Cel i kontekst
Kurs „AI w dydaktyce cz.1 – Podstawy modeli językowych” został zaprojektowany w odpowiedzi na szybkie upowszechnienie narzędzi generatywnej AI i wynikające z tego wyzwania w pracy dydaktycznej nauczycieli akademickich. Jego celem jest pomoc uczestnikom w zrozumieniu, czym są duże modele językowe, jak działają i jakie mają ograniczenia, aby możliwe było ich odpowiedzialne wykorzystanie w edukacji. Szkolenie koncentruje się na praktycznej pracy z modelem konwersacyjnym Microsoft 365 Copilot dostępnym dla wszystkich pracowników PW. Kurs traktuje AI jako element procesu dydaktycznego i organizacyjnego, wymagający kompetencji, krytycznego myślenia i świadomych decyzji metodycznych.
Zakres treści
Kurs obejmuje spójną strukturę tematyczną, prowadzącą od podstaw działania modeli językowych, przez inżynierię promptów, aż po pracę z dokumentami i prostymi agentami AI w środowisku Microsoft 365 Copilot. Materiały dydaktyczne organizowane są w formie prezentacji, przykładów praktycznych oraz krótkich zadań wykonywanych samodzielnie lub zespołowo. Ważnym elementem szkolenia jest komunikacja – zarówno w formie dyskusji moderowanych przez prowadzącego, jak i pracy z modelem w trybie konwersacyjnym. Uczestnicy realizują ćwiczenia praktyczne, krótkie zadania sprawdzające oraz testy diagnostyczne, które pozwalają utrwalić kluczowe pojęcia. Kurs uwzględnia także elementy organizacyjne typowe dla dydaktyki akademickiej, takie jak potwierdzanie obecności, monitorowanie postępów oraz przykładowe wykorzystanie dziennika ocen. Całość ma charakter warsztatowy i jest ukierunkowana na bezpośrednie zastosowanie zdobytej wiedzy w praktyce dydaktycznej.
Sposób pracy
Kurs realizowany jest w formule warsztatowej, z naciskiem na aktywną pracę uczestników przy wsparciu prowadzącego. Uczestnicy wykonują zadania samodzielnie oraz w małych grupach, korzystając z przygotowanego przykładowego środowiska kursowego lub własnych materiałów dydaktycznych. Istotnym elementem są krótkie konsultacje w trakcie ćwiczeń, pozwalające na bieżąco omawiać wyniki, trudności i alternatywne rozwiązania. Taki sposób pracy sprzyja eksperymentowaniu z narzędziami AI i bezpośredniemu odnoszeniu ich do realnej praktyki dydaktycznej.
Rezultat końcowy
Po ukończeniu kursu uczestnik posiada praktyczne umiejętności świadomego korzystania z modeli językowych w dydaktyce oraz zestaw sprawdzonych promptów i scenariuszy zajęć. Wychodzi z gotowością do samodzielnego projektowania aktywności dydaktycznych wspieranych przez AI, z uwzględnieniem ograniczeń, etyki i jakości generowanych treści.
Efekty uczenia się
Uczestnik szkolenia będzie wiedział
- opisuje podstawowe zasady działania dużych modeli językowych (LLM),
- wyjaśnia różnice między modelami generatywnymi a klasycznymi wyszukiwarkami informacji,
- rozpoznaje ograniczenia modeli językowych, w tym zjawisko halucynacji,
- wymienia podstawowe elementy skutecznego promptu i ich znaczenie,
- wskazuje możliwości wykorzystania narzędzi AI (np. M365 Copilot) w dydaktyce akademickiej.
Uczestnik szkolenia będzie potrafił
- tworzy skuteczne prompty dostosowane do celów dydaktycznych i rodzaju zadania,
- konfiguruje interakcję z modelem językowym (rola, kontekst, format odpowiedzi),
- sprawdza i ocenia poprawność oraz użyteczność treści generowanych przez AI,
- organizuje pracę z dokumentami i materiałami dydaktycznymi przy wsparciu narzędzi AI,
- komunikuje się z modelem w sposób iteracyjny, doprecyzowując i korygując wyniki,
- ocenia przydatność AI w konkretnych scenariuszach dydaktycznych,
- tworzy proste aktywności lub zadania dydaktyczne wykorzystujące modele językowe.
Struktura szkolenia
- Blok 1 - Wprowadzenie do korzystania z LLM analizuje podstawy działania modeli językowych, obserwując ich zachowanie w prostych przykładach i ucząc się rozpoznawać różnice między odpowiedzią generatywną a informacją wyszukiwaną.
- Blok 2 - Inżynieria promptów ćwiczy tworzenie i modyfikowanie promptów, obserwując jak zmiana roli, kontekstu i formatu wpływa na jakość odpowiedzi modelu
- Blok 3 - Praca ze źródłami pracuje z dokumentami i źródłami, wykorzystując AI do streszczania, analizy i zadawania pytań na podstawie dostarczonych materiałów
- Blok 4 - Budowa prostych agentów AI projektuje i testuje proste agenty AI w środowisku Copilot, definiując ich cel, wiedzę i sposób działania w kontekście dydaktycznym
Wymagania wstępne i grupa docelowa
Kurs jest przeznaczony dla nauczycieli akademickich, doktorantów oraz osób realizujących lub wspierających dydaktykę w szkolnictwie wyższym, które chcą rozpocząć świadomą pracę z narzędziami generatywnej AI. Skierowany jest również do osób rozpoczynających korzystanie z platform takich jak Microsoft 365 Copilot lub ChatGPT w kontekście edukacyjnym. Udział w konkretnym projekcie ani wcześniejsze szkolenia z AI nie są wymagane, wystarczą podstawowe kompetencje cyfrowe i dostęp do narzędzi wykorzystywanych na zajęciach.
Wymagania techniczne i organizacyjne
- dostęp do komputera lub laptopa z aktualną przeglądarką internetową,
- aktywne konto umożliwiające pracę z narzędziami generatywnej AI (np. Microsoft 365 Copilot lub równoważne).
Zasady rejestracji i kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji przy nadmiarze zgłoszeń
Kwalifikacja zgodna z regulaminem rejestracji i uczestnictwa w szkoleniach – projekt IDEA PW.
Warunki zaliczenia
- uzyskanie przynajmniej 70% poprawnych odpowiedzi z testu kończącego szkolenie,
- aktywne uczestnictwo w ćwiczeniach warsztatowych podczas poszczególnych bloków,
- wykonanie zadania praktycznego polegającego na przygotowaniu przykładowego zastosowania AI w dydaktyce.
