativer Daten. Doch wie transformativ ist dieser Wandel und wie lässt er sich methodisch fundiert gestalten?

Schwerpunkte

Die Veranstaltung navigiert durch das aktuelle Spannungsfeld zwischen technologischem Hype und praktischer Anwendbarkeit. Ziel ist es, den Teilnehmenden in konzentrierter Form ein vielschichtiges Panorama der Entwicklungen zu vermitteln. Sie sollen befähigt werden, relevante Werkzeuge und Methoden für ihre eigene Forschungspraxis kritisch zu identifizieren, zu bewerten und reflektiert einzusetzen.

Ausgehend von den Potenzialen und Grenzen automatischer Transkription beleuchtet der Vortrag typische Fallstricke beim Einsatz von LLMs in der qualitativen Analyse – von unbefriedigenden Ergebnissen durch einfache Prompts bis zur Komplexität des Prompt-Engineerings und der rasanten technologischen Weiterentwicklung.

Im Kern widmet sich der Vortrag aktuellen Lösungsansätzen: Neben einer kritischen Einordnung technischer Werkzeuge (z.B. KI-Funktionen in CAQDAS-Software wie MAXQDA AI Assist, spezialisierte Plattformen) stehen vor allem methodische Innovationen und Integrationsstrategien im Fokus. Anhand konkreter Beispiele wird diskutiert und demonstriert, wie KI in etablierte Verfahren (z.B. Qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz/Rädiker, Dokumentarische Methode nach Schäffer/Lieder) integriert werden kann. Darüber hinaus werden neuere, KI-spezifischere Workflows wie Query-Based Analysis (Morgan) oder Strategien zum Hybriden Interpretieren mit multiplen LLMs (Krähnke/Dresing/Pehl) vorgestellt – ein innovativer Ansatz zur Wahrung intersubjektiver Nachvollziehbarkeit und methodischer Güte. Die Auswahl der Beispiele wird stets an den aktuellsten Stand der Entwicklung angepasst.

Der Vortrag ist darauf ausgelegt, einen dichten, maximal aktuellen Überblick zu geben. Er kombiniert eine fundierte Darstellung mit Demonstrationen ausgewählter Ansätze und liefert Impulse für die Diskussion, wobei der Fokus klar auf der umfassenden Informationsvermittlung liegt. Er schließt mit konkreten Handlungsempfehlungen für einen methodisch fundierten, ethisch bewussten und kritisch-reflektierten Einsatz von KI in der qualitativen Forschung.

Kosten
kostenlos

Umsetzung
Dr. Thorsten Dresing, Marburg (Referent)
organisiert durch die Graduiertenakademie der Universität Rostock || gradauni-rostockde

Weitere Informationen zum Workshop finden Sie hier auf der Seite der Graduiertenakademie der Universität Rostock.

Anmeldung
über das Onlineformular