Serão disponibilizadas licenças temporárias de MAXQDA a todos os participantes para uma utilização melhorada do programa. Será facultada uma lista de aplicações de IA que poderão ser subscritas pelos participantes para teste de funcionalidades.

Dia 1 - Análise de dados qualitativos: novos caminhos possíveis

- Objetivos e domínios de aplicação da análise de dados qualitativos;
- Evolução e tendências na análise de dados qualitativos;
- Etapas da análise de dados qualitativos;
- Repositórios de dados qualitativos;
- Incorporação de software na análise, incluindo sistemas de IA;
- Recurso aos modelos de linguagem: o que são, como funcionam, quais os limites
- Transcrição automatizada de áudio/vídeo;
- Serviços de tradução (e.g. DeepL, Grammarly).

Dia 2 - Otimização do suporte computacional na análise de dados qualitativos

- Metodologias de análise: 
- Novas formas de leitura flutuante de dados;
- Integração de serviços de IA na investigação (e.g. ChatGPT, Claude 2, Copilot, Jenni AI, Elicit);
- Interpretação e leitura em profundidade vs. mensuração e quantificação;
- Preparação e preprocessamento de dados com IA;
- Estratégias e procedimentos de análise de dados textuais, incluindo a codificação assistida por IA;
- Técnicas de análise e sistematização de dados com AI Assist do MAXQDA.

Dia 3 - Avaliação crítica na integração de soluções

- Impactos éticos do recurso a IA na análise;
- Automatização de tarefas e o (novo) papel do/a investigador/a;
- IA como uma metodologia?
- Limites e os novos viés metodológicos;
- Contornar a mera descrição de dados: análise crítica dos dados e do processo de análise;

Dia 4 - Análise e reporte de dados qualitativos

- Análise de dados com ferramentas de IA;

Dia 5 - Análise e reporte de dados qualitativos (Continuação)

- Análise de dados com ferramentas de IA;
- Fator humano na análise de dados e criatividade;
- Auditar de resultados obtidos com ferramentas de IA;
- Reporte de resultados e validação.

Resumo: 5 sessões, mínimo de 20 horas de contacto e trabalho individual. A obtenção dos 3 ECTS fica sujeito à apresentação de um projeto final até 7 dias após final do curso.

Metodologias de Avaliação

Neste curso, será utilizada a plataforma Moodle para gestão de conteúdos de formação e centralização da comunicação. O curso contará com horas de contacto para trabalho em grupo, auxiliado por um conjunto de materiais de suporte. Aos participantes, será dada a possibilidade de realização de um pequeno projeto de análise de dados qualitativos de acordo com os seus interesses de investigação e/ou profissionais. Aos participantes, é garantido o auxílio para a realização das tarefas propostas
Os/as participantes do curso terão de realizar de um pequeno projeto de análise de dados qualitativos de acordo com os seus interesses de investigação e/ou profissionais. Tal projeto será discutido durante sessões suplementares, que decorrem, preferencialmente, no bloco da tarde. Sem avaliação sumativa.

Bibliografia

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Christou, P. (2023). Ηow to Use Artificial Intelligence (AI) as a Resource, Methodological and Analysis Tool in Qualitative Research? The Qualitative Report. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2023.6406
Kuckartz, U. (2014). Qualitative Text Analysis: A Guide to Methods, Practice & Using Software. London: SAGE Publications.
Kuckartz, U., & Rädiker, S. (2019). Analyzing qualitative data with MAXQDA: Text, audio, and video. London: SAGE Publications.
Lewins, Ann; Silver, Christina (2014), Using Software in Qualitative Research: A Step-by-Step Guide. London: SAGE Publications.
Mathew, A. . (2023). Is Artificial Intelligence a World Changer? A Case Study of OpenAI’s Chat GPT. Recent Progress in Science and Technology Vol. 5, 35–42. https://doi.org/10.9734/bpi/rpst/v5/18240D
Michael Huberman & Matthew B. Miles (Eds.) (2002). The Qualitative Researcher's Companion. Thousand Oaks: SAGE Publications.
Paul, R., & Elder, L. (2020). The miniature guide to critical thinking: Concepts and tools (Eighth edition). Rowman & Littlefield.
Qiu, R. (2023), "Editorial: GPT revolutionizing AI applications: empowering future digital transformation", Digital Transformation and Society, Vol. 2 No. 2, pp. 101-103. https://doi.org/10.1108/DTS-05-2023-066
Silverman, David (2013). Doing Qualitative Research. London: SAGE Publications.
Sousa, S., & Kern, R. (2022). How to keep text private? A systematic review of deep learning methods for privacy-preserving natural language processing. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2205.10095