Heute bin ich auf dem Weg zum #JFMH24 – dem „Jungen Forum für Medien und Hochschulentwicklung“ . Dieses Jahr an der Uni Vechta: https://www.uni-vechta.de/jfmh24/
Ich freue mich sehr darauf, darf auch zwei Chairs übernehmen und Diskussionen anleiten. Das JFMH ist „traditionell“ eine Tagung, auf der vor allem der Austausch im Fokus steht. Es geht nicht „um den perfekten Beitrag“, sondern um das „über den Beitrag sprechen“.
Diese gemeinsam von der @dghd_info, #GMW, @medienpaed_dgfe und Fachgruppe Bildungstechnologien der @[email protected] getragene Tagung wird jeweils von einem Team an einem Hochschulstandort ausgerichtet.
Das Team der Uni Vechta hat in den letzten Wochen die Beiträge der Konferenz hier auf #Mastodon angekündigt und ist mit dem Tagungsaccount sehr aktiv: @jfmh_tagung
Einige der Programmpunkte des #JFMH24 (Keynotes) werden auch online übertragen und aufgezeichnet. Ein Blick ins Programm lohnt sich also:
btw; wer mehr über das #JFMH generell erfahren möchte, kann im Tagungsband des #JFMH23 nachlesen, erschienen bei @medienpaed_com
https://doi.org/10.21240/mpaed/58/2024.03.21.X
Seit dem Launch von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 hat es eine rasante Entwicklung ganz unterschiedlicher Tools gegeben, die sich auf das Large Language Model „GPT“ von OpenAI stützen. Auch für die Arbeit mit qualitativen Daten sind erste Tools in der Beta-Version veröffentlicht, die spezifische qualitative Methoden fokussieren, wie beispielsweise DokuMet-AI (https://dokumet.de/dokumet-ai) für die Analyse mit der dokumentarischen Methode sowie QualCoder AI (https://tinyurl.com/QualCoderAI) für die qualitative Inhaltsanalyse (axiales Codieren) und Grounded Theory. Auch die großen Softwareanbieter wie ATLAS.ti und MAXQDA haben KI-Assistenten in ihre Produkte integriert, die Forschende bei der Analyse von qualitativen Daten unterstützen sollen. Die Möglichkeiten der entwickelten KI-Assistenten sind dabei unterschiedlich. Grob lassen sich drei Möglichkeiten unterscheiden, die für den Prozess der qualitativen Forschung relevant sind: erstens die Möglichkeit durch Mustererkennung in Texten Themen oder Codes zu identifizieren und damit Codierungsprozesse zu unterstützen. Zweitens Zusammenfassungen und Interpretationen von Textpassagen (Sequenzen) oder ganzen Interviews sowie anderen Dokumenten erstellen zu lassen. Und drittens die KI-Assistenten als Interpretationsassistenz, also als Gesprächs- bzw. Interpretationspartner*in, fungieren zu lassen. Bisher sind die Erfahrungen in der Arbeit mit den KI-Assistenten und was sie für qualitative Forschung bedeuten noch gering. Deutlich ist aber bereits, dass Fragen zu Datenschutz, Ethik, Bias und Transparenz zentral sind. Zudem braucht es neben umfassenden Kenntnissen der qualitativen Forschung, um die Ergebnisse der KI-Assistenten bewerten zu können, weitere Kompetenzen im Umgang mit der neuen Technologie, wie z.B. Prombting. Entsprechend wird der Workshop vorstellen welche Tools es derzeit gibt, wie diese funktionieren, welche Aspekte es im Umgang mit diesen Tools zu beachten gilt und ein Beispiel der Nutzung vorstellen. Das Einbringen eigener Erkenntnisse bzw. Fragen ist dabei ausdrücklich erwünscht! Zugangslink zur digitalen Teilnahme via [BigBlueButton](https://webmeetings.uni-vechta.de/b/ger-kry-jv5-tih). Leitung: Prof. Dr. Isabel Steinhardt, Universität Paderborn
Spannende Entwicklung in diesem Bereich durch Kai Dröge, der an einer Methode für „horizontales Codieren“ arbeitet und dazu den QualCoder entwickelt. Infos darüber unter https://qualcoder.wordpress.com – das Tool direkt: https://github.com/ccbogel/QualCoder
Um 18:15 findet die Keynote von @Zawacki_Richter auf dem #JFMH24 statt
Thema: „Anwendungen künstlicher Intelligenz #KI in der #Hochschulbildung – Entwicklung eines Forschungsfeldes“ – und wird live gestreamt. Link im Programm unter https://www.uni-vechta.de/jfmh24/tagungsprogramm
David Lohner
Timo van Treeck