“Why was I not taught to use this software earlier?” A gendered exploration of university students’ beliefs towards their future use of CAQDAS
Notice bibliographique
Résumé
The use of computer-assisted qualitative data analysis software (CAQDAS) for the organization and analysis of qualitative data has been a hotly debated topic among qualitative researchers since the inception of the technology in the 1980s (Smith & Hesse-Biber, 1996; and Bong, 2002). Proponents of the software claim that QDAS can help strengthen the validity, reliability, and accuracy of data analysis, whereas critics have cautioned that the use of such software distances the researchers from the data and attempts to make the data objective (Saldaña, 2013). The debates surrounding the use of qualitative software have contributed to a lack of student training in academic settings. Consequently, few studies have examined the student experience and decision-making process regarding the use of QDAS in the university setting (Paulus, Woods, Atkins, & Mackin, 2015). Using reflective response data collected from participants of a beginner qualitative coding workshop, this paper adds to the limited literature on student experiences using QDAS by examining gender differences in how participants critically reflected on their first experience using QDAS and examines the likelihood that participants would use QDAS in their future work. Findings from this study indicate that participants who used QDAS for the first time perceived that there are more potential benefits to using QDAS versus manual coding. Gender differences were present with female participants strongly believing that the software would allow them to be more effective and efficient researchers, and male participants believing that they would be better able to gain deeper insights into their data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».