Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji 4100-1SWdSZI
Kurs „Wprowadzenie do sztucznej inteligencji” ma na celu wyposażenie przyszłych nauczycieli języków obcych w kompetencje niezbędne do świadomego i krytycznego wykorzystania technologii AI w kontekście edukacyjnym. W obliczu gwałtownego rozwoju narzędzi cyfrowych, przedmiot koncentruje się na zrozumieniu zarówno technicznych, jak i społeczno-etycznych aspektów sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem jej zastosowań w dydaktyce językowej.
Program łączy perspektywę teoretyczną z praktycznymi umiejętnościami projektowania zajęć z wykorzystaniem AI. Studenci zapoznają się z mechanizmami działania systemów uczących się, modeli językowych oraz narzędzi generatywnych, a także analizują ich wpływ na proces nauczania-uczenia się. W ramach kursu poruszane są kluczowe kwestie, takie jak: personalizacja treści edukacyjnych, automatyzacja oceny prac językowych, etyka wykorzystania danych ucznia, zagadnienia praw autorskich oraz problem uprzedzeń algorytmicznych.
Ważnym elementem jest kształtowanie postawy odpowiedzialności zawodowej w dobie cyfrowej transformacji. Dyskusje i case studies służyć będą rozwijaniu umiejętności krytycznej oceny gotowych rozwiązań AI oraz projektowania własnych scenariuszy lekcji z poszanowaniem zasad równości, itransparentności i dobra ucznia. Kurs przygotowuje nie tylko do wykorzystania istniejących narzędzi, ale także do aktywnego uczestnictwa w debacie na temat przyszłości edukacji w erze AI.
Przedmiot ma charakter interdyscyplinarny, czerpiąc z dorobku pedagogiki, glottodydaktyki, socjologii technologii, etyki i prawa. Dzięki połączeniu wykładów, analizy studiów przypadku i warsztatów, studenci zdobędą solidne podstawy do dalszego samodzielnego rozwoju w dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości technologicznej.
Przykładowe zagadnienia:
Podstawowe pojęcia AI: uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), modele generatywne.
Zastosowania AI w dydaktyce języków obcych: personalizacja nauczania, automatyzacja oceny, narzędzia do tworzenia materiałów.
Etyka AI: bias algorytmiczny, transparentność, odpowiedzialność zawodowa.
Prawo autorskie a generowanie treści przez AI.
AI a relacje nauczyciel–uczeń: szanse i zagrożenia.
Przyszłość AI w edukacji – scenariusze i rekomendacje.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Efekty uczenia się
(K_W11) Zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego w kontekście generowania, modyfikowania i wykorzystywania materiałów dydaktycznych przy użyciu narzędzi sztucznej inteligencji. Potrafi zidentyfikować potencjalne naruszenia praw autorskich i zasady licencjonowania treści cyfrowych.
(K_W13) Rozumie fundamentalne społeczne i edukacyjne dylematy związane z rewolucją cyfrową i rozwojem sztucznej inteligencji. Potrafi krytycznie analizować wpływ AI na zawód nauczyciela, proces uczenia się i relacje w środowisku szkolnym, uwzględniając kontekst europejski.
(K_K05) Jest gotów/gotowa do odpowiedzialnego pełnienia roli nauczyciela w dynamicznie zmieniającym się świecie technologii. Potrafi podejmować świadome i etyczne decyzje dydaktyczne dotyczące stosowania AI, kierując się uniwersalnymi normami, szacunkiem dla dorobku intelektualnego oraz dbałością o dobro i rozwój ucznia.
Kryteria oceniania
Podstawą zaliczenia przedmiotu jest wynik pisemnego testu końcowego oraz realizacja aktywności cząstkowych podczas semestru. Poszczególne formy oceniania stanowią następującą część maksymalnej liczby punktów za przedmiot:
– pisemny test końcowy – 80%;
– aktywności cząstkowe, w tym quizy i ankiety – 20%.
1 Pisemny test końcowy
Sprawdzane efekty kierunkowe: (K_W11, K_W13).
Test sprawdza znajomość i rozumienie treści omawianych podczas kursu, ze szczególnym uwzględnieniem:
– podstawowych pojęć i zasad ochrony własności przemysłowej, prawa autorskiego oraz licencjonowania treści cyfrowych w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji;
– rozpoznawania potencjalnych naruszeń praw autorskich podczas generowania, modyfikowania i wykorzystywania materiałów dydaktycznych;
– społecznych i edukacyjnych dylematów związanych z rozwojem AI oraz jej wpływu na rolę nauczyciela, proces uczenia się i relacje w środowisku szkolnym, z uwzględnieniem kontekstu europejskiego.
Ocenie podlegają poprawność merytoryczna odpowiedzi, rozumienie pojęć i zależności oraz trafność interpretacji przedstawionych sytuacji. Punkty przyznaje się zgodnie z kryteriami odpowiedzi i punktacją określoną dla poszczególnych zadań.
2 Aktywności cząstkowe
Sprawdzane efekty kierunkowe: (K_W11, K_W13, K_K05).
Aktywności cząstkowe obejmują udział w quizach, ankietach, dyskusjach oraz analizie przykładów dotyczących wykorzystania AI w edukacji.
Quizy (K_W11, K_W13) – ocenie podlegają poprawność odpowiedzi, rozumienie omawianych zagadnień oraz trafność rozpoznawania problemów przedstawionych w zadaniach.
Ankiety i omawianie ich wyników (K_W13; pomocniczo K_K05) – uwzględnia się wykonanie aktywności oraz merytoryczny udział w omawianiu jej wyników. Opinie wyrażane w ankietach nie są oceniane jako poprawne lub niepoprawne ani pod względem zgodności ze stanowiskiem prowadzącego.
Dyskusje i analiza przykładów (K_W11, K_W13, K_K05) – ocenie podlegają poprawność merytoryczna wypowiedzi, uzasadnianie stanowiska, rozpoznawanie konsekwencji proponowanych rozwiązań oraz uwzględnianie dobra ucznia, szacunku dla dorobku intelektualnego i odpowiedzialności nauczyciela. Znaczenie ma również odnoszenie się do odmiennych argumentów z poszanowaniem innych uczestników.
3 Zasady obecności
Dopuszczalna jest jedna nieusprawiedliwiona nieobecność w semestrze. Przekroczenie tego limitu skutkuje oceną NK i koniecznością powtarzania przedmiotu, niezależnie od uzyskanej liczby punktów. Sama obecność nie jest punktowana.
4 Ustalanie oceny końcowej i próg zaliczenia
Wynik końcowy oblicza się jako sumę:
– 80% wyniku procentowego uzyskanego z testu końcowego;
– 20% wyniku procentowego uzyskanego łącznie za aktywności cząstkowe.
Próg zaliczenia wynosi 60% łącznego wyniku. Uzyskanie pozytywnej oceny wymaga również spełnienia zasad dotyczących obecności.
Obowiązuje następująca skala ocen:
– od 90% do 100% – 5,0 (bardzo dobry);
– od 85% do poniżej 90% – 4,5 (dobry plus);
– od 75% do poniżej 85% – 4,0 (dobry);
– od 70% do poniżej 75% – 3,5 (dostateczny plus);
– od 60% do poniżej 70% – 3,0 (dostateczny);
– poniżej 60% – 2,0 (niedostateczny).**.
Praktyki zawodowe
brak
Literatura
PDF-y
Dostęp przez stronę: https://helion.pl/users/konto/biblioteka)
1. Leliwa, Gniewosz. Sztuczna inteligencja. O czym myśli, gdy nikt nie patrzy? Wydawnictwo Helion, 2025.
2. Mach, K. Biblia AI. Sztuczna inteligencja jako Twój osobisty asystent w każdym aspekcie życia. FreeBooks.pl, 2025.
3. Michalska, Joanna. Szkoła w czasach AI. Jak przygotować dzieci na wyzwania jutra. MT Biznes, 2024.
4. Moroney, Laurence. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Helion, 2021.
5. Rozum, Emil. ChatGPT i AI dla studentów. Poradnik, jak sztuczna inteligencja może Ci pomóc w nauce i pisaniu prac na studiach. Wydawnictwo Helion, 2024.
6. Raschka, Sebastian. Stwórz własne AI. Jak od podstaw zbudować duży model językowy. Wydawnictwo Helion, 2025.
7. Suleyman, Mustafa, and Michael Bhaskar. Nadchodząca fala. Sztuczna inteligencja, władza i najważniejszy dylemat ludzkości w XXI wieku. Translated by Jan Hunia, Wydawnictwo
Otwarte, 2024.
8. Trypuz, Robert. Prosto o AI. Jak działa i myśli sztuczna inteligencja? Wydawnictwo Helion, 2024.Chojnowski, M., Etyka sztucznej inteligencji. Wprowadzenie (2022). Centrum Etyki Technologii Instytutu Humanites (link: https://ethicstech.eu/wp-content/uploads/2022/12/ESIW-v2.0_FINAL.pdf)
Gniewosz, L. (2024).Sztuczna inteligencja: O czym myśli, gdy nikt nie patrzy?.
Janiszewski, B. (2023).Sztuczna inteligencja: To, o czym starszym ci nie mówią.
Ksiązki:
Madejski, M. (2024).AI: jak się przygotować do rewolucji?
Michalska, J. (2024).Szkoła w czasach AI: Jak przygotować dzieci na wyzwania jutra.
Mollick, E. (2024).Współinteligencja: życie i praca ze sztuczną inteligencją. Ebury.
Przegalińska, A. i Oksanowicz, P. (2023).Sztuczna inteligencja: Nieludzka, arcyludzka. Społeczny Instytut Wydawniczy Znak.
Przegalińska, A. i Triantoro, T. (2024).Przenikanie umysłów: Potencjał twórczy współpracy z AI.
Raschka, S. (2024).stwórz własne AI: Jak od podstaw zbudować duży model językowy.
Spitzer, M. (2024).Sztuczna inteligencja: Ponad człowiekiem: AI jako ratunek i zagrożenie.
Suleyman, M. i Bhaskar, M. (2024).Nadchodząca fala: Sztuczna inteligencja, władza i konsekwencja ludzkości w XXI wieku.
Trypuz, R. (2024).Prosto o AI: Jak działa i myśli sztuczna inteligencja?.
Jak używać sztucznej inteligencji zgodnie z wytycznymi Komisji Europejskiej w zakresie etyki? Opracowanie przygotowane przez Grupę Roboczą ds. Sztucznej Inteligencji Podgrupa ds. etyki i prawa (link: https://ai.gov.pl/media/2025/05/Raport_GRAI_godna_zaufania_sztuczna_inteligencja_styczen_2025_pdf.pdf).
Uwagi
|
W cyklu 2026Z:
Wykład online odbywa się co 2 tygodnie. Terminy wykładu: : październik: 06 i 10 / listopad: 3 i 17 / grudzień: 1 i 15 / styczeń: 12 Identyfikator spotkania: 936 7305 3912 |