Duomenų analizės ir archyvavimo centras (DAtA)
Prisijungti
Prisijungti
Atstatyti prisijungimo duomenis
  • Mokymai
    • Lektoriai
    • Buvę mokymai
  • Duomenų archyvas
    • LiDA Dataverse talpykla
    • Tarptautinė integracija
      • Europos Atvirojo mokslo debesis
        • Registracija
    • Nacionalinė integracija
    • Nuolatiniai identifikatoriai
  • Piliečių mokslo centras
  • Fr0gLab
  • Naujienos
    • Rekomendacijos
  • Apie
    • Kontaktai
    • Veiklos ataskaitos
  • EN
2024 m. balandžio 30 d. mokymai „MAXQDA dirbtinio intelekto asistento taikymas kokybinių duomenų analizėje“

Description

Lygis: pažengusiems

Mokymus veda (lietuvių k.): dokt. Vilma Sukackė (Kauno technologijos universitetas).

MAXQDA dirbtinio intelekto asistento (MAXQDA AI Assist) taikymas gali iš esmės pagerinti tyrėjo darbą taikant MAXQDA programinę įrangą kokybinių duomenų analizės procese. Šis dirbtinio intelekto asistentas naudoja pažangią dirbtinio intelekto technologiją – GPT 3.5 didelį kalbos modelį, kad tyrėjui pasiūlytų tokias funkcijas kaip nedekoduotų ir koduotų duomenų santraukų generavimą, naujų kodų ir subkodų rekomendacijas, nežinomų terminų paaiškinimą ir kt. Nors šis dirbtinio intelekto asistentas nepakeičia tyrėjo atliekant tyrimą, jis tarnauja kaip vertingas įrankis papildyti tyrėjo atliekamos analizės procesą, siūlydamas efektyvius ir inovatyvius sprendimus. Suprasdami MAXQDA dirbtinio intelekto asistento galimybes ir taikymo principus, tyrėjai gali optimizuoti savo analizės darbo eigą ir gauti gilesnes įžvalgas iš savo duomenų MAXQDA aplinkoje.

Norintys dalyvauti šiuose mokymuose turi būti išklausę „Kokybinių duomenų analizė su MAXQDA: įvadinis lygmuo“.

15.00-18.30 val.

Mokymų trukmė – 4 akademinės valandos.

Metodologiniai mokymai vyks nuotoliniu būdu.

KTU SHMMF doktorantams ir darbuotojams mokymai nemokami. Kitų KTU padalinių doktorantams ir darbuotojams kaina 22,50 EUR. Kitiems dalyviams – 45 EUR.

Išklausius mokymus išduodamas pažymėjimas. Remiantis 2020-02-26 d. KTU Rektoriaus įsakymu Nr. A-104 „Dėl Kauno technologijos universiteto neformaliojo švietimo organizavimo ir vykdymo tvarkos aprašo patvirtinimo“, pažymėjimas bus išduotas tik tiems mokymus išklaususiems dalyviams, kurie po mokymų pateiks savo gimimo datą, kuri bus panaudota, kaip pagrindinis asmens identifikavimo šaltinis įregistruojant pažymėjimą KTU informacinėje sistemoje.

Registruotis į mokymus

Lektorius

Vilma Sukackė

Lekt. Vilma Sukackė yra DAtA centro asocijuota tyrėja, lektorė, projektų ekspertė, mokslinio žurnalo „Informacinės technologijos ir valdymas“ redaktorė. Jos mokslinių interesų ir kompetencijos sritys yra technologijomis praturtintas mokymas(-is), mokslinių tyrimų metodai ir sociolingvistika.
Lektorė bakalauro ir magistro studentams dėsto tokius modulius kaip „Socialinių tinklų ir medijų analizė“, „Kompiuteriniai kokybinio tyrimo metodai“, „Įvadas į tyrimo metodus“ bei „Šiuolaikinės edukacinės sistemos ir technologijos”. Ji yra tarptautinių konferencijų (pvz., ICIST, IVUS) organizacinio komiteto pirmininkė ir įvairių tarptautinių bei nacionalinių renginių organizacinio komiteto narė. Nuo 2020 m. Vilma Sukackė oficialiai yra registruota kaip viena iš MAXQDA profesionalių lektorių MAXQDA lektorių tinkle.
Vilma Sukackė rengia seminarus ir dirbtuves apie tyrimų metodus, kompiuterizuotą duomenų analizę, akademinį rašymą ir technologijomis praturtintą mokymą(-si) tiek Lietuvoje, tiek užsienyje. Lektorė taip pat organizuoja įvairius mokymus ir renginius, kurių tikslas – plėtoti dėstytojų bei doktorantų kompetencijas ir tinklaveiką.

Susiję mokymai

2025 m. lapkričio 13 d., gruodžio 15 d. mokymai „Kiekybinių tyrimų duomenų apdorojimas naudojant SPSS programą“
Mokymai6
2025 m. lapkričio 28 d. Mokymai „MAXQDA dirbtinio intelekto asistento taikymas kokybinių duomenų analizėje“
RDM
2025 m. lapkričio 19 d. Mokymai „MAXQDA dirbtinio intelekto asistento taikymas kokybinių duomenų analizėje“
Mokymai3
Free
2025 m. spalio 21, 23 ir 24 d. mokymai „Piliečių mokslo ekosistema“
Duomenų analizės ir archyvavimo centras (DAtA)
Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakultetas, Kauno technologijos universitetas, A. Mickevičiaus g. 37-1100, LT-44244 Kaunas, el. p.: data@ktu.lt