Sztuczna inteligencja w kształceniu akademickim I 3301-ZJ-JS003
Część pierwsza kursu zdalnego, przewidziana do realizacji w semestrze zimowym, obejmuje zagadnienia teoretyczne: podstawy funkcjonowania generatywnej sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem perspektywy badawczej i edukacyjnej.
Materiały kursowe mają przede wszystkim na celu wyposażyć studenta w wiedzę i pewność siebie, umożliwiające optymalizację pracy z wykorzystaniem tej nowej technologii w społeczeństwie o wysokim stopniu informatyzacji.
Istotnym komponentem kursu będzie trening językowy – ćwiczenia praktyczne: od analizy tekstu poprzez odwzorowanie obecnych w tekście wzorców po samodzielną eksplorację i wykorzystanie zasobów leksykalno-gramatycznych, charakterystycznych dla omawianych na kursie dziedzin angielszczyzny akademickiej.
Szczegółowe treści przedmiotowe (podlegające aktualizacji wraz z rozwojem dziedziny i zainteresowaniami uczestników kursu):
• zarys historyczny informatyki oraz jej powiązania z innymi naukami;
• podstawowa terminologia dotycząca sztucznej inteligencji i jej wykorzystania na potrzeby edukacyjne;
• wprowadzenie do GenAI (generatywnej sztucznej inteligencji);
• zarys społecznych i filozoficznych następstw rozwoju tzw. twardej/silnej i miękkiej/słabej sztucznej inteligencji (AI/SI);
• trening językowy (od ćwiczeń uświadamiających po samodzielną produkcję)
• prezentacja projektów końcowych (z elementami refleksji i samooceny)
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza
Studenci znają i rozumieją:
• specyfikę rewolucji kognitywnej, zapoczątkowanej przez wprowadzenie SI do działalności naukowej i dydaktycznej (K_W01, K_W02)
• rolę GenAI w pracy naukowej i dydaktyce języków obcych (K_W01, K_W02)
Umiejętności
Studenci potrafią:
• wykorzystać zdobytą wiedzę do wykonania projektu naukowego dotyczącego teoretycznych podstaw stosowania SI badaniach językoznawczych i nauce języków obcych (K_U01, K_U03, K_U04, K_U05, K_U08, K_U09)
• poprawnie posługiwać się terminologią i aparatem pojęciowym z zakresu SI w kontekście nauki języka obcego i prowadzenia działalności akademickiej właściwej dla studiów II stopnia (K_U01, K_U03, K_U04, K_U05, K_U08, K_U09)
Kompetencje społeczne
Studenci są gotowi do:
• etycznego korzystania z możliwości, które daje sztuczna inteligencja oparta na probabilistycznych modelach językowych (K_K02, K_K03, K_K04)
• wykorzystania mechanizmów SI we własnej pracy naukowej i w kształceniu językowym (K_K02, K_K03, K_K04)
Kompetencje językowe
Kształcenie w języku angielskim na poziomie C2 (K_U09).
Kryteria oceniania
Aktywność na platformie Moodle mierzona zakresem i terminowym wykonaniem quizów, zadań otwartych i projektu końcowego.
Wymagane jest zaliczenie (czyli uzyskanie 60% możliwej punktacji) z przewidzianych kursem zadań otwartych, quizów oraz projektu końcowego (projekt do wykonania indywidualnie lub w grupach 2-3 osobowych). Ta sama forma i kryteria obowiązują dla zaliczenia poprawkowego.
Literatura
Flowers, J. C. (2019, March). Strong and Weak AI: Deweyan Considerations. In AAAI spring symposium: Towards conscious AI systems (Vol. 2287, No. 7).
Ghafouri, M. (2024). ChatGPT: The catalyst for teacher-student rapport and grit development in L2 class. System (Vol. 120/2024)
Hawkridge, D. (2022). New information technology in education. Taylor & Francis.
Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., ... & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and individual differences, 103, 102274.
Mohebi, L. (2024). Empowering learners with ChatGPT: insights from a systematic literature exploration. Discover Education.
Teng, M.F. (2024). “ChatGPT is the companion, not enemies”: EFL learners’ perceptions and experiences in using ChatGPT for feedback in writing. Computers in education (Vol. 7/2024)
White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., ... & Schmidt, D. C. (2023). A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt. arXiv preprint arXiv:2302.11382.
Wo, J.H., & Choi, H. (2021) Systematic review for AI-based language-learning tools. arXiv:2111.04455.
Vaswani, A. (2017). Attention is all you need. arXiv preprint arXiv:1706.03762, https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
Zamfirescu-Pereira, J. D., Wong, R. Y., Hartmann, B., & Yang, Q. (2023, April). Why Johnny can’t prompt: how non-AI experts try (and fail) to design LLM prompts. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-21).
+ Tech&Learning resources for the use of Microsoft Copilot in language teaching
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: