主要观点总结
文章探讨了大型语言模型（LLM）在教育质性研究中的应用，展示了其理论潜力和实践案例。LLM在教育质性研究中的优势包括心理理论应用、非结构化数据分析、背景知识利用和数据增强技术介入等方面。文章提出了LLM在教育质性研究不同阶段的应用框架，包括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，以及成果展示、验证与传播。最后，通过智能访谈案例，展示了LLM优化教育质性研究设计、改进数据收集与分析方法的过程。文章为LLM在教育质性研究中的应用提供了理论框架，并为未来教育质性研究方法的实践创新提供了思路。
关键观点总结
关键观点1: LLM的理论潜力
LLM在教育质性研究中的优势包括心理理论应用、非结构化数据分析、背景知识利用和数据增强技术介入等方面。
关键观点2: LLM的应用框架
LLM在教育质性研究中的应用框架包括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，以及成果展示、验证与传播。
关键观点3: 智能访谈案例
通过智能访谈案例，展示了LLM优化教育质性研究设计、改进数据收集与分析方法的过程。
关键观点4: 实践创新的思路
文章为LLM在教育质性研究中的应用提供了理论框架，并为未来教育质性研究方法的实践创新提供了思路。
文章预览
✦ • ✦ 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
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