석사 및 박사 과정에서 질적 연구 방법을 가르치기 위한 바로 쓸 수 있는 자료.
석사 및 박사 과정 수업을 위해 설계한 60~90분 수업 두 회차의 전체 자료입니다. 1회차는 개념 중심이며 소프트웨어가 필요 없어 단독 세미나로도 활용할 수 있습니다. 2회차는 실습 중심으로 Skimle에서 연구 생애 주기를 차례로 따라갑니다. 슬라이드, 분 단위 수업 계획, 수업 중 과제와 수업 후 과제, 예시 자료가 모두 포함되어 있습니다.
자신의 수업에서 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 알토 대학교 전략학 교수이자 Skimle 공동 창업자인 Henri Schildt가 2026년 8월에 작성했습니다.
60~90분, 소프트웨어 불필요
기계가 해석에 참여할 수 있을까요? 참여자는 인터뷰의 한 구절을 직접 코딩한 뒤 같은 구절에 대한 기계 코딩과 비교합니다. 이 회차는 도구의 도움을 받아 온 전문가 작업의 오랜 전통 속에 AI를 자리매김하고, 실질적인 위험과 방법 섹션에 넣을 AI 사용 공개 문단의 초안으로 마무리합니다.
참여자는 다음을 할 수 있게 됩니다
60~90분, 노트북과 Skimle 계정 필요
질적 연구 생애 주기를 단계별로, Skimle에 내장된 데모 데이터셋으로 실습합니다. 설계, 데이터 생성, 데이터 숙지, 이론화, 보고입니다. 참여자는 문서 메타데이터를 생성하고 검증하며, 기술적 코딩과 이론 기반 코딩을 비교하고, 이론적 논증을 중심으로 카테고리 구조를 다시 만듭니다.
참여자는 다음을 할 수 있게 됩니다
1회차 슬라이드
질적 연구에서의 인공지능: AI가 바꾸는 것과 바꾸지 않는 것.
2회차 슬라이드
질적 연구의 모든 단계에서 AI를 활용하는 방법을 단계별로.
수업 계획
두 회차의 학습 목표, 분 단위 시간 배분, 요약된 강의 내용, 강사용 설명 포인트.
예시 인터뷰
NASA 구술사 프로젝트의 닐 암스트롱 인터뷰 전문과 코딩 연습에 쓰는 짧은 발췌문.
연습 자료
참여자가 직접 코딩한 뒤 공개할, 해당 발췌문에 대한 AI 코딩 결과.
프로젝터와 인쇄한 인터뷰 발췌문만 있으면 되므로, 기존 방법론 수업 안에서 일회성 초청 강의로도 활용할 수 있습니다.
참여자는 제품에 내장된 데모 데이터셋으로 자신의 Skimle 프로젝트에서 작업합니다. 체험 계정이나 기관 계정이면 충분합니다.
시간 배분은 참여자 15~25명을 기준으로 합니다. 인원이 더 많다면 연습을 줄이기보다 소그룹 인원을 늘리십시오. 학습의 대부분은 연습에서 이루어집니다.
슬라이드는 PowerPoint 파일, 수업 계획은 Word 문서이므로 학생에 맞게 줄이고, 순서를 바꾸고, 번역할 수 있습니다.
Skimle은 유연한 라이선스, 바로 쓸 수 있는 교육 자료, 전문가 지원으로 석사 및 박사 과정의 질적 분석 수업을 지원합니다. 수업에 대해 알려 주시면 설정을 도와드리겠습니다.