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Workshops November

KI transformiert qualitative Forschung?!

Der Vortrag ist darauf ausgelegt, einen dichten, maximal aktuellen Überblick zu geben. Er kombiniert eine fundierte Darstellung mit Demonstrationen ausgewählter Ansätze und liefert Impulse für die Diskussion, wobei der Fokus klar auf der umfassenden Informationsvermittlung liegt. Er schließt mit konkreten Handlungsempfehlungen für einen methodisch fundierten, ethisch bewussten und kritisch-reflektierten Einsatz von KI in der qualitativen Forschung.

  • 03.11.
  • 16-18 Uhr
  • Online
  • Dr. Dresing

Prompt-Engineering bei der Datenauswertung

Der Workshop führt Studierende und Promovierende der Sozialwissenschaften praxisnah in den reflektierten Einsatz generativer KI bei statistischen Analyseprozessen ein. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Prompts so formuliert werden können, dass KI-Tools bei der Aufbereitung, Analyse und Interpretation quantitativer Daten sinnvoll unterstützen, ohne methodische Standards, Nachvollziehbarkeit und wissenschaftliche Eigenleistung zu unterlaufen. Anhand konkreter Beispiele werden typische Arbeitsschritte erprobt, etwa die Prüfung von Datenstrukturen, die Formulierung von Analyseplänen, die Auswahl geeigneter statistischer Verfahren, die Interpretation von Kennwerten, die Unterstützung bei Regressions-, Varianz- oder Strukturgleichungsmodellen sowie die verständliche Darstellung empirischer Befunde.

  • 09.11.
  • 16-18 Uhr
  • Online
  • Prof. Dr. Reinders

Datenerhebung mit SoSci Survey

Dieser Workshop richtet sich an Bachelor- und Masterstudierende, die ein quantitatives Forschungsprojekt planen oder bereits umsetzen. Im Fokus steht die Umsetzung des Fragebogens mit SoSci Survey. Begleitet werden die Schritte von der Forschungsfrage über die Programmierung des Fragebogens bis zum Datenexport für die Analyse.

Termine im Wintersemester 2026/27:

10.11.2026 - 23.11.2026 (Online-Phase 1)

24.11.2026 10:00 - 12:00 Uhr (Webinar 1)

25.11.2026 – 08.12.2026 (Online-Phase 2)

09.12.2026 10:00 - 12:00 (Webinar 2)

Referentin: Kristina Brasnic (studiumdigitale)

Zielgruppe: Bachelor- und Masterstudierende

Ort: moodle & Zoom

Teilnehmer*innenzahl: 15

Materialien: Online-Begleitung über die Lernplattform moodle

Voraussetzung für die Teilnahme sind Grundkenntnisse in quantitativen Forschungsmethoden und aktive Teilnahme an den asynchronen (Moodle) und synchronen (Zoom) Online-Phasen. Technische Ausstattung für Teilnahme an den synchronen Zoom-Sitzungen (Mikrofon & Kamera). Der Zeitaufwand für die Online-Aufgaben beträgt ca. 3-4 Stunden.

Anmeldung per Mail: befragungssysteme@studiumdigitale.uni-frankfurt.de   

KI produktiv nutzen - Beispiele und Umsetzungsunterstützung

Diese Folgeveranstaltung ist als offener Möglichkeitsraum angelegt. Während Teil 1 das Feld kartiert, geht es hier ums Weiterdenken: Welche Einsatzideen entstehen, wenn man die in Teil 1 gezeigten Ansätze auf den eigenen Forschungs-, Lehr- oder Arbeitsalltag bezieht? Was wäre möglich — auch jenseits klassischer Datenauswertung?

Den Einstieg bildet ein kurzer Impuls mit Beispielen aus zwei Jahren eigener Praxis.

  • 12.11.
  • 16-18 Uhr
  • Online
  • Dr. Dresing

Hybride Interpretation und Serendipity-Prompting als hermeneutische Impulsgeber

Der Vortrag fragt, wie LLMs als hermeneutische Impulsgeber genutzt werden können, ohne dass die eigene Interpretation ausgelagert oder automatisiert wird.

Der Schwerpunkt liegt auf der konkreten Demonstration zweier methodischer Verfahren. Die Hybride Interpretation mit dialogisch eingebundenen LLMs (Krähnke, Pehl, Dresing 2025) überträgt das etablierte diskursive Verfahren einer Interpretationsgruppe auf die Arbeit mit KI und ermöglicht so eine nachvollziehbare, dialogische Auslegung verschiedener Lesarten. Serendipity-Prompting (Krähnke, Dresing, Pehl 2026, i. Vb.) zielt darauf, mit gezielten Prompts produktive Fragen, Perspektivwechsel und Irritationen zu erzeugen.

  • 20.11.
  • 14-17 Uhr
  • Präsenz
  • Thorsten Pehl

KI-gestützte Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA

Wie lassen sich Interviews, Dokumente, Surveys und andere qualitative Daten KI-gestützt auswerten? In dieser Online-Demonstration mit interaktiven Elementen lernen Sie die KI-Funktionen von MAXQDA kennen – eine Software für die systematische Analyse qualitativer Daten. Die KI-gestützte Auswertung mit MAXQDA AI Assist ist DSGVO-konform und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten: Zusammenfassungen – Inhalte automatisch verdichten; Codes und Kategorien – KI-Vorschläge für Ihr Kategoriensystem; AI Coding – automatisiertes Codieren Ihrer Daten; Reports – Ergebnisse strukturiert aufbereiten; Chat mit den Daten – Fragen direkt an Ihr Material stellen. Die Session schließt mit Hinweisen zum Datenschutz, zur Dokumentation des KI-Einsatzes und der Rolle von KI im Analyseprozess.

  • verschoben auf den 23.11.
  • 16-18 Uhr
  • Online
  • Dr. Rädiker

Einführung in die Situationsanalyse nach Adele E. Clarke

Die Situationsanalyse, ausgearbeitet insbesondere von Adele Clarke (2005), Carrie Friese und Rachel Washburn (2018, 2022), versteht sich als Weiterentwicklung der Grounded Theory im Anschluss an das Werk von Anselm Strauss. Sie kommt in den letzten Jahren in der deutschsprachigen Methodenlandschaft vermehrt zur Anwendung und wird als relationales und machtkritisches Forschungsprogramm rege diskutiert (Gasterstädt et al. 2025; Schwertel et al. 2025; Offenberger et al. 2023; Gauditz et al. 2023). Im Zentrum steht die Analyse von Situationen, ein besonderer Fokus liegt auf Kollektiven. In diesem Workshop wird in die methodologischen Grundprinzipien und die Arbeitsweisen der Situationsanalyse eingeführt. Ein besonderer Fokus liegt auf der Erstellung von situationsanalytischen Forschungsdesigns und der Konzeption von Projekten. Auch wird in die Mappingtechniken eingeführt.

Im Mittelpunkt stehen dabei unter anderem folgende Fragen:

  • Was ist der Forschungsgegenstand und das Erkenntnisinteresse von Situationsanalysen?
  • Inwieweit unterscheidet sich die Situationsanalyse von anderen qualitativen Forschungsprogrammen und Methoden?
  • Wie entwickle ich eine geeignete situationsanalytische Fragestellung?
  • Und wie lässt sich das Mapping von Beginn an nutzen, um das Forschungsinteresse zu fokussieren, die Datengewinnung und Auswertung als iterativen Prozess zu planen?

Falls Sie Material aus einem eigenen Forschungsprojekt einbringen und besprechen möchten, teilen Sie das bei Anmeldung gerne mit.

  • 27. November 10-16 Uhr (c.t.) 
  • 28. November 10-15 Uhr (c.t.) 
  • Präsenz
  • Dr. Tamara Schwertel

Anmeldung:wazinski@em.uni-frankfurt.de