Opis:
Szkolenie jest skierowane do badaczy, zespołów projektowych oraz osób przygotowujących się do aplikowania o finansowanie z grantów krajowych i międzynarodowych. Warsztat koncentruje się na praktycznym zastosowaniu nowoczesnych narzędzi AI wspomagających cały proces aplikowania – od etapu koncepcyjnego i przygotowania wniosku, przez tworzenie części „state-of-the-art” i planów badawczych, aż po zarządzanie harmonogramem, budżetem oraz zespołem.
Zajęcia ukazują, jak generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć skuteczność aplikowania o granty oraz pomóc w tworzeniu klarownych, spójnych i przekonujących dokumentów aplikacyjnych. Uczestnicy poznają nie tylko narzędzia, ale też strategie pisarskie i organizacyjne, które zwiększają szanse na sukces w konkursach grantowych. Jednocześnie poruszany jest etyczny wymiar pracy z AI – prowadzący wskazuje, jak używać sztucznej inteligencji odpowiedzialnie i transparentnie, by zachować jakość oraz integralność naukową (etyczne zastosowane narzędzi AI).
Szkolenie zawiera liczne przykłady oparte na rzeczywistych aplikacjach grantowych oraz doświadczeniach autora wniosków finansowanych przez NCN, NPRH i inne instytucje. Prowadzący dzieli się sprawdzonymi technikami, wskazówkami i gotowymi narzędziami, które pozwalają znacząco skrócić czas pracy nad wnioskiem, jednocześnie zwiększając jego przejrzystość i atrakcyjność.
Trener na bieżąco testuje narzędzia AI, formułuje cele badawcze, konstruuje harmonogramy oraz przetwarza dane literaturowe. Wszystko odbywa się w trybie interaktywnym, z dostępem do materiałów szkoleniowych oraz możliwością zadawania pytań w trakcie szkolenia.
Korzyści:
- Zwiększenie szans na uzyskanie grantu. Uczestnicy poznają najlepsze praktyki i techniki pisania wniosków grantowych, dostosowane do wymagań NCN, Horizon Europe i innych instytucji finansujących badania.
- Opanowanie narzędzi AI wspomagających pisanie i planowanie wniosków.
- Oszczędność czasu i energii: automatyzowanie wielu rutynowych zadań, takich jak streszczanie źródeł, tworzenie wykresów, budżetowanie.
- Lepsze przeglądy literatury.
- Uczestnicy otrzymują listę narzędzi, gotowe checklisty, wzory sekcji wniosków, przykładowe harmonogramy i formularze budżetowe – wszystko w wersji cyfrowej.
- Wsparcie zespołów badawczych i młodych naukowców.
- Szkolenie prowadzi doświadczony naukowiec i praktyk, autor finansowanych projektów oraz ekspert w dziedzinie wykorzystania AI w nauce, co gwarantuje wysoki poziom merytoryczny i praktyczny warsztatu.
Kto powinien wziąć udział w szkoleniu:
-
Osoby planujące złożyć wniosek o finansowanie badań (NCN, FNP, Horizon Europe, ERC, NPRH i inne), chcący usprawnić i zautomatyzować proces pisania wniosków.
- Kierownicy i członkowie zespołów projektowych, przygotowujących aplikacje grantowe lub planujących nowe projekty badawcze.
- Doktoranci i młodzi naukowcy stojący przed pierwszymi próbami aplikowania o granty lub dołączający do projektów naukowych.
- Pracownicy uczelni, instytutów i ośrodków naukowych odpowiedzialni za wsparcie aplikacyjne, redakcję i koordynację wniosków grantowych, zajmujący się popularyzacją nauki.
- Osoby zainteresowane etycznym i efektywnym użyciem AI w nauce.
Program szkolenia:
Część 1. Wprowadzenie do pisania wniosków grantowych
- Czym jest dobry wniosek: struktura, styl, oczekiwania grantodawcy.
- Najczęstsze błędy w aplikacjach i jak ich unikać.
- Psychologia recenzenta: jak „czytany” jest wniosek.
- Wnioski krajowe vs. międzynarodowe (NCN, Horizon, itp.).
Część 2. Etapy tworzenia wniosku — podejście projektowe
- Od pomysłu do aplikacji: harmonogram pracy nad wnioskiem.
- Formułowanie celów, hipotez, pytań badawczych.
- Praca z logiką projektu (work packages, milestones, deliverables).
Część 3. Jak AI może pomóc? Wprowadzenie do generatywnej AI
- AI jako partner pisania, planowania i analizy.
- Przegląd dostępnych narzędzi.
Część 4. AI w praktyce: od pomysłu do draftu
- Tworzenie draftów sekcji (np. State of the Art, Impact, Objectives) z pomocą AI.
- AI w analizie luk badawczych.
- Korekta stylu, języka i spójności logicznej.
- Tworzenie map koncepcyjnych projektu z pomocą AI.
- Tworzenie infografik i schematów narracyjnych.
- Przegląd literatury i kontekst teoretyczny.
- Jak AI może pomóc w streszczaniu, porządkowaniu i analizie źródeł (przegląd dostępnych narzędzi).
- Praca z Zotero + AI + menedżerami cytowań.
- Tworzenie syntetycznych przeglądów.
Część 5. AI w praktyce: budżet, Gantt, ryzyka
- Generowanie i optymalizacja budżetu projektu.
- Planowanie działań i zadań w czasie z pomocą AI.
- Ryzyka i sposoby przeciwdziałania – matryce AI-assisted.
Część 6. Etyka, transparentność i AI-widoczne ślady
- Kiedy i jak ujawniać wykorzystanie AI we wniosku.
- Jak nie „przedobrzyć” – granica między pomocą a nadużyciem.
Część 7. Narzędzia AI do prezentacji i promocji wniosku
- Tworzenie slajdów i prezentacji koncepcyjnych.
- Tworzenie „one-pagera” wniosku.
- Wizualna prezentacja potencjału badawczego zespołu.
Prelegent:
dr hab. Piotr Siuda, prof. Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
- Autor poczytnego poradnika wydanego przez PWN: „Publikacje naukowe”:
- Jego pełny dorobek na stronie osobistej: http://piotrsiuda.com.
- Autor kilku monografii naukowych; publikował w wielu periodykach naukowych, w tym w wysoko punktowanych pismach z tak zwanym impact factorem (Q1 i Q2 journals).
- Kierownik szeregu projektów badawczych, w tym zadania „Dzieci sieci”, „Dzieci sieci 2.0”, „Prosumpcjonizm pop-przemysłów”. Główny wykonawca naukometrycznego projektu finansowanego ze środków NPRH („Współczesna polska humanistyka wobec wyzwań naukometrii”).
- Członek The Association of Internet Researchers oraz Polskiego Towarzystwa Komunikacji Społecznej.
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
