Praca z danymi badawczymi wymaga ich uporządkowania, właściwej analizy i ostrożnej interpretacji. Sztuczna inteligencja otwiera w tym obszarze nowe możliwości, zarówno przy materiale jakościowym, jak i ilościowym. Może wspierać porządkowanie danych, dostrzeganie zależności oraz przygotowywanie wstępnych zestawień i analiz.

Równie ważne jak szybkość pracy jest jednak pytanie o wiarygodność otrzymanych wyników. Dlatego przyjrzymy się ograniczeniom automatycznego przetwarzania danych, sposobom kontroli poprawności analiz i roli badacza w ich interpretowaniu. Nowe narzędzia mogą być pomocne, ale nie zastępują samodzielnej weryfikacji rezultatów.

Zadanie publiczne współfinansowane ze środków otrzymanych w 2026 r. od Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego w ramach konkursu „Organizowanie i animowanie działań na rzecz środowiska akademickiego”.