כשבינה מלאכותית פוגשת מחקר כמותי - סדנת בינה מלאכותית במידע ונתונים

​הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) פרצה לחיינו לפני כשנה וחצי ומאז משנה את העולם בכלל ובפרט בעולם ניתוח מידע ונתונים.

סדנה זו מציעה הזדמנות ייחודית לחוות כיצד כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לשדרג את יכולותיכם בניתוח נתונים.

​​

מה נלמד?
1. שימוש ב-ChatGPT4O להבנה וניתוח של קבצי נתונים:
   - טכניקות לטעינה וניקוי נתונים באמצעות בינה מלאכותית
   - ביצוע ניתוחים סטטיסטיים תיאוריים והיסקיים
   - זיהוי קשרים והבדלים בין קבוצות באופן אוטומטי

2. ניתוח ופרשנות של נתונים מ-SPSS באמצעות ChatGPT4O:
   - המרת פלטי SPSS לפורמט שChatGPT יכול לנתח
   - פרשנות מעמיקה של תוצאות סטטיסטיות מורכבות
   - כתיבת דוחות מחקר בהתאם לכללי הכתיבה האקדמית

3. הפקת תובנות וגרפים אוטומטיים עם Julius.ai:
   - יצירת ויזואליזציות מרשימות ואינפורמטיביות
   - גילוי תובנות נסתרות בנתונים באופן אוטומטי
   - אוטומציה של תהליכי ניתוח נתונים שגרתיים

4. קריאה והבנה של דוחות מחקר כמותניים בעזרת בינה מלאכותית:
   - טכניקות לסיכום מהיר ויעיל של מאמרים מחקריים
   - זיהוי נקודות חוזק וחולשה במתודולוגיות מחקר
   - השוואה בין מחקרים שונים באופן אוטומטי

​

מפת החום בדוגמה הבאה מציגה את הקורלציות בין התשובות השונות לשאלה אשר עוסקת בתדירות שבה סטודנטים חשים רגשות שונים בזמן השימוש ב-ChatGPT. כל תת-שאלה (Q32a עד Q32o) מתייחסת לרגש מסוים, כמו שמחה, הפתעה, תסכול וכדומה. רוצים לדעת לייצר מפה שכזו בפחות מדקה?​