资源介绍
视频数量：36个
总时长：2小时16分
课程介绍：
AI辅助NVivo主题分析：掌握Braun与Clarke六阶段法
做定性研究的人都知道，访谈和焦点小组的数据处理是个大工程。假设你有二十次深度访谈，光是反复阅读、逐行编码、把几百页文字变成有条理的主题，这个过程可能花掉你几周甚至更长的时间。等你终于理出头绪，deadline可能已经近在眼前了。
这门课要解决的就是这个问题。它把ChatGPT和NVivo这两个工具结合起来，帮你在保持研究严谨性的前提下，把这个过程大大提速。课程的核心是Braun和Clarke的主题分析法，这套方法在心理学、教育学、社会学等领域用得很广，也是很多期刊论文采用的分析框架。
整个课程分成四个部分，循序渐进带你走完整个流程。
第一部分是打基础。你会学到人工智能辅助定性研究的基本思路，了解它能帮你做什么、不能做什么。很重要的一点是，这门课从一开始就强调，AI是来帮你分担重复性工作的，不是来替你做判断的。课程会教你区分描述性编码和解释性编码的区别，比如一个人说"我取消了三次预约"，描述性编码会标记"取消预约"，但解释性编码会提炼出"工作日程是医疗保健的障碍"这样的深层含义。AI可以生成这两种编码，但具体用哪个、怎么解读，必须由你决定。另外，这部分还会详细介绍Braun和Clarke的六阶段模型，从熟悉数据到最终撰写报告，每个阶段要做什么、为什么重要，都会讲清楚。
第二部分教你怎么跟ChatGPT配合工作。这部分很实用，专门解决"怎么问"的问题。你会学到怎么给AI写指令，包括怎么构造提示词让ChatGPT生成高质量的开放编码，怎么用AI帮忙起草编码手册的定义和层级结构。这部分会讲归纳式编码和演绎式编码各自的提示技巧，以及怎么避免常见的错误，比如提示词太模糊导致编码太宽泛，或者上下文不够让AI乱猜你的意图。课程还专门有一课讲AI生成的编码怎么验证，毕竟最终还是要人来把关。
第三部分是动手实践，直接在NVivo里操作。你会学到怎么把ChatGPT生成的编码导入NVivo，建立节点和编码结构，组织和完善你的代码体系，然后把编码聚合成主题、构建主题层级。NVivo自带的可视化工具、查询功能、词频分析这些功能怎么用，这部分都会演示。特别值得注意的是，课程会讲到怎么保证编码的可靠性和可信度，这对于要做信效度检验的研究来说是必须掌握的。
第四部分从实践延伸到写作和发表。课程会按照Braun和Clarke的六个阶段逐一讲解，从熟悉数据、生成初始编码、搜索主题、审视主题，到定义命名主题、撰写最终报告，每一步都有具体的操作指导。这部分还专门针对学术写作场景，教你怎么把主题分析的结果写成适合学位论文或期刊发表的格式，包括怎么引用参与者原话、怎么呈现主题结构。课程最后几课会讲到AI在学术写作中的伦理边界，哪些用法是合理的、哪些需要避免，以及怎么准备符合发表要求的结果。
这门课适合正在做定性研究、需要处理大量访谈或焦点小组数据的研究生和学者。无论你是要用主题分析法写学位论文，还是在准备期刊投稿的质性研究部分，又或者是需要在项目里做定性数据分析，这套工作流程都能帮你节省不少时间。课程不要求你事先掌握NVivo或ChatGPT，但最好对定性研究的基本概念有了解。
学完这门课，你能建立一套完整的AI辅助主题分析工作流程，从数据整理到编码生成、再到NVivo里的主题构建和可视化，最后输出符合学术规范的分析结果。整个过程中，AI负责执行层面的加速，而你始终掌握分析的主导权。