Lehren und Lernen rekonstruktiver Forschungsmethoden mit generativen Sprachmodellen in hybriden Forschungswerkstätten?: Theoretische und empirische Befunde

Vor dem Hintergrund der verstärkten Aufmerksamkeit für die Lehre qualitativer Methoden und dem darin fortschreitenden Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) geht es in diesem Beitrag um die Frage, inwiefern die Lehre von Verfahren rekonstruktiver Methoden, insbesondere der Dokumentarischen Methode, mittels generativer Sprachmodelle unterstützt werden kann. Der Beitrag beginnt mit einer Differenzierung von Interpretationseinstellungen, -orientierungen und -haltungen sowie der Unterscheidung von Methodenwissen und Methodenkönnen. Die Bedeutung von Forschungswerkstätten als Ort der Lehre von Methodenkönnen wird hervorgehoben und es werden kognitionswissenschaftliche Perspektiven in Bezug auf Forschungswerkstätten diskutiert. Nach einer Rekonstruktion der Möglichkeiten derzeitiger Sprachmodelle wie ChatGPT wird auf der Basis von Gruppendiskussionen zunächst der herkömmliche Workflow qualitativen Forschens empirisch beschrieben und dann eruiert, wie sich die Integration von KI in diese herkömmlichen Interpretationsabläufe gestalten könnte. Der Beitrag schließt mit einer Diskussion über die Potenziale und Herausforderungen der Integration von KI in die Lehre rekonstruktiver Methoden.

Against the background of the increased attention to teaching qualitative methods and the progressing use of artificial intelligence (AI), this article deals with the question of to what extent the teaching of practices of reconstructive methods, especially the documentary method, can be supported using AI. The article begins with differentiating interpretive attitudes, orientations, and stances and the distinction between method knowledge and skills. The importance of research workshops as a site for teaching method skills is highlighted and cognitive science perspectives related to research workshops are discussed. After reconstructing the capabilities of current Large Language Models such as ChatGPT, the article first empirically describes the conventional workflow of qualitative research based on group discussions and then explores how AI integration into these conventional interpretive workflows might play out. The article concludes with a discussion of the potential and challenges of integrating AI into the teaching of reconstructive methods.