陈鹏 等 | 大模型如何融入教育的质性研究:理论潜力与案例实践

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✦ • ✦ 文章引自：陈鹏,张靖沅,陈向东. 大模型如何融入教育的质性研究:理论潜力与案例实践 [J].现代教育技术,2024,(10):32-41. MET 摘要： 当前，面对教育质性研究中日益增多的非结构化数据，传统的手动编码和解释方法已难以有效应对，而大模型（Large Language Model，LLM）的快速发展为社会科学的质性研究带来了新的机遇与挑战。为此，文章聚焦LLM在教育质性研究中的应用，首先从理论层面阐释了LLM的潜力，包括其在心理理论应用、非结构化数据分析、背景知识利用以及数据增强技术介入等方面的优势；然后，文章提出了LLM在教育质性研究不同阶段的应用框架，涵盖研究设计与预备分析，数据收集与信息交互，数据分析与模式识别，成果展示、验证与传播等环节；最后，文章通过一个基于GPT-4的智能访谈案例，展示了LLM优化教育质性研究设计、改进数 ………………………………