Qualitative Methodenausbildung zusammen mit generativen Sprachmodellen. Zur Verteilten Interpretation in hybriden Forschungswerkstätten
摘要
In diesem Beitrag geht es um die Frage, wie generative Sprachmodelle (bzw. Large Language Modells LLMs) wie z. B. ChatGPT in der universitären Ausbildung für qualitative Methoden empirischer Sozialforschung eingesetzt werden können. Um die Möglichkeiten und Grenzen eines solchen Vorhabens seriös abzuschätzen, geht es einerseits darum, die derzeitige Leistungsfähigkeit solcher Modelle auszuloten und andererseits das Ziel einer qualitativen Methodenausbildung zu bestimmen, denn nur dann lässt sich abschätzen, an welchen Stellen der Ausbildung der Einsatz generativer Sprachmodelle sinnvoll ist. Daher werden wir uns in diesem Beitrag auch mit den Voraussetzungen für die universitäre Lehre qualitativer Methoden der Sozialforschung auseinandersetzen. Wir beschreiben zunächst knapp die herkömmliche Methodenausbildung anspruchsvoller qualitativer Methoden im Rahmen von Forschungswerkstätten (Abschn. 1). Anschließend stellen wir die neuen Möglichkeiten des Interpretierens zusammen mit generativen Sprachmodellen vor und legen hierbei einen Schwerpunkt auf unser Konzept des Reconstructive Social Research Promptings (RSRP) (Lieder & Schäffer, 2024) (Abschn. 2). Danach geben wir einen komprimierten Einblick in unser Konzept des Interpretierens zusammen mit generativen Sprachmodellen (Schäffer & Lieder, 2023), das mittlerweile auch einen Vorschlag für das konkrete Vorgehen beinhaltet. Im dritten Kapitel beleuchten wir die KI-induzierten Herausforderungen für die qualitative Methodenausbildung im Kontext der Vermittlung von Methodenwissen und Methodenkönnen.