論文の概要: Generative AI Tools in Academic Research: Applications and Implications for Qualitative and Quantitative Research Methodologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06872v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 13:10:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 17:26:52.281329
- Title: Generative AI Tools in Academic Research: Applications and Implications for Qualitative and Quantitative Research Methodologies
- Title（参考訳）: 学術研究におけるジェネレーティブAIツール:質的・定量的研究方法論の応用と意義
- Authors: Mike Perkins, Jasper Roe,
- Abstract要約: 本研究では,生成人工知能(GenAI)が学術研究に与える影響について検討し,質的・定量的データ分析への応用に焦点をあてる。
GenAIツールは急速に進化し、研究の生産性を高め、複雑な分析プロセスを民主化するための新たな可能性を提供する。
学術的実践への統合は、研究の完全性、セキュリティ、著作家精神、そして学術作品の変化する性質に関する重要な疑問を提起する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This study examines the impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on academic research, focusing on its application to qualitative and quantitative data analysis. As GenAI tools evolve rapidly, they offer new possibilities for enhancing research productivity and democratising complex analytical processes. However, their integration into academic practice raises significant questions regarding research integrity and security, authorship, and the changing nature of scholarly work. Through an examination of current capabilities and potential future applications, this study provides insights into how researchers may utilise GenAI tools responsibly and ethically. We present case studies that demonstrate the application of GenAI in various research methodologies, discuss the challenges of replicability and consistency in AI-assisted research, and consider the ethical implications of increased AI integration in academia. This study explores both qualitative and quantitative applications of GenAI, highlighting tools for transcription, coding, thematic analysis, visual analytics, and statistical analysis. By addressing these issues, we aim to contribute to the ongoing discourse on the role of AI in shaping the future of academic research and provide guidance for researchers exploring the rapidly evolving landscape of AI-assisted research tools and research.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,生成人工知能(GenAI)が学術研究に与える影響について検討し,質的,定量的なデータ分析への応用に焦点をあてる。
GenAIツールは急速に進化するにつれて、研究の生産性を高め、複雑な分析プロセスを民主化するための新たな可能性を提供する。
しかし、学術的実践への統合は、研究の完全性、セキュリティ、著作家精神、そして学術作品の変化する性質に関する重要な疑問を提起する。
この研究は、現在の能力と将来的な応用の検証を通じて、研究者がどのようにGenAIツールを責任と倫理的に活用するかについての洞察を提供する。
本稿では,GenAIの様々な研究方法論への応用を実証し,AI支援研究における複製性と一貫性の課題について議論し,学術におけるAI統合の増大による倫理的意味について考察する。
本研究は,GenAIの質的・定量的な応用と,転写,コーディング,主題解析,視覚分析,統計解析のツールの強調について検討する。
これらの課題に対処することで、学術研究の未来を形作る上でAIの役割について現在進行中の談話に貢献し、AI支援研究ツールや研究の急速な発展を探求する研究者にガイダンスを提供することを目指している。
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