WYKŁADY OTWARCIA
1. Gdzie generatywna AI nie może, tam... (Piotr Szczuko, Politechnika Gdańska)
Nawiązanie do porzekadła "gdzie diabeł nie może..." jest nieprzypadkowe. Czy sztuczna inteligencja spełnia zachcianki, robi rzeczy niemożliwe, kusi wygodą, ale w zamian coś nam zabiera i ta wymiana jest daleka od uczciwej? Czy pomimo wielkiej mocy dla AI istnieją obszary, w których ona "nie może"? Wyjaśnię "gdzie" AI jest stosowana, "gdzie" nie powinna, czego "nie może" i skąd wiadomo, że "nie może". I w końcu: co użyć zamiast tej technologii?
Piotr Szczuko
Naukowo - tworzę i badam modele uczenia maszynowego i AI do przetwarzania danych multimedialnych i multimodalnych. A dydaktycznie - jestem wykładowcą w Politechnice Gdańskiej w Katedrze Systemów Multimedialnych Wydziału ETI i trenerem w Centrum Nowoczesnej Edukacji. W moje badania i w dydaktykę z obszaru informatyki włączam aspekty etyki i odpowiedzialności, krytycznie badam realne możliwości AI i hajp narosły wokół niej.
2. Sztuczna inteligencja potrzebuje obywateli. O edukacji, zaufaniu i współtworzeniu technologii (Joanna Mercik, Uniwersytet Śląski w Katowicach)
Czy sztuczna inteligencja musi pozostać domeną globalnych korporacji? Czy może powstawać oddolnie, po polsku i w zgodzie z naszym kontekstem kulturowym? W swoim wystąpieniu przyjrzę się fenomenowi Bielika, małego modelu językowego stworzonego przez społeczność, który stał się dowodem na to, że suwerenna, partycypacyjna AI jest możliwa. Szczególną uwagę poświęcę projektowi Obywatel Bielik, w ramach którego obywatele współtworzą polski model multimodalny, stając się nie odbiorcami, lecz współautorami technologii. To zaproszenie do namysłu nad tym, dlaczego sztuczna inteligencja naprawdę potrzebuje obywateli, ich wiedzy, zaufania i zaangażowania.
Joanna Mercik
Ekspertka w obszarze edukacji, komunikacji i zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie i sektorze publicznym. Adiunktka Uniwersytetu Śląskiego, koordynatorka modułu ogólnoakademickiego „Narzędzia genAI w praktyce”, członkini grupy ds. AI przy Ministerstwie Cyfryzacji i liderka sekcji GRAI: Świadomość, kompetencje i higiena cyfrowa. Współtwórczyni projektu Obywatel Bielik, łączącego naukę, kulturę i obywateli wokół budowy polskiego modelu mulitmodalnego. Jej misją jest łączenie humanistyki i technologii w edukacji opartej na etyce, empatii i innowacji.3. Produktywni czy przeciążeni? GenAI wobec edukacji i pracy przyszłości (Bartosz Muczyński, Politechnika Morska w Szczecinie)
Czy generatywna sztuczna inteligencja naprawdę zwiększa naszą produktywność? Czy pozwala pracować i uczyć się lepiej, czy jedynie szybciej wykonywać coraz więcej zadań? Jak wpływa na koncentrację, przeciążenie, rozwój kompetencji i gotowość do uczenia się przez całe życie? I jaką cenę możemy zapłacić za korzyści, które obiecują nam nowe narzędzia? Podczas wykładu przyjrzymy się wynikom badań, różnym sposobom rozumienia produktywności oraz perspektywom dla edukacji i rynku pracy. Punktem wyjścia będzie pytanie, jak przygotować studentów nie tylko do skutecznego korzystania z GenAI, lecz także do świadomego kierowania własnym rozwojem w świecie nieustannego przyspieszenia.
Bartosz Muczyński
Dwie cechy, które najmocniej mnie charakteryzują to ciekawość i lenistwo. Obie pielęgnuję od najmłodszych lat i to one pchają mnie, odkąd pamiętam, w kierunku technologii, którą próbuję poznać, zrozumieć i wykorzystać tak, żeby więcej czasu poświęcać swoim na swoje życiowe pasje: gry komputerowe, wędrówki po górach, astronomię i astrofotografię. A ponieważ zawsze lubiłem się dzielić i dyskutować, to zacząłem (i kontynuuję) pracę na Politechnice Morskiej w Szczecinie, spotkać mnie można na licznych konferencjach, spotkaniach i warsztatach (np. Ideatorium, ETEE, KRE), w kilku organizacjach (m.in. Stowarzyszenie E-learningu Akademickiego, Fundacja Młodej Nauki) czy przy projektach i inicjatywach edukacyjnych (jak przy projekcie pierwszej polskiej platformy MOOC – Navoica). Liczbę tematów, którymi się interesuję, trudno określić, bo współczesny świat działa na mnie jak wskaźnik laserowy na kota. Żeby to wszystko okiełznać i uporządkować, zacząłem się zajmować osobistymi systemami zarządzania wiedzą (PKM), o których opowiadałem na konferencji ETEE w 2024 r. Jako gracz zakochałem się w pierwszych headsetach wirtualnej rzeczywistości i od ponad 10 lat zajmuję się szeroko pojętym XR zarówno w badaniach jak i w pracy ze studentami, i w życiu osobistym. A ponieważ zawsze marzyłem, żeby móc rozmawiać z moim komputerem, telefonem i oświetleniem w mieszkaniu, to od czasu pojawienia się ChataGPT 3.5 poświęciłem się zrozumieniu i wykorzystaniu genAI w praktyce.
SESJA I: SZTUCZNA INTELIGENCJA W DYDAKTYCE AKADEMICKIEJ
1. Projektowanie systemów inkluzywnych: jak AI i symulacja ograniczeń funkcjonalnych uczą studentów inżynierii empatycznego projektowania (Sylwia Babicz, Barbara Stawarz-Graczyk, Politechnika Gdańska)
Od 2025 roku Europejski Akt o Dostępności nakłada na firmy obowiązek zapewnienia dostępności produktów i usług cyfrowych. Tymczasem absolwenci kierunków technicznych wciąż kończą studia bez świadomości, czym jest projektowanie uniwersalne. Na Wydziale ETI Politechniki Gdańskiej postanowiliśmy to zmienić, tworząc nowy przedmiot obieralny „Projektowanie systemów inkluzywnych", w którym sztuczna inteligencja pełni rolę nie tylko narzędzia dydaktycznego, ale przede wszystkim przedmiotu krytycznej refleksji studentów.
W wystąpieniu pokażemy, jak zaprojektowaliśmy proces dydaktyczny łączący trzy warstwy doświadczenia. Pierwsza to warstwa fizyczna – studenci zakładają okulary symulujące wady wzroku, poruszają się na wózku inwalidzkim i korzystają ze słuchawek wygłuszających, by na własnej skórze doświadczyć barier, z którymi mierzą się osoby ze szczególnymi potrzebami. Druga to warstwa cyfrowa – narzędzia AI służą do identyfikowania problemów z dostępnością interfejsów i generowania wstępnych propozycji rozwiązań. Trzecia – najważniejsza – to warstwa krytyczna: studenci wykonują zadania równolegle z AI, a następnie weryfikują, uzupełniają i odrzucają sugestie algorytmu, ucząc się oceniać jakość treści generowanych przez sztuczną inteligencję.
Opowiemy o tym, jak w części seminaryjnej każdy student otrzymuje indywidualny przypadek osoby ze szczególnymi potrzebami i konfrontuje swoją analizę z analizą AI, a w części projektowej – we współpracy z Biurem ds. Osób z Różnorodnością Funkcjonalną PG – projektuje realne rozwiązanie likwidujące bariery na uczelni.
Wystąpienie stawia pytanie: czy AI może nauczyć empatii – i gdzie leży granica między wsparciem a zastąpieniem ludzkiej wrażliwości w procesie projektowym?
Sylwia Babicz
Jako adiunkt w Katedrze Metrologii i Systemów Elektronicznych, koncentruje swoją działalność dydaktyczną na poszukiwaniu innowacyjnych metod nauczania. Swoją pasję do gier planszowych efektywnie łączy z realizacją przedmiotu Metrologia. Stara się wzbudzać u studentów zainteresowanie krytycznym myśleniem oraz umiejętnością łączenia teorii z praktyką. Aktywnie działa na rzecz wdrażania grywalizacji w proces edukacyjny, co znajduje odzwierciedlenie w jej dwóch projektach: grywalizacji wykładu oraz stworzeniu gry edukacyjnej. Oba projekty są przykładami, jak efektywne mogą być nowoczesne metody nauczania w angażowaniu studentów i rozwijaniu ich umiejętności analitycznych. Jej celem jest nie tylko przekazanie wiedzy, ale przede wszystkim przygotowanie studentów do efektywnego i samodzielnego rozwiązywania problemów.
Barbara Stawarz-Graczyk
Od 2010 roku jest adiunktem w Katedrze Metrologii i Systemów Elektronicznych na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. W swojej pracy dydaktycznej koncentruje się na kształceniu studentów w zakresie projektowania obwodów drukowanych (PCB) oraz wykorzystania metod numerycznych w elektronice. Prowadzi zajęcia, podczas których łączy wiedzę teoretyczną z praktycznymi aspektami projektowania nowoczesnych układów elektronicznych. Jej zainteresowania zawodowe obejmują zagadnienia związane z projektowaniem systemów elektronicznych oraz zastosowaniem narzędzi obliczeniowych wspierających analizę i projektowanie układów elektronicznych.
2. Duet idealny: Jak otwarte licencje uwalniają potencjał AI w edukacji (Katarzyna Madeja, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Współczesna edukacja stoi przed wyzwaniem błyskawicznej adaptacji materiałów do potrzeb zróżnicowanych grup odbiorców, w tym mniejszości językowych i uczniów z doświadczeniem migracji. Wystąpienie przedstawi historię projektu, w którym komplet e-podręczników został przetłumaczony na dwa dodatkowe języki: angielski i ukraiński, w czasie i budżecie, które jeszcze niedawno - przed erą zaawansowanych modeli językowych i dojrzałych rozwiązań automatyzujących - zostałby uznany za całkowicie nierealny.
Kluczowym filarem sukcesu nie była jednak wyłącznie "surowa" technologia. Istotą przedsięwzięcia stała się synergia sztucznej inteligencji z otwartymi licencjami (Creative Commons). To właśnie wolne licencje stworzyły fundament prawny pozwalający na szybkie, legalne i masowe przetwarzanie treści, eliminując bariery, które często paraliżują podobne inicjatywy na etapie negocjacji praw autorskich. Na podstawie studium przypadku zaprezentowane zostaną: czas realizacji, koszty oraz przyjęty workflow obejmujący generowanie tłumaczeń, ich weryfikację oraz dostosowanie do kontekstu edukacyjnego. Szczególna uwaga zostanie poświęcona roli otwartych licencji jako czynnika umożliwiającego skalowanie działań - zarówno pod względem prawnym, jak i organizacyjnym.
Wystąpienie oferuje szczery wgląd w proces technologiczny, wskazując miejsca, w których AI realnie redukuje czas pracy oraz obszary, w których interwencja człowieka (eksperta przedmiotowego) pozostaje krytycznym warunkiem jakości. Odpowie na pytanie, jak zarządzać ryzykiem błędów modeli i jak budować zaufanie do cyfrowych tłumaczeń w sektorze publicznym.
Prezentacja stanowi praktyczny punkt odniesienia dla instytucji edukacyjnych, wydawnictw oraz organizacji pozarządowych, które dążą do demokratyzacji dostępu do wiedzy i chcą realnie zwiększyć dostępność swoich zasobów w skali globalnej.
Katarzyna Madeja
Koordynatorka ds. e-podręczników w Centrum e-Learningu AGH. Absolwentka Zarządzania i Inżynierii Produkcji na Wydziale Zarządzania AGH. Mój zawodowy ekwipunek obejmuje narzędzia produkcyjne, których z fantazją i radością nauczyłam się stosować również do procesów usługowo-handlowych i administracyjnych. Ciągłe doskonalenie to idea, która napędza mnie do działania i szukania nietuzinkowych rozwiązań.3. LMS jako serce wirtualnego środowiska uczenia się. Od programu kształcenia do dydaktyki wspieranej przez AI (Patryk Gawor, Akademia Leona Koźmińskiego)
Wystąpienie będzie opowieścią o tym, jak z pojedynczych materiałów dydaktycznych, rozproszonych narzędzi i różnych przyzwyczajeń nauczycieli akademickich można krok po kroku budować spójne wirtualne środowisko uczenia się. Punktem wyjścia jest doświadczenie wdrażania i porządkowania rozwiązań e-learningowych, w którym LMS (w naszym przypadku: platforma Blackboard) został potraktowany nie jako „kolejne narzędzie”, lecz jako centralna przestrzeń organizowania procesu kształcenia: od programu i efektów uczenia się, przez strukturę kursu, komunikację ze studentami, aktywności, materiały, ocenianie, aż po integrację z narzędziami wspierającymi projektowanie dydaktyczne.
Szczególne miejsce w tej praktyce zajmuje sztuczna inteligencja. AI nie jest tu rozumiana jako efektowny dodatek ani sposób na automatyzację pracy nauczyciela, ale jako wsparcie w projektowaniu lepszych, bardziej przejrzystych i angażujących doświadczeń edukacyjnych. Na przykładzie pracy z istniejącymi prezentacjami, konspektami i scenariuszami zajęć pokazane zostanie, jak narzędzia AI, w tym rozwiązania wspierające tworzenie materiałów interaktywnych, mogą pomagać w porządkowaniu treści, formułowaniu instrukcji, projektowaniu aktywności i budowaniu podstawowego standardu jakości e-learningu.
Celem wystąpienia jest pokazanie, że technologia zaczyna realnie zmieniać dydaktykę dopiero wtedy, gdy zostaje powiązana z decyzjami metodycznymi, organizacyjnymi i jakościowymi. LMS pełni w tym ujęciu funkcję serca środowiska, ale jego wartość ujawnia się dopiero w połączeniu z dobrze zaprojektowaną strukturą kursów, szkoleniem kadry, prostymi standardami oraz mądrym wykorzystaniem AI. Wystąpienie będzie zaproszeniem do zmiany myślenia: od pytania „jakiego narzędzia użyć?” do pytania „jakie środowisko uczenia się chcemy stworzyć i jak technologia może nam w tym pomóc?”.
Patryk Gawor
Kierownik Centrum Doskonałości Dydaktycznej w Akademii Leona Koźmińskiego, odpowiedzialny za rozwój inicjatyw wspierających jakość nauczania, rozwój kompetencji dydaktycznych kadry oraz wdrażanie innowacyjnych rozwiązań edukacyjnych. Wykładowca akademicki i ekspert szkolnictwa wyższego, specjalizujący się w rozwoju dydaktyki akademickiej, edukacji cyfrowej oraz zapewnianiu jakości kształcenia. W swojej pracy koncentruje się na projektowaniu i rozwijaniu nowoczesnych środowisk uczenia się, w tym e-learningu i blended learningu, tworzeniu programów rozwojowych dla nauczycieli akademickich oraz współtworzeniu rozwiązań związanych z platformami cyfrowymi. Posiada szerokie doświadczenie w budowaniu instytucjonalnych systemów wspierających jakość dydaktyki, projektowaniu szkoleń dla kadry akademickiej oraz integrowaniu technologii edukacyjnych z ekosystemem uczelni. Regularnie uczestniczy w konferencjach i wydarzeniach poświęconych edukacji cyfrowej i przyszłości szkolnictwa wyższego. Jego zainteresowania zawodowe obejmują rozwój kompetencji dydaktycznych nauczycieli akademickich, projektowanie doświadczeń edukacyjnych oraz strategiczny rozwój ekosystemów uczenia się w szkolnictwie wyższym.
PANEL DYSKUSYJNY
AI fatigue: zmęczenie sztuczną inteligencją. Czy uczymy się korzystać z AI bardziej świadomie?
W ciągu ostatnich kilkunastu miesięcy coraz częściej pojawiają się sygnały, że kończy się okres bezkrytycznej fascynacji sztuczną inteligencją. Wprawdzie młodzi ludzie nie przestają używać AI, wręcz przeciwnie, korzystają intensywnie, ale coraz częściej deklarują złość, zmęczenie i nieufność wobec technologii, emocje wobec AI stają się coraz bardziej negatywne.
Według najnowszego badania Gallupa (2026), młodzi ludzie są mniej skłonni niż w 2025 roku, aby wierzyć, że AI poprawia wydajność w uczeniu się i wykonywaniu zadań. 56% pokolenia Z zgadza się lub zdecydowanie zgadza się, że narzędzia AI mogą pomóc przyspieszyć pracę, to spadek o 10 punktów w stosunku do 2025 roku, podczas gdy zgoda, że AI może przyspieszyć proces uczenia się, spadła o 7 punktów, do 46%.
Podczas debaty przyjrzymy się danym na temat relacji młodych ludzi i technologii oraz zastanowimy się, jak w formalnych systemach kształcenia wspierać studentki i studentów korzystaniu z AI w sposób krytyczny, odpowiedzialny, wspierający ich rozwój i dobrostan.
Hanna Makurat-Snuzik
(Uniwersytet Gdański)
Językoznawczyni, filozofka i etyczka sztucznej inteligencji, szkoleniowiec kadry dydaktycznej, tłumaczka i poetka. Profesor Uniwersytetu Gdańskiego, doktor habilitowana nauk humanistycznych z zakresu językoznawstwa (2019); uzyskała stopień doktora w dwóch dyscyplinach: językoznawstwo (2012) i filozofia (2024). Absolwentka czterech filologii (polonistyki, anglistyki, slawistyki, rusycystyki) oraz filozofii. Ukończyła również studia podyplomowe Sztuczna inteligencja w analizie danych. Jest autorką trzech książek autorskich oraz ponad 60 artykułów naukowych, a także kilkudziesięciu artykułów popularnonaukowych. Obecnie prowadzi interdyscyplinarne badania naukowe nad sztuczną inteligencją, łączące filozofię i lingwistykę oraz etyczne zastosowania narzędzi sztucznej inteligencji w dydaktyce akademickiej, badaniach naukowych i przekładzie. Inne podejmowane przez nią prace badawcze dotyczyły m.in. przekładoznawstwa, związków filozofii i tłumaczenia, dydaktyki, bilingwizmu oraz kaszubszczyzny. Wykłada m.in. etykę i filozofię sztucznej inteligencji. W Uniwersytecie Gdańskim jest zaangażowana w prace na rzecz instytucjonalnego wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w sposób etyczny i zgodny z regulacjami prawnymi AI Act. Przeprowadziła łącznie (w języku polskim i angielskim) więcej niż 70 autorskich szkoleń dotyczących sztucznej inteligencji – w Uniwersytecie Gdańskim oraz na zlecenia instytucji zewnętrznych. Stworzyła również własne rozwiązania edukacyjne, wykorzystujące narzędzia sztucznej inteligencji w celu kształtowania postaw etycznych wobec technologii sztucznej inteligencji.
Bartosz Muczyński
(Politechnika Morska w Szczecinie)
Zawodowo adiunkt na Wydziale Nawigacyjnym, kierownik Uczelnianego Centrum E-learningu na Politechnice Morskiej w Szczecinie oraz programista w Laboratorium Interaktywnych Technologii OPI-PIB. Prywatnie – gracz, górołaz i pasjonat astronomii zafascynowany nowymi technologiami, którymi stara się zarazić, tłumacząc je i pokazując jak ja efektywnie korzystać w codziennym życiu. Dumny Ideator.
Joanna Mercik
(Uniwersytet Śląski w Katowicach)
Ekspertka w obszarze edukacji, komunikacji i zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie i sektorze publicznym. Adiunktka Uniwersytetu Śląskiego, koordynatorka modułu ogólnoakademickiego „Narzędzia genAI w praktyce”, członkini grupy ds. AI przy Ministerstwie Cyfryzacji i liderka sekcji GRAI: Świadomość, kompetencje i higiena cyfrowa. Współtwórczyni projektu Obywatel Bielik, łączącego naukę, kulturę i obywateli wokół budowy polskiego modelu mulitmodalnego. Jej misją jest łączenie humanistyki i technologii w edukacji opartej na etyce, empatii i innowacji.
Piotr Szczuko
(Politechnika Gdańska)
Naukowo - tworzę i badam modele uczenia maszynowego i AI do przetwarzania danych multimedialnych i multimodalnych. A dydaktycznie - jestem wykładowcą w Politechnice Gdańskiej w Katedrze Systemów Multimedialnych Wydziału ETI i trenerem w Centrum Nowoczesnej Edukacji. W moje badania i w dydaktykę z obszaru informatyki włączam aspekty etyki i odpowiedzialności, krytycznie badam realne możliwości AI i hajp narosły wokół niej.
Greg Margas
(Enovation Solutions )
Business Development Executive w Enovation Solutions (oficjalny partner Moodle w Polsce), gdzie rozwija wdrożenia LMS oraz inicjatywy z zakresu generatywnej AI w edukacji i organizacjach. Wykładowca studiów podyplomowych na Uniwersytecie WSB Merito (Szczecin, Warszawa), współautor książki o sztucznej inteligencji, współtwórca inicjatywy AI-CONNECT.
Od ponad 30 lat w technologii – zaczynał od programowania na Commodore 64, przeszedł przez grafikę i marketing cyfrowy w Irlandii, by dziś projektować angażujące doświadczenia edukacyjne w Polsce. Na co dzień łączy psychologię stanu flow, grywalizację i AI, szukając odpowiedzi na pytanie: jak sprawić, żeby ludzie naprawdę chcieli się uczyć i współpracować.
Na Politechnice Gdańskiej nie jest po raz pierwszy – wcześniej występował tu z tematem stanu przepływu (flow) oraz prowadził warsztaty z GenAI w edukacji. Prelekcje prowadził również na Uniwersytecie Warszawskim, konferencjach EdTech w Polsce oraz na studiach podyplomowych, gdzie uczy zastosowania GenAI w biznesie, HR i zarządzaniu projektami, a także porusza tematy kompetencji przyszłości, umiejętności uczenia się i stanu flow – czyli jak wchodzić w stan pełnego zaangażowania i przepływu.
SESJA II: DOBRE PRAKTYKI W KSZTAŁCENIU INŻYNIERSKIM
1. PBL w STEM z AI - refleksje z praktyki dydaktycznej (Bartłomiej Chojnacki, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Problem-Based Learning jest atrakcyjną metodyką kształcenia, ale jej bezpośrednie przeniesienie do dydaktyki STEM często okazuje się trudne. Zajęcia inżynierskie mają ograniczony czas, wymagają osiągnięcia konkretnych efektów uczenia oraz narzucają dużą ilość materiału technicznego. Problemy w PBL potęguje dodatkowo problem studentów o zróżnicowanym poziomie przygotowania. W takich warunkach klasyczny proces PBL — obejmujący pełny research, swobodne poszukiwanie metod, dyskusję i prezentację wyników — może być zbyt czasochłonny lub zbyt słabo ukierunkowany na cele danego przedmiotu. W wystąpieniu zostanie pokazane, jak można adaptować PBL do realiów kształcenia technicznego, zachowując jego najważniejsze założenia, ale jednocześnie świadomie dobierając te elementy metodyki, które rzeczywiście wspierają osiąganie efektów uczenia się. Szczególna uwaga zostanie poświęcona wykorzystaniu dedykowanych modeli GenAI jako narzędzi wspierających projektowanie i realizację zajęć problemowych. Na przykładzie własnych modeli ChatGPT omówione zostanie, jak AI może pełnić funkcję wsparcia dydaktycznego: porządkować wiedzę wejściową studentów, ułatwiać pracę z dokumentacją techniczną i artykułami naukowymi, ukierunkowywać research oraz pomagać w częściowym ustrukturyzowaniu problemu. Wystąpienie przedstawi konkretny sposób wykorzystania GenAI do prowadzenia krótkich, skalowalnych i bardziej efektywnych zajęć PBL dla studentów kierunków technicznych.
Bartłomiej Chojnacki
Jestem pracownikiem badawczo-dydaktycznym Katedry Mechaniki i Wibroakustyki Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie. Prowadzę zajęcia dla studentów kierunków: inżynieria akustyczna, automatyka i robotyka oraz elektronika i telekomunikacja. Moje zainteresowania badawcze obejmują metamateriały akustyczne, akustykę wnętrz oraz elektroakustykę. W działalności dydaktycznej szczególnie interesuję się projektowaniem angażujących zajęć dla studentów kierunków inżynierskich, adaptacją metod aktywnego uczenia do specyfiki STEM oraz wykorzystaniem narzędzi GenAI jako wsparcia procesu dydaktycznego. Ukończyłem liczne kursy dydaktyczne dotyczące nowoczesnych metod nauczania akademickiego i rozwijania kompetencji studentów. Prowadzę także zajęcia z wykorzystaniem metody tutoringu. W prowadzonych zajęciach poszukuję rozwiązań, które pomagają studentom łączyć wiedzę teoretyczną z praktycznym rozwiązywaniem problemów inżynierskich.
2. GenAI +TBL = rozwijanie kompetencji komunikacyjnej studentów kierunków inżynierskich (projekt aktywności dydaktycznej) (Magdalena Kaleta-Kuzińska, Politechnika Bydgoska)
Współczesny inżynier powinien nie tylko dobrze rozumieć technologię, lecz także umieć jasno, rzeczowo i adekwatnie o niej mówić. Jest to szczególnie istotne w sytuacjach, w których komunikacja zachodzi w relacji ekspert – niespecjalista. Z tego powodu nauka języka na kierunkach inżynierskich nie powinna ograniczać się wyłącznie do opanowania terminologii specjalistycznej. Powinna również rozwijać kompetencję mediacyjną, rozumianą jako umiejętność wyjaśniania złożonych zagadnień, upraszczania treści technicznych, uzgadniania znaczeń oraz formułowania rekomendacji dostosowanych do wiedzy, potrzeb i oczekiwań odbiorcy. W wystąpieniu omówię projekt aktywności dydaktycznej, opracowanej w oparciu o podejście Task-Based Learning oraz z wykorzystaniem wybranych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji. Projekt odwołuje się do założeń CEFR Companion Volume, w którym mediacja została przedstawiona jako istotny wymiar komunikacji językowej. Szczególne znaczenie mają tu działania związane z wyjaśnianiem pojęć, przetwarzaniem informacji oraz dostosowywaniem komunikatu do poziomu wiedzy i potrzeb adresata. Generatywna sztuczna inteligencja zostanie w tym projekcie wykorzystana jako dynamiczny „sparring partner” wspierający studentów w symulowaniu sytuacji komunikacyjnych, testowaniu różnych sposobów objaśniania treści technicznych oraz dostosowywaniu wypowiedzi do odbiorcy niespecjalistycznego. Aktywność ta została pomyślana jako ćwiczenie prowadzące do refleksji nad możliwością zaplanowania przyszłego działania dydaktyczno-badawczego w ramach zajęć z języka angielskiego specjalistycznego dla studentów kierunków technicznych w roku akademickim 2026/2027.
Słowa kluczowe: GenAI, Task-Based Learning, kompetencja mediacyjna, CEFR, edukacja inżynierska
Magdalena Kaleta-Kuzińska
Nauczycielka akademicka, tłumaczka i trenerka nauczycieli. Orędowniczka mądrego wykorzystania AI w pracy nauczyciela. Zainteresowania naukowe: językoznawstwo stosowane, glottodydaktyka języków specjalistycznych, wykorzystanie narzędzi GenAI w dydaktyce języków. W mojej filozofii nauczania istotne miejsce zajmuje wykorzystanie nowoczesnych technologii, które są niezbędne do zaangażowania Generacji Z, zwanej pokoleniem „Cyfrowych Tubylców”. Opierając się na aktualnych doniesieniach ze świata nauki, projektuję zajęcia tak, aby zoptymalizować proces przyswajania wiedzy. Ważna jest dla mnie również kwestia dobrostanu studentów/studentek oraz kadry akademickiej, co uwzględniam podczas prowadzonych zajęć i szkoleń.3. Projektowanie zaangażowania studentów poprzez grywalizację laboratorium elektroniki (Łukasz Gołuński, Politechnika Gdańska)
Czy wejściówka musi być tylko stresującą bramką przed laboratorium? Czy instrukcja laboratoryjna może stać się odprawą, a ćwiczenie częścią większej historii, w której student nie tylko wykonuje polecenia, ale podejmuje decyzje, sprawdza hipotezy i widzi własny postęp?
W wystąpieniu przedstawione zostanie wdrożenie grywalizacji w akademickim laboratorium elektroniki. Punktem wyjścia jest założenie, że zaangażowanie studentów nie pojawia się samo — trzeba je świadomie zaprojektować. Dlatego klasyczne elementy kursu, takie jak wejściówki, instrukcje, punkty, ćwiczenia i sprawozdania, zostały przekształcone w spójne doświadczenie dydaktyczne oparte na narracji, rolach, widocznym postępie, informacji zwrotnej i możliwości podejmowania kolejnych prób.
Prezentacja pokaże, że grywalizacja nie musi oznaczać prostego dodania punktów, odznak i rankingów. Może być sposobem na zmianę emocjonalnego odbioru zajęć: z presji zaliczenia na ciekawość, sprawczość i chęć poprawy. Celem wystąpienia jest pokazanie, jak można projektować kurs tak, aby student chciał sam do niego wracać i uzyskiwać lepszy wynik.
Łukasz Gołuński
Nauczyciel akademicki z Politechniki Gdańskiej, mikroelektronik i inżynier materiałowy. Naukowo zajmuje się m.in. cienkimi warstwami diamentowymi, w tym materiałami diamentowymi domieszkowanymi borem, oraz ich zastosowaniami w elektronice i sensoryce. W dydaktyce rozwija nowoczesne metody kształcenia inżynierskiego, łącząc odwrócone laboratorium, refleksję studencką, checklisty i grywalizację. Autor koncepcji laboratorium elektroniki, w którym klasyczne ćwiczenia zamieniają się w misje, a studenci śledzą swój postęp niczym uczestnicy kampanii edukacyjnej.4. Zagraj w projekt, zaprojektuj grę. Gry symulacyjne w nauczaniu informatyków (Jakub Miler, Politechnika Gdańska)
Komputerowe i planszowe gry edukacyjne stanowią sprawdzoną metodę wspierającą kształcenie w wielu obszarach wiedzy, jednak zaprojektowanie angażującej i efektywnej dydaktycznie gry nie jest łatwe.
Celem wystąpienia jest zainspirowanie słuchaczy do projektowania własnych gier edukacyjnych, samodzielnie albo ze wsparciem sztucznej inteligencji. W trakcie wystąpienia podzielę się doświadczeniami z projektowania co najmniej 3 gier edukacyjnych uczących metod i zasad zarządzania projektami i ich realizacji. Będą to gry: przeglądarkowa GraPM (grapm.eti.pg.gda.pl), przeglądarkowa i mobilna gra PIG Inc. (kogito.itch.io/pig) oraz karciana GraRUP (przyniosę samodzielnie wykonane karty na wystąpienie).
Opowiem, jakie cele edukacyjne postawiłem sobie wymyślając i projektując poszczególne gry. Ponadto wyjaśnię, jakimi metodami, technikami, mechanikami w grach oraz wyzwaniami i strategiami rozgrywki osiągam poszczególne cele edukacyjne, a także jak osiąganie celów, postępy i efekty kształcenia są komunikowane studentom-graczom w ramach feedbacku.
GraPM została sprawdzona pilotażowo w badaniu eksperymentalnym obejmującym samoocenę efektywności edukacyjnej przez studentów, w tym określenie wzbudzanych emocji. Omawiane gry zostały wdrożone na zajęciach projektowych i warsztatowych na wielu rocznikach studentów informatyki I i II stopnia Politechniki Gdańskiej. Informacje zwrotne od studentów świadczą o dużej wartości dodanej włączenia gier w kształcenie inżynierów. Ponadto warto zauważyć, że podejście to jest dość odporne na bezrefleksyjne wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań.
Jakub Miler
Profesor dydaktyczny uczelni w Katedrze Inżynierii Oprogramowania Politechniki Gdańskiej. Prowadzi zajęcia z zarządzania projektami, produktami oraz organizacji pracy zespołowej dla studentów informatyki I i II stopnia, a także na studiach podyplomowych. Szczególną atencją darzy zagadnienia zarządzania ryzykiem, zarządzania ludźmi, ról i postaw w zespołach klasycznych i zwinnych (Agile). W swojej działalności dydaktycznej wykorzystuje innowacyjne metody takie jak warsztaty, podejście projektowe, design thinking, a także liczne komputerowe i papierowe gry edukacyjne. Projektant m. in. gry uczącej zarządzania projektami GraPM (grapm.eti.pg.gda.pl). Wieloletni opiekun Koła Naukowego „Zarządzanie IT”, z którym zorganizował 7 edycji edukacyjnej Konferencji Inżynierii Oprogramowania beIT (2015-2022). Wypromował około 50 inżynierów i 100 magistrów.5. Budowanie zaangażowania studentów w uczeniu się mechaniki budowli poprzez grę komputerową „Masz Wpływ”: wnioski z wdrożenia (Katarzyna Szepietowska, Politechnika Gdańska)
Zrozumienie mechaniki budowli jest niezbędne przyszłym inżynierom budownictwa. Celem projektu jest podniesienie efektywności nauki mechaniki. Wybrano dwa ważne zagadnienia z zakresu przedmiotów Mechanika Ogólna i Budowli, które często stwarzają trudności studiującym: linie wpływu oraz zasadę pracy wirtualnej. Gra komputerowa „Masz Wpływ” pozwala w formie gry fabularnej ćwiczyć te zagadnienia. Gra jest okazją do pracy samodzielnej w powiązaniu z pozytywnymi emocjami i możliwością otrzymania natychmiastowej odpowiedzi zwrotnej.
Gra podzielona jest na poziomy rozgrywające się w różnych sceneriach (np. budowa, most, inna planeta w komosie) z różna fabułą. Grafika ułatwia zrozumienie działania rzeczywistych konstrukcji. Aby ukończyć dany poziom i pójść dalej należy prawidłowo wykonać zadanie. Na przykład, w częściach dotyczących linii wpływu, bohater/ka musi stanąć lub ustawić pojazd lub ułożyć skrzynie tak, aby uzyskać żądany efekt np. uzyskać największy moment zginający w danym przekroju. Grę uatrakcyjniają „znajdźki” za które można uzyskać podpowiedzi, nagrody w postaci monet, które można wydać w sklepiku i życia.
W trakcie prezentacji pokażemy wyniki wstępnego wdrożenia gry na II i IV semestrze kierunku Budownictwo. Opinie studentów po testach są bardzo pozytywne, a gra jest oceniana jako wciągająca i angażująca. Zdaniem graczy gra zachęca do nauki mechaniki i ułatwia naukę.
Gra powstała w ramach "Grantu na innowacje dydaktyczne" finansowanego z projektu pt. „Optymalizacja procesów naukowo-dydaktycznych na Wydziale Inżynierii Lądowej i Środowiska”, pozyskanego w ramach programu pt. „Nauka dla Społeczeństwa II”.
Katarzyna Szepietowska
Adiunkt w Katedrze Mechaniki Budowli Wydziału Inżynierii Lądowej i Środowiska Politechniki Gdańskiej. W roku 2018 uzyskała podwójny stopień doktora realizowany w ramach umowy cotutelle pomiędzy INSA Centre-Val-de-Loire we Francji i Politechniką Gdańską. Jej zainteresowania naukowe obejmują metody probabilistyczne w mechanice, szczególnie w biomechanice i zastosowania mechaniki w medycynie. Prowadzi zajęcia z zakresu mechaniki i podstaw programowania w języku MATLAB. Wraz z zespołem tworzy innowacje dydaktyczne: interaktywną aplikację wspomagająca naukę analizy statycznej układów prętowych „W poszukiwaniu równowagi” i grę komputerową „Masz wpływ”.
SESJA III: CZY UCZELNIA UCZY DZIAŁANIA?
POSTAWA PRZEDSIĘBIORCZA JAKO FUNDAMENTALNA KOMPETENCJA TERAŹNIEJSZOŚCI
1. Team-Based Learning - praca zespołowa, która zawsze działa (Karolina Grodecka, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Wyobraź sobie zajęcia, podczas których osoby studiujące są aktywne, zaangażowane i skupione, na które przychodzą przygotowane. Marzenie? Niekoniecznie. Taka sytuacja może być realna, a wykorzystanie metody Team Based Learning (TBL) może być właściwym rozwiązaniem.
TBL to metoda projektowania i prowadzenia zajęć, która łączy ideę flipped classroom i pracę grupową, nadając jej określoną strukturę, etapowość i rytm. Sprawdza się szczególnie do przedmiotów w dużej mierze bazujących na teorii, której wykładanie było po prostu nieefektywne. Badania pokazują, że TBL zwiększa poziom zaangażowania, satysfakcji osób studiujących z nauki, ma bezpośrednie przełożenie na lepsze wyniki z egzaminów i zmniejsza absencję podczas zajęć (Sibley et al., 2014).
Dzięki mechanice odwróconych zajęć, czas w sali można poświęcić na aktywną i głęboką pracę w małych zespołach, zachęcającą do aplikacji wiedzy do rozwiązywania złożonych problemów. Praca w zespołach jest poprzedzona sesją sprawdzającą gotowość indywidualną i zespołową do pracy na poziomie aktywnych zadań, których celem jest aplikacja wiedzy w praktyce.
Podczas wystąpienia omówię główne założenia metody Team Based Learning, jej 3 etapową strukturę, mocne i słabe strony wdrożenia metody z perspektywy głównych aktorów zaangażowanych w proces projektowania i realizacji zajęć. Odwołam się także do badań potwierdzających skuteczność metody w nauczaniu różnych przedmiotów (w tym także ścisłych). Podzielę się doświadczeniami i obserwacjami uczestników szkolenia z metody TBL oraz dydaktyków i dydaktyczek AGH, którzy wdrożyli metodę w swoich zajęciach.
Bibliografia:
Sibley, Jim, Ostafichuk, Pete, Roberson, Bill, Franchini, Billie, Kubitz, Karla.; 2014, Getting Started With Team-Based Learning
Karolina Grodecka
W Centrum e-Leraningu i Innowacyjnej Dydaktyki AGH koordynuję pracę zespołu metodycznego. Zajmuję się projektowaniem i prowadzeniem kursów e-learningowych oraz w formule mieszanej, a także ich ewaluacją. Prowadzę także szkolenia i warsztaty dotyczące różnych metod dydaktycznych. Szczególnie bliskie są mi modele projektowania i metody dydaktyczne, które mają zdefiniowaną strukturę i rytm, tj. Team Based Learning, Design Thinking czy model e-tywności. Znam dobrze różne narzędzia cyfrowe wspierające proces uczenia się. Przy wyborze technologii zawsze kieruję się zasadą nadrzędności celu dydaktycznego. Bowiem najlepiej dobrana technologia to taka, która jest transparentna.2. Czy świat nam już odjechał? Kompetencje przyszłości w erze BANI (Katarzyna Gzyl, Inprogress)
Współczesny świat już od kilku lat charakteryzowany jest akronimem BANI (Brittle, Anxious, Nonlinear, Incomprehensible), podkreślającym jego kruchość, niepokój, nieliniowość i trudność w przewidywaniu. Dynamiczne zmiany gospodarcze, społeczne, ekonomiczne, zjawiska określane mianem „czarnych łabędzi” oraz rozwój technologii wykładniczych wpływają dziś nie tylko na biznes, ale również na edukację, naukę oraz rynek pracy.
W obliczu tych wyzwań szczególnego znaczenia nabiera pytanie o kompetencje, które pozwolą skutecznie funkcjonować w rzeczywistości ciągłej zmiany. Jakie umiejętności będą kluczowe dla studentów, absolwentów i pracowników przyszłości? Czy kompetencje określane jeszcze niedawno mianem „kompetencji przyszłości” nie stały się już kompetencjami teraźniejszości? Jak przygotować się do życia zawodowego i społecznego w świecie, który zmienia się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej?
Podczas wystąpienia Uczestnicy poznają kontekst funkcjonowania współczesnego świata BANI oraz wpływ transformacji cyfrowej na społeczeństwo, edukację i rynek pracy. Główna uwaga zostanie poświęcona kompetencjom przyszłości, ze szczególnym uwzględnieniem kompetencji cyfrowych, krytycznego myślenia, zdolności adaptacyjnych oraz umiejętności uczenia się przez całe życie.
Podczas wystąpienia Uczestnicy dowiedzą się:
- czym charakteryzuje się współczesny świat BANI i jakie wyzwania stawia przed edukacją, nauką oraz rynkiem pracy;
- jak rozwój nowych technologii wpływa na społeczeństwo, gospodarkę i codzienne funkcjonowanie oraz z jaką dynamiką zachodzą te zmiany;
- jakie kompetencje przyszłości są dziś kluczowe dla studentów, absolwentów i specjalistów różnych branż, ze szczególnym uwzględnieniem kompetencji cyfrowych;
- czym jest meta-kompetencja poznawcza, czyli umiejętność uczenia się, oduczania i ponownego uczenia, oraz dlaczego staje się ona jedną z najważniejszych kompetencji XXI wieku;
- w jaki sposób uczelnie, studenci i pracownicy mogą skutecznie rozwijać się i adaptować do tempa zachodzącej transformacji cyfrowej.
Wystąpienie będzie okazją do refleksji nad rolą edukacji i rozwoju kompetencji w świecie nieustannej zmiany oraz próbą odpowiedzi na pytanie, jak nie pozostać w tyle, gdy przyszłość dzieje się na naszych oczach.
Katarzyna Gzyl
Psycholożka, trenerka, facylitatorka, change menedżerka i liderka z ponad 10-letnim stażem. Swoje doświadczenie zdobywała i budowała w bardzo różnorodnych branżach, od NGO'sów rozpoczynając, poprzez prężnie rosnący obszar IT i nowych technologii, na obszarze usług rozwojowych kończąc. Od początku drogi zawodowej związana z rozwojem i wspieraniem ludzi, w ramach realizowanych szkoleń i warsztatów, mentoringu, facylitacji, projektów zmian, czy pełnienia roli menedżerki dla wybranych zespołów. W INPROGRESS odpowiada za realizację szkoleń akredytowanych z zakresu Change Managementu, Digital Transformation, Facylitacji, Management 3.0, Train the Trainer, LEARN Framework czy DTMethod, a także z takich tematów jak: efektywna komunikacja, zarządzanie zespołem, czy performance management. Dodatkowo, pełni rolę Transformation Managerki wspierając kluczowe zmiany w organizacji, ze szczególnym uwzględnieniem nowych systemów, produktów i procesów. Prywatnie - zagorzała fanka Friend'sów, rozmów z ludźmi, najlepszej kuchni (w każdym wydaniu) oraz butów. ;)3. Transfer kompetencji w firmach: biznesowe wyzwanie i akademickie wsparcie (Maciej Matczak, Fsas Technologies / Fujitsu Poland)
Zdanie „No przecież byli na szkoleniu!” może wskazywać na duży problem zaniedbywania transferu kompetencji, czyli braku wdrożeń poszkoleniowych (stosowania w praktyce tego, czego się nauczyliśmy).
Mimo stosowania nowoczesnych technologii edukacyjnych, problem ten w firmach wydaje się powszechny. Menedżerowie powinni więc odrobić lekcje, a uczelnie mogą pomóc kształtować odpowiednie kompetencje inżynierów – przyszłych szefów i szefowych oraz pracowników – związane ze stosowaniem w praktyce nabytych wiedzy i umiejętności.
Pokażę konkretne – zarówno systemowe, jak i te do wdrożenia od zaraz – sposoby zwiększania efektywności szkoleń. Bazując na swoim doświadczeniu (projektant i dostawca różnorodnych form edukacji: e-learning synchroniczny/asynchroniczny, szkolenia stacjonarne, książki), krótko je omówię – na przykładzie istniejącego szkolenia prawnego dla inżynierów. Są to:
- Waga rozwijania wybranych kompetencji menedżerskich – zwłaszcza postaw: chęci do wspierania swoich ludzi w rozwoju.
- Proces tworzenia rozwiązań rozwojowych zaczynający się od potrzeby kierownika (bonus: ułatwia obliczenie ROI – świętego graala edukacji korporacyjnej!).
- Konieczność stosowania precyzyjnych celów szkoleniowych oraz pomiaru zmian w kompetencjach.
- Stosowanie koncepcji learning workflow, gdzie przypisuje się zadania poszkoleniowe kierownikom, kolegom czy mentorom.
- Przykład konkretnych kroków podejmowanych przez kierownika / kierowniczkę, by zwiększyć efektywność szkoleń, nawet nieprojektowanych od początku zgodnie z potrzebami podległych pracowników.
Wyróżnię dwutorową odpowiedzialność:
1. pracownika za proaktywny rozwój i wdrażanie nabytych kompetencji w codziennej pracy,
oraz
2. menedżera za wspieranie, monitoring i rozliczanie wdrożeń poszkoleniowych.
Na koniec wystąpienia poproszę środowisko akademickie o opinie, jak uczelnie mogą pomóc kształtować te kompetencje wśród inżynierów.
Maciej Matczak
Zajmuję się biznesową edukacją dorosłych od ponad 20 lat; organizowałem, sprzedawałem, projektowałem i prowadziłem szkolenia, współpracowałem z klientami, trenerami i ekspertami oraz tworzyłem i wydawałem książki, głównie w branży motoryzacyjnej. Obecnie zajmuję się przede wszystkim projektowaniem i realizacją asynchronicznych szkoleń e-learningowych dla branży IT (sprzęt i oprogramowanie). Ukończyłem studia z zarządzania i marketingu, zarządzania zasobami ludzkimi, szkoleniami, jak również z e-learningu.4. Najcenniejsza kompetencja osób studiujących nie znajduje się w programie studiów (Marcin Szczepański, Politechnika Gdańska)
Opis wkrótce
