Künstliche Intelligenz in der qualitativen Forschung: Chancen und Herausforderungen für die Methodenlehre

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Forschungspraxis mit rasanter Geschwindigkeit und gewinnt auch für die qualitative Forschung zunehmend an Bedeutung. Anwendungen wie die automatisierte Transkription, die KI-gestützte Unterstützung bei der Kodierung, die Erstellung von Textzusammenfassungen oder prompt-basierte Analysewerkzeuge eröffnen neue Möglichkeiten für die Datenerhebung, -aufbereitung und -auswertung.

Zugleich wirft ihr Einsatz grundlegende methodische, didaktische und ethische Fragen auf. Welche Kompetenzen werden Studierende künftig im Umgang mit qualitativen Methoden und KI-gestützten Werkzeugen benötigen? Wie lässt sich methodische Qualität, Transparenz und Nachvollziehbarkeit unter den Bedingungen KI-gestützter Forschung sichern? Darüber hinaus stellt sich die Frage, wie ein reflektierter und verantwortungsvoller Umgang mit KI in Forschung und Lehre gestaltet werden kann.

Diese Fragestellungen verdeutlichen die Notwendigkeit einer reflektierten Auseinandersetzung mit den Auswirkungen von KI auf die qualitative Forschung und deren Vermittlung in der Lehre. Im Mittelpunkt stehen dabei sowohl aktuelle Entwicklungen, Chancen und Herausforderungen KI-gestützter Anwendungen als auch deren Potenziale entlang des qualitativen Forschungsprozesses. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Frage, wie grundlegende Zugänge qualitativer Forschung, ausgewählte Analyseansätze sowie konkrete Formen des KI-Einsatzes methodisch fundiert eingeordnet und kritisch diskutiert werden können. Zugleich gilt es, die erkenntnistheoretischen Grundlagen qualitativer Forschung nicht aus dem Blick zu verlieren.