Co-Refine：AI輔助質性分析工具
arXiv - Human-Computer InteractionAthikash Jeyaganthan, Kai Xu, Franziska Becker, Steffen Koch
Co-Refine 透過結合確定性嵌入指標與大型語言模型，實時監測並修正質性編碼中的時間漂移，提升分析可信度。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
即時一致性回饋可顯著減少編碼時間漂移
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
傳統 CAQDAS 只提供資料管理，缺乏實時監控；Co-Refine 的即時回饋讓研究者能在編碼過程中即時調整，提升研究結果的可信度與可重複性。
AI 重點 2
確定性指標與 LLM 的結合創造可靠的審核機制
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將可量化的確定性分數作為 LLM 的範圍限制，避免模型產生偏差，確保審核訊號既準確又可解釋，對質性研究的嚴謹性具有重要意義。
核心研究發現
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1. 確定性嵌入指標能有效量化編碼一致性，並作為 LLM 判斷的基準。
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2. LLM 在 ±0.15 的範圍內驗證確定性分數，確保即時審核訊號的可靠性。
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3. 透過歷史編碼模式生成代碼定義，形成深度回饋迴路，進一步降低時間漂移。
對教育工作者的啟發
對教育研究者而言，Co-Refine 允許在編碼階段即時檢測代碼一致性，避免後期因時間漂移而需重新審核。實務上，可將其嵌入現有 CAQDAS 工作流程，利用確定性嵌入指標作為初步篩選，然後由 LLM 進行細節驗證，最後透過歷史模式生成代碼定義，形成自我修正的迴路。此流程不僅提升編碼效率，也使研究報告更具可重複性與透明度，對於需要嚴謹質性分析的教育評估、課程設計研究尤為適用。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Co-Refine: AI-Powered Tool Supporting Qualitative Analysis
- 作者：
- Athikash Jeyaganthan, Kai Xu, Franziska Becker, Steffen Koch
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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