Zapraszamy na jesienne spotkania warsztatowe: stacjonarne lub on-line, 4 godzinne.
Niebawem rozpoczynamy kolejną edycję krótkich szkoleń poświęconych wykorzystaniu sztucznej inteligencji w dydaktyce akademickiej
W jesiennej edycji przygotowaliśmy zróżnicowaną ofertę szkoleniową, aby lepiej dopasować ją do potrzeb uczestników.
Program obejmuje:
kursy podstawowe – dla osób rozpoczynających pracę z narzędziami AI w dydaktyce,
kursy zaawansowane – dla osób, które posiadają już doświadczenie w korzystaniu z AI i chcą pogłębić swoją wiedzę oraz poznać bardziej zaawansowane zastosowania.
Poniżej propozycja szkoleń - październik / listopad 2026
Kursy Podstawowe
Tytuł szkolenia: "Wprowadzenie do AI. Od pierwszego promptu do własnego materiału dydaktycznego"
Osoba prowadząca: dr Justyna Gałuszka
Forma realizacji: warsztat stacjonarny, z elementami pokazu i dyskusji, konieczny własny laptop + zalecane jest posiadanie aktywnego konta Google oraz przygotowanie w wersji cyfrowej materiałów z własnego przedmiotu (np. sylabus, tekst źródłowy z własnej dyscypliny).
Opis
Warsztat przeznaczony dla osób, które z narzędzi sztucznej inteligencji nie korzystały dotąd wcale albo próbowały raz i uznały wyniki za rozczarowujące. Nie wymaga żadnego przygotowania technicznego. Zajęcia zaczynają się od uporządkowania krajobrazu narzędzi – uczestnicy poznają różnice między asystentami ogólnego przeznaczenia (Gemini, ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot), narzędziami pracującymi wyłącznie na własnych źródłach użytkownika (Gemini Notebook, dawniej NotebookLM) oraz narzędziami wyszukującymi i porządkującymi literaturę (Deep Research, Perplexity).
Trzon zajęć stanowi praca własna. Uczestnicy pracują na materiałach ze swoich przedmiotów i uczą się konstruować precyzyjne polecenia według konkretnego modelu promptowania, a następnie doprowadzać odpowiedź do używalnej postaci przez iterację i weryfikację. Osobny blok poświęcony jest rozpoznawaniu błędów AI: uczestnicy celowo wywołują halucynację na źródle z własnej dyscypliny i sprawdzają mechanizm jej powstawania. Wszystkie narzędzia wykorzystywane podczas zajęć są bezpłatne i nie wymagają wykupienia subskrypcji ani licencji uczelnianej. Każdy uczestnik wychodzi z gotowym materiałem dydaktycznym oraz własnym zapisem zasad korzystania z AI na zajęciach.
Program
- Krajobraz narzędzi AI: asystenci ogólnego przeznaczenia (Gemini, ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot), narzędzia pracujące na własnych źródłach (Gemini Notebook), narzędzia do literatury (Deep Research, Perplexity); cztery pytania pozwalające zakwalifikować nowe narzędzie.
- Konstruowanie precyzyjnych poleceń według modelu SZTOS na materiałach z własnego przedmiotu.
- Iteracja i weryfikacja: doprowadzanie odpowiedzi do gotowego produktu dydaktycznego – konspektu zajęć, instrukcji do ćwiczenia, zestawu pytań sprawdzających lub opisu efektów uczenia się.
- Błędy AI: celowe wywołanie halucynacji na źródle z własnej dyscypliny, fałszywe odwołania bibliograficzne, mechanizm powstawania błędów.
- Zasady korzystania z AI na zajęciach: ochrona danych niepublikowanych, transparentność wobec studentów, zadania odporne na wyręczenie się AI; przygotowanie własnego zapisu zasad do sylabusu.
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:
- rozróżnia podstawowe typy narzędzi AI i przypisuje je do zadań dydaktycznych (Gemini i inne asystenty ogólne – planowanie i redakcja, Gemini Notebook – praca na własnych źródłach z odwołaniami do tekstu, Deep Research – rozpoznanie literatury), a nowe narzędzie potrafi zakwalifikować samodzielnie za pomocą czterech pytań: na jakich źródłach pracuje, czy pokazuje pochodzenie odpowiedzi, gdzie trafiają wprowadzone dane i na jakich warunkach jest dostępne,
- samodzielnie konstruuje precyzyjne polecenie według modelu SZTOS i doprowadza je w kolejnych iteracjach do gotowego produktu dydaktycznego – konspektu zajęć, instrukcji do ćwiczenia, zestawu pytań sprawdzających lub opisu efektów uczenia się,
- rozpoznaje typowe błędy modeli językowych na materiale ze swojej dyscypliny, stosuje procedurę weryfikacji odpowiedzi oraz formułuje własne zasady korzystania z AI, możliwe do umieszczenia w sylabusie i zakomunikowania studentom
Tytuł szkolenia: "Narzędzia Google AI w pracy nauczyciela akademickiego"
Osoba prowadząca: dr Justyna Gałuszka
Forma realizacji: warsztat stacjonarny lub online, z elementami pokazu i dyskusji, konieczny własny laptop + zalecane jest posiadanie aktywnego konta Google (prywatne lub Google Workspace for Education) oraz materiały z własnego przedmiotu w wersji cyfrowej (np. sylabus, teksty źródłowe). Warsztat nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z AI ani płatnej subskrypcji.
Opis
Warsztat poświęcony w całości bezpłatnym narzędziom Google opartym na sztucznej inteligencji, dostępnym z poziomu zwykłego konta Google oraz Google Workspace. Uczestnicy pracują kolejno z asystentem Gemini i trybem Canvas (planowanie zajęć i współredagowanie dłuższych tekstów), z Gemami, czyli własnymi asystentami konfigurowanymi pod konkretny przedmiot i własne materiały, oraz z Gemini Notebook (dawniej NotebookLM). Omawiane są także Deep Research oraz generowanie obrazów i wideo w zastosowaniach dydaktycznych.
Zajęcia mają charakter warsztatowy: prowadząca pokazuje własne przykłady na żywo, a uczestnicy natychmiast powtarzają dany krok na materiale ze swojego przedmiotu, pracując na własnych laptopach. Ostatnia część spotkania łączy poznane narzędzia w jeden ciąg pracy – od planu zajęć, przez materiały źródłowe, po gotowe zadanie dla studentów. Warsztat nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z AI ani żadnej płatnej subskrypcji, obejmuje jednak również kwestie graniczne: co wolno wgrać do narzędzia, jak informować studentów o użyciu AI i jak weryfikować wygenerowane treści. Każdy uczestnik wychodzi z kompletem materiałów do jednych własnych zajęć
Program
- Ekosystem Google AI w wersji bezpłatnej (konto Google, Google Workspace for Education): asystent odpowiadający na podstawie internetu a narzędzie pracujące wyłącznie na wgranych źródłach; podział zadań między narzędzia.
- Gemini i tryb Canvas: przygotowanie planu zajęć z celami kształcenia, współredagowanie dłuższych tekstów, formułowanie informacji zwrotnej.
- Gemy: konfiguracja własnego asystenta dydaktycznego pod konkretny przedmiot i własne materiały.
- Gemini Notebook: notatnik z własnych materiałów, odpowiedzi z odwołaniem do miejsca w źródle, generowanie pytań i materiałów dla studentów.
- Deep Research w rozpoznaniu literatury przedmiotu; generowanie obrazów i wideo w zastosowaniach dydaktycznych.
- Jeden ciąg pracy: od planu zajęć, przez materiały źródłowe, po gotowe zadanie dla studentów.
- Kwestie graniczne i wymiana doświadczeń: co wolno wgrać do narzędzia, informowanie studentów o użyciu AI, weryfikacja treści, prawa autorskie.
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:
- zna i rozróżnia narzędzia Google AI (Gemini, Gemy, tryb Canvas, Gemini Notebook, Deep Research, generowanie obrazów i wideo), rozumie zasadniczą różnicę między asystentem odpowiadającym na podstawie całego internetu a narzędziem pracującym wyłącznie na wgranych przez użytkownika źródłach i potrafi wskazać zastosowanie każdego z nich we własnej dydaktyce,
- samodzielnie wykonuje zadania dydaktyczne z użyciem tych narzędzi: przygotowuje plan zajęć z celami kształcenia w trybie Canvas, konfiguruje własnego Gema pod konkretny przedmiot, buduje notatnik w Gemini Notebook z własnych materiałów i generuje z niego pytania oraz materiał dla studentów, a także rozpoznaje literaturę przedmiotu przy wsparciu Deep Research,
- świadomie i krytycznie ocenia możliwości oraz ograniczenia narzędzi Google AI, rozumie kwestie etyczne i prawne (transparentność, weryfikacja treści, prawa autorskie, ochrona danych, autonomia studenta) i podejmuje refleksję nad sposobem włączenia AI do własnej praktyki dydaktycznej.
Tytuł szkolenia: "AI, przygotuj mi zajęcia?” Wprowadzenie do projektowania zajęć i materiałów dydaktycznych z AI
Osoba prowadząca: dr Magdalena Duś
Forma realizacji: warsztat online; MS Teams, warsztat praktyczny z elementami demonstracji, indywidualnej pracy uczestników, krótkiej pracy w parach lub małych grupach oraz wspólnej analizy rezultatów. Uczestnicy powinni dysponować aktywnym kontem w co najmniej jednym z trzech narzędzi: ChatGPT, Claude lub Gemini.
Opis
Czy sztuczna inteligencja może rzeczywiście skrócić czas przygotowania zajęć, a jednocześnie pomóc stworzyć materiał dostosowany do konkretnej grupy studentów? Warsztat stanowi praktyczne wprowadzenie do wykorzystywania bezpłatnych narzędzi generatywnej AI w codziennej pracy dydaktyka akademickiego.
Punktem wyjścia nie będzie poznawanie kolejnych funkcji poszczególnych aplikacji, lecz rzeczywiste zadania nauczyciela akademickiego: zaplanowanie zajęć, uporządkowanie treści, przygotowanie przykładów, ćwiczenia, materiału dla studentów oraz dostosowanie go do konkretnej grupy. Na początku uczestnicy porównają na tym samym zadaniu sposób pracy kilku popularnych bezpłatnych narzędzi: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity oraz - w charakterze dodatkowego punktu odniesienia - Microsoft Copilot. Celem porównania nie jest wskazanie „najlepszego” narzędzia, lecz nauczenie się rozpoznawania, które z nich może być użyteczne przy określonym typie zadania. Po krótkim porównaniu każdy uczestnik wybierze jedno główne narzędzie i będzie z nim pracował przez pozostałą część spotkania. Dzięki temu warsztat nie wymaga płatnych kont ani intensywnego korzystania z kilku usług równocześnie i jest dostosowany do ograniczeń bezpłatnych planów.
Każdy uczestnik przygotuje podczas zajęć niewielki, ale kompletny materiał do wykorzystania we własnej dydaktyce.
Program
1. Jedno zadanie — różne narzędzia. Co wybrać do pracy dydaktycznej?
Krótkie porównanie ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity i Microsoft Copilot na tym samym zadaniu dydaktycznym. Uczestnicy obserwują różnice w sposobie formułowania odpowiedzi, korzystaniu z aktualnych informacji, wskazywaniu źródeł, pracy z instrukcją oraz przydatności rezultatu. Rezultatem bloku jest prosta mapa decyzji: jakiego rodzaju zadanie mam wykonać i jakiego typu narzędzia potrzebuję?
2. Od pomysłu na zajęcia do użytecznego briefu dla AI
Uczestnicy pracują na własnym temacie. Zamiast rozpoczynać od przypadkowego promptu, definiują pięć elementów zadania: sytuację dydaktyczną, odbiorców, oczekiwany rezultat, ograniczenia oraz formę materiału. Na tej podstawie tworzą pierwszą koncepcję własnych zajęć lub fragmentu zajęć i oceniają propozycję wygenerowaną przez wybrany model.
3. AI jako współtwórca materiału, nie generator gotowca
Przejście od ogólnej koncepcji do jednego konkretnego produktu dydaktycznego. W zależności od własnych potrzeb uczestnik przygotowuje np. studium przypadku, kartę pracy, instrukcję do zadania, zestaw problemów do dyskusji, materiał porównawczy, krótkie zadanie sprawdzające albo ćwiczenie do pracy zespołowej. Praca obejmuje wybór elementów wartościowych, odrzucenie nietrafnych propozycji i jedną lub dwie ukierunkowane modyfikacje materiału.
4. Ten sam materiał - inna grupa, inny sposób pracy
Uczestnicy modyfikują przygotowany materiał dla innego poziomu zaawansowania, liczebności grupy, formy zajęć albo czasu pozostającego do dyspozycji. Ostatnim etapem jest krótka kontrola jakości oraz prezentacja wybranych rezultatów. Warsztat kończy się stworzeniem własnego mini-pakietu: koncepcja zajęć + jeden materiał dla studentów + jego wariant dostosowany do innej sytuacji dydaktycznej.
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:
- rozpoznaje podstawowe różnice między najpopularniejszymi bezpłatnymi narzędziami generatywnej AI i dobiera typ narzędzia do prostego zadania dydaktycznego;
- potrafi przełożyć cel zajęć i charakterystykę grupy na jednoznaczne wymagania przekazywane modelowi językowemu;
- wykorzystuje AI do przygotowania koncepcji zajęć oraz konkretnego materiału przeznaczonego dla studentów;
- ocenia otrzymaną propozycję pod kątem zgodności z celem zajęć, poziomem grupy, wykonalnością i wartością dydaktyczną;
- modyfikuje ten sam materiał w zależności od odbiorców, czasu zajęć i sposobu pracy ze studentami;
- organizuje pracę z AI w sposób oszczędny, wykorzystując jedną rozmowę i niewielką liczbę dobrze zaplanowanych interakcji zamiast serii przypadkowych zapytań.
Tytuł szkolenia: "Egzaminy, zaliczenia, prace dyplomowe - z czy bez AI?"
Osoba prowadząca: dr Jakub Czernik
Forma realizacji: warsztat stacjonarny, praca na własnych laptopach
Opis
Celem szkolenia jest:
- zapoznanie uczestników z podstawowymi informacjami na temat prawnych i etycznych uwarunkowań użycia narzędzi AI
- dokonanie refleksji nad wielotorowymi skutkami obecności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w obszarze dydaktyki szkoły wyższej,
- przygotowanie uczestników szkolenia do kształtowania własnego warsztatu dydaktycznego z zastosowaniem narzędzi sztucznej inteligencji,
- przedstawienie wachlarza zagadnień związanych z dostępnością narzędzi sztucznej inteligencji dla studentów.
Program
- Wprowadzenie: obowiązujące zasady i przepisy dotyczące stosowania narzędzi SI
- Sztuczna inteligencja w szkole wyższej – szanse i zagrożenia
- Możliwości AI w zakresie pisania, redagowania, edytowania, tłumaczenia tekstów
- Narzędzia AI wspierające zadania o charakterze badawczym
- Czy studenci oszukują i czy możemy temu zapobiec?
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:
- krytycznie podchodzi do szans wynikających z korzystania z narzędzi AI oraz rozumie zagrożenia z tym związane
- rozróżnia narzędzia oparte na sztucznej inteligencji stosowane w różnego rodzaju zadaniach i działaniach dydaktycznych
- potrafi uwzględniać narzędzia AI w planowaniu pracy studentów
- jest gotowy do doskonalenia swojego warsztatu i nabywania dodatkowej wiedzy i umiejętności związanych z narzędziami AI
Tytuł szkolenia: "AI w projektowaniu zajęć – elementy Instructional Design"
Osoba prowadząca: dr Krzysztof Piotrowski
Forma realizacji: warsztat online; MS Teams
Opis
Celem szkolenia jest:
- Poznanie struktury modelu ADDIE
- Poznanie sposobów wykorzystania AI w poszczególnych etapach planowania zajęć
Program
- Instructional Design i model ADDIE – jak projektować zajęcia
- Gdzie można wykorzystać AI w procesie przygotowywania kursu
- Tworzenie Persony, celów i określanie mierzalnych efektów uczenia się z wykorzystaniem AI
- Tworzenie kryteriów oceny kształtującej z wykorzystaniem AI
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:
- Zna model ADDIE
- Umie wykorzystać AI do tworzenia Persony i efektów uczenia się
Tytuł szkolenia: "Myślunek epoki krzemu, czyli o przymuszaniu siebie i innych do myślenia"
Osoba prowadząca: dr Bartosz Lisowski
Forma realizacji: warsztat stacjonarny, praca na własnych laptopach
Opis
Celem szkolenia jest:
- wzajemne przymuszenie się do namysłu nad tym, że osoba ucząca się może dziś natychmiast uzyskać odpowiedź na niemal każde pytanie uświęcone tradycją nauczania dowolnej dyscypliny: czy rzeczywiście tak jest, a jeśli tak, to co z tego wynika;
- przećwiczenie na sobie trzech metod wymuszających myślenie na zajęciach, niezależnie od nauczanego przedmiotu: myślącej klasy, szacowania oraz sięgania do historii własnej dziedziny;
- wypracowanie takich sposobów korzystania z narzędzi AI, by prowokowały myślenie studentów, zamiast je zastępować, w tym krytycznej pracy z odpowiedziami modelu oraz oceniania procesu, a nie tylko wyniku;
- przyjrzenie się własnym sposobom pracy z AI i wybór codziennych praktyk, które pomagają nauczycielom zachować i pielęgnować nawyk myślenia.
Program
- wprowadzenie: co się zmienia w nauczaniu, gdy odpowiedź na niemal dowolne pytanie dostajemy w cenie abonamentu, oraz dlaczego myślenie to nie to samo co uczenie się;
- myśląca klasa w praktyce: praca w losowych grupach przy tablicach nad zadaniami z różnych dyscyplin i krytyczne omówienie założeń metody opracowanej przez Petera Liljedahla;
- szacowanie, czyli odwaga czynienia założeń;
- lekcje z przeszłości jako narzędzie dydaktyczne (bo przecież wszyscy uwielbiamy anegdoty): błędne założenia, ślepe uliczki i spory, z których wyrosła dzisiejsza wiedza;
- nawyk myślenia na co dzień: co wiadomo z badań, przegląd własnych sposobów pracy z AI i wybór praktyk do wypróbowania;
- podsumowanie, czyli co (jeśli w ogóle) z tego wynika?
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:
- myśli o myśleniu (cudzym i własnym);
- zna proste narzędzia wymuszające myślenie i krytycznie ocenia ich użyteczność w swojej pracy.
Informacje dodatkowe:
Osobom zainteresowanym udziałem w warsztatach polecamy lekturę dwóch tekstów (oba po angielsku):
- Jacek Dukaj, „Po piśmie" (Wydawnictwo Literackie, Kraków 2019): źródło terminu „myślunek", użytego w tytule szkolenia; zbiór esejów o schyłku kultury pisma i o tym, jak dominujące medium kształtuje sposób myślenia.
- William Deresiewicz, „Solitude and Leadership" (The American Scholar): wykład wygłoszony w 2009 roku w West Point o warunkach dobrego myślenia”: https://theamericanscholar.org/solitude-and-leadership/
- Niall Ferguson, „The Cloister and the Starship" (2025): esej o tym, że uniwersytet przyszłości powinien, zdaniem Autora, wrócić do dawnych sposobów uczenia się – oraz dlaczego powinien; dostęp po rejestracji w serwisie Substack: https://niallferguson.substack.com/p/the-cloister-and-the-starship