Planning Research with Generative AI 使用生成式 AI 規劃研究

研究計劃應包括以下內容：

• 研究目標或問題：希望透過研究實現的目標或解答的問題。

• 研究方法：描述計劃使用的研究方法及其執行方式。

• 任務或問題：研究參與者需要完成的任務或回答的問題。

• 目標參與者特徵：研究目標群體的具體特徵。

• 篩選問卷：用於招募參與者的篩選問題。

建立研究計劃需要耗費大量時間，生成式 AI 可以加速這一過程，從生成問題到設計篩選問卷和任務，都能提供幫助。

使用 AI 聊天機器人撰寫研究計劃 (Using AI Chatbots to Write a Research Plan)

AI 工具可以幫助生成研究計劃的各部分，但研究人員需要主動分解任務並逐步指導 AI，而不是直接請求完整的研究計劃。

❌ 不佳的提示示例 (Bad Prompt):

“生成一個針對食品配送應用的可用性測試研究計劃。”Generate a research plan for a usability test of a food-delivery app.

此類請求通常會得到模板化且缺乏上下文的泛泛回答。

✅ 更好的方法 (Better Approach):

將研究計劃分解為多個部分，並逐一生成各部分內容。

例如，先為研究提供背景資訊，再生成研究問題、方法、參與者篩選標準等。

使用 AI 生成研究計劃的步驟 (Steps to Generate a Research Plan with AI)

步驟 1：提供背景資訊 (Step 1: Provide Context)

像與有經驗的同事交流一樣，向 AI 提供專案背景資訊，包括組織型別、產品或服務的性質以及研究目標。

提示模板：“我在 [組織型別] 工作，我的公司提供 [產品/服務描述]。我需要進行一項使用者研究，以瞭解 [研究目標或問題]。”

示例：“我在一家電子商務公司工作，提供食品配送服務。我需要進行研究，瞭解使用者在我們的應用中尋找和選擇食品的過程。”

步驟 2：生成研究問題 (Step 2: Generate Research Questions)

為 AI 提供研究背景後，要求其生成相關的研究問題。

提示示例：“我要進行研究，報告使用者如何在不同組織中設定和使用研究儲存庫。請生成適合該研究的 10 個問題。”從生成的問題中篩選出合適的選項，並進行必要的修改。

步驟 3：選擇研究方法 (Step 3: Request Methods)

生成研究問題後，詢問 AI 哪些研究方法適合回答這些問題。

提示示例：“哪些研究方法適合回答這些問題？如果建議使用多種方法，請說明每種方法適合回答哪些問題，並解釋原因。”

AI 常會建議多種方法（如訪談、調查、案例研究），研究人員需根據實際需求評估建議的可行性和適用性。

步驟 4：定義參與者篩選標準 (Step 4: Request Inclusion Criteria)

在生成研究方法後，要求 AI 提供目標參與者的篩選標準。

提示示例：“為了招募合適的參與者，請幫助我制定參與標準。哪些特徵或行為應該是研究樣本的必備條件？”

透過篩選標準確保研究樣本的代表性。

步驟 5：設計問卷、任務和研究材料 (Step 5: Request Help with Screeners, Interview Questions, and Tasks)

最後，使用 AI 生成以下材料：

• 篩選問卷

• 訪談問題或指南

• 可用性測試任務

• 日記研究提示

• 招募確認郵件等

提示示例：“設計一個篩選問卷，用於招募符合以下標準的參與者：[標準列表]。”

注意：AI 生成的內容可能需要多次修改和最佳化，以避免以下常見問題：

• 在任務指令中直接使用介面中的術語。

• 缺乏目標或行動提示的任務描述。

• 使用過於顯而易見的問題暴露研究目的。

透過提供示例和反饋，可以改進 AI 的輸出。