OpenAI Prism i LaTeX w pracy naukowej

Opis szkolenia:

LaTeX jest standardem przygotowywania publikacji w wielu dyscyplinach, ale dla początkujących może wydawać się trudny. OpenAI Prism upraszcza pracę nad dokumentem i pozwala korzystać ze wsparcia AI podczas pisania, formatowania i poprawiania błędów. Podczas szkolenia uczestnicy stworzą własny dokument naukowy, dodadzą tabelę, grafikę, równanie i bibliografię oraz przygotują plik do eksportu i dalszej pracy.

Adresaci szkolenia:

• Pracownicy naukowi
• Doktoranci i studenci przygotowujący publikacje
• Autorzy artykułów, raportów i prac dyplomowych
• Zespoły badawcze pracujące wspólnie nad tekstami
• Każdy zainteresowany tworzeniem profesjonalnych dokumentów w LaTeX

Dlaczego warto:

• Praktyczne wprowadzenie do LaTeX bez konieczności wcześniejszej znajomości programowania
• Połączenie pracy nad tekstem naukowym z pomocą ChatGPT i Codex
• Ćwiczenia na przykładach artykułów i prac naukowych
• Nacisk na kontrolę cytowań i treści generowanych przez AI

Korzyści ze szkolenia dla uczestników:

• Umiejętność przygotowania dokumentu naukowego w LaTeX
• Sprawniejsze formatowanie tabel, równań, rycin i bibliografii
• Umiejętność poprawiania błędów LaTeX przy wsparciu AI
• Krótszy czas dostosowania tekstu do wymagań czasopisma
• Znajomość zasad odpowiedzialnego korzystania z AI w pracy nad publikacją

Metody szkoleniowe:

• Prezentacja i wykład teoretyczny
• Pokaz działania Prism
• Ćwiczenia praktyczne
• Sesja Q&A

Program szkolenia:
 

1. Wprowadzenie do OpenAI Prism i LaTeX

• Czym jest Prism
• Jak wygląda projekt LaTeX
• Tworzenie, zapisywanie i kompilowanie dokumentu
• Podgląd gotowego pliku PDF

2. Podstawy tworzenia dokumentu

• Tytuł, autorzy i afiliacje
• Sekcje i podsekcje
• Akapity, listy i wyróżnienia
• Komentarze i porządkowanie kodu

3. Tabele, grafiki i równania

• Dodawanie tabel
• Wstawianie rycin i podpisów
• Tworzenie odwołań w tekście
• Podstawowe równania i automatyczna numeracja

4. Bibliografia i cytowania

• Tworzenie pliku bibliograficznego
• Dodawanie cytowań w tekście
• Wybór stylu bibliograficznego
• Kontrola poprawności źródeł

5. ChatGPT i Codex w pracy z LaTeX

• Poprawianie tekstu naukowego
• Tworzenie i poprawianie kodu LaTeX
• Rozwiązywanie błędów kompilacji
• Kontrola zmian proponowanych przez AI

6. Przygotowanie publikacji do wysłania

• Praca z szablonem czasopisma
• Eksport dokumentu
• Kompletowanie plików do submission
• Podsumowanie i sesja Q&A

Przed szkoleniem uczestnicy powinni mieć dostęp do Prism. Wcześniejsza znajomość LaTeX nie jest wymagana.

Prelegent:

Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu, obronił swój doktorat w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie w 2015 roku. Obecnie pełni funkcję adiunkta w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego. Wykładał gościnnie w ESCP Europe w Paryżu oraz Politechnice Warszawskiej i Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Specjalizuje się w roli sztucznej inteligencji w pisarstwie naukowym oraz automatyzacji procesów badawczych. Prowadził także badania w obszarze zarządzania wartością klienta oraz analizie portfela klientów, co zaowocowało licznymi publikacjami naukowymi w renomowanych czasopismach. Beneficjent grantu Narodowego Centrum Nauki.
Oprócz działalności naukowej, dr. Tomczyk prowadzi kanał na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI” https://www.youtube.com/@drprzemek, gdzie dzieli się wiedzą na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w pisarstwie naukowym. Jego misją jest uczyć, jak pisać szybciej i efektywniej, wykorzystując nowoczesne technologie. Kanał zdobywa coraz większe uznanie, stając się źródłem inspiracji dla wielu naukowców i studentów.
Dr. Tomczyk jest również cenionym wykładowcą, prowadzącym zajęcia zarówno w języku polskim, jak i angielskim, na studiach licencjackich, magisterskich oraz podyplomowych. Jego kursy obejmują wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy badawczej, zarządzanie wartością klienta, analizę marketingową oraz strategiczne zarządzanie marketingowe. Dzięki swojej bogatej wiedzy i praktycznemu podejściu, dr. Tomczyk skutecznie łączy teorię z praktyką, przygotowując swoich studentów do wyzwań współczesnego rynku.

Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:

• Tomczyk, P. (2026). Researcher as manager of the academic writing process with generative artificial intelligence. Framework for systematic literature review in management. International Journal of Social Research Methodology, 1-19.
  https://www.tandfonline.com/eprint/EDKXX6WQAFPNX8BNCFXP/full?target=10.1080/13645579.2026.2651311
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Vrontis, D. (2026). AI meets academia: transforming systematic literature reviews. EuroMed Journal of Business, 21(1), 345-369.
  https://www.emerald.com/emjb/article/21/1/345/1249905?casa_token=HhBJvmBN3AYAAAAA:w8fUYzm1V8UEhdkMUPEiaSVji0VsIETyXx0sZs6ek3zy11Guebu101WTdF6NUipsXhl4IiSinX2CqAer
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2026). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 58(1), 135-145.
  https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/09610006241295802
• Tomczyk, P. (2025). Don’t write, manage! Researcher as manager of systematic literature review process in management. Scientific Papers of Silesian University of Technology. Organization & Management / Zeszyty Naukowe Politechniki Slaskiej. Seria Organizacji i Zarzadzanie, (227).
  https://managementpapers.polsl.pl/wp-content/uploads/2025/09/227-Tomczyk.pdf 
• Tomczyk, P. (2025). Zrzucanie czaru, czyli pozamagiczne argumenty za i przeciw współpracy naukowca ze sztuczną inteligencją, PWN Nauka, 1/2025.
• Tomczyk, P. (2025). AI napisze za nas tekst naukowy? Forum Akademickie.
  https://forumakademickie.pl/zycie-akademickie/ai-napisze-za-nas-tekst-naukowy/
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13.
  https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9
  https://link.springer.com/article/10.1057/s41270-024-00336-9
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing & eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham.
  https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-62135-2_15
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Doligalski, T. (2024). The Automation of Science? Possibilities and Boundaries of AI Applications for Conducting Systematic Literature Reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools.
  https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218213024500234

​Co zapewniamy:

• materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
• certyfikaty w formie elektronicznej / papierowe (zalaminowane) na życzenie
• wsparcie techniczne podczas trwania szkolenia
• wyspecjalizowaną kadrę
• liczebność grupy dostosowaną do specyfiki tematu szkolenia
• możliwość zadawania pytań w trakcie szkolenia za pośrednictwem chatu lub połączenia video