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In Folge neun der zweiten Staffel des KI-Insights Podcasts hatten wir die Gelegenheit, mit Kai Dröge zu sprechen. Dröge ist nicht nur an der Hochschule Luzern und der Goethe-Universität Frankfurt am Main tätig, sondern auch Mitentwickler der KI-Integration für die Open-Source-Software QualCoder. In unserem Gespräch ging es um die theoretischen Implikationen des KI-Einsatzes in der qualitativen Forschung.
Während dieses Gespräch die grundlegenden Fragen zur Rolle von KI in der Forschung beleuchtet, widmet sich das von ihm kürzlich veröffentlichte Webinar-Video der praktischen Anwendung: Es zeigt, wie KI-gestützte Datenanalyse in QualCoder 3.6 funktioniert.
Anhand verschiedener Phasen der Datenauswertung – von der ersten Erschließung des Materials bis zur Synthese der Ergebnisse – demonstriert Kai Dröge praxisnah, wie KI qualitative Analysen unterstützen kann.
Ergänzend zu den konkreten Möglichkeiten, die im Webinar dargelegt werden, sei auch noch einmal die metatheoretische Reflexion in der Podcast-Folge mit Kai Dröge empfohlen, die unter anderen die Frage stellt, inwieweit der hermeneutische Ansatz der qualitativen Forschung mit den probabilistischen Eigenschaften von LLMs vereinbar sind und welche forschungsethischen Implikationen die Verwendung von KI im Forschungsprozess aufwirft.
