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A game-changer for qualitative research : artificial intelligence as an efficient tool for analyzing student conceptions about microplastics

Titelangaben

Braune, Justus ; Conradty, Catherine ; Bogner, Franz X. ; Paul, Jürgen:
A game-changer for qualitative research : artificial intelligence as an efficient tool for analyzing student conceptions about microplastics.
In: Frontiers in Education. Bd. 11 (2026) . - 1770878.
ISSN 2504-284X
DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1770878

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
MINT-Lehramt PLUS
S-NW-2015-316
SFB 1357: MIKROPLASTIK – Gesetzmäßigkeiten der Bildung, des Transports, des physikalisch-chemischen Verhaltens sowie der biologischen Effekte: Von Modell- zu komplexen Systemen als Grundlage neuer Lösungsansätze
391977956
SYNAPSES - Establishing Teacher Education Networks and Communities of Practice on Teaching for Sustainability Citizenship
101102346
Discovery Space
101086701
Open Access Publizieren
Ohne Angabe

Projektfinanzierung: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Deutsche Forschungsgemeinschaft
EU-Bildungsprogramme
Andere

Abstract

Qualitative content analysis of learners’ conceptions is due to large datasets time-consuming. This study examined the potential of a Large Language Model (LLM) to support and accelerate qualitative content analysis without compromising validity. Written responses from 180 bachelor students at two German universities to four open-ended questions on microplastics were analysed. ChatGPT was used to inductively develop categories and to assign responses. Two human expert coders conducted the same procedures for comparison purposes. The inter-rater reliability was calculated using Cohen’s kappa and two independent ChatGPT runs were performed to test consistency. The categorization system generated by ChatGPT largely corresponded to the human-developed system. The two ChatGPT runs showed highly consistent classifications, with inter-rater reliabilities of up to κ = 0.96. That exceeded both intra- and inter-rater agreement of the human coders (κ = 0.45–0.90). Overall, our findings suggest that LLMs can support valid and reliable qualitative content analysis while substantially reducing analysis time. In this respect, the use of LLMs may represent a methodological game-changer for qualitative research, making such approaches more efficient and accessible, also for classroom teachers.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: AI; conceptual change; microplastics; qualitative analysis; student conceptions
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Biologie > Ehemalige ProfessorInnen > Lehrstuhl Didaktik der Biologie - Univ.-Prof. Dr. Franz Xaver Bogner
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Didaktik der Biologie und Chemie
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Didaktik der Biologie und Chemie > Lehrstuhl Didaktik der Biologie und Chemie - Univ.-Prof. Dr. Jürgen Paul
Forschungseinrichtungen > Sonderforschungsbereiche, Forschergruppen > SFB 1357 - MIKROPLASTIK
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 500 Naturwissenschaften
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 540 Chemie
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften; Biologie
Eingestellt am: 13 Mär 2026 09:09
Letzte Änderung: 13 Mär 2026 09:09
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/96567