Wsparcie AI w humanistyce – praca z tekstem i źródłami w badaniach naukowych

Opis:

Szkolenie poświęcone jest wykorzystaniu sztucznej inteligencji w pracy badacza-humanisty – przede wszystkim w kontekście pracy z tekstem, źródłami i materiałem jakościowym. Nacisk położony jest na interpretację, analizę, syntezę i pisanie, czyli kluczowe kompetencje w humanistyce i naukach społecznych.

Uczestnicy poznają, jak AI może wspierać proces badawczy na różnych etapach: od wyszukiwania i eksploracji literatury, przez analizę tekstów i materiałów jakościowych, aż po przygotowanie artykułów naukowych, abstraktów i prezentacji. Szczególną uwagę poświęca się temu, jak korzystać z AI w sposób świadomy – tak, aby przyspieszać pracę, ale nie tracić kontroli nad interpretacją i jakością analizy.

Szkolenie pokazuje AI nie jako narzędzie „automatycznego producenta tekstów”, lecz jako narzędzie wspierające myślenie badawcze: pomagające porządkować materiał, generować pytania, testować interpretacje i organizować wiedzę.

Istotnym elementem jest również refleksja nad granicami wykorzystania AI w nauce – zarówno w kontekście etycznym, jak i metodologicznym. Uczestnicy uczą się, jak unikać typowych pułapek (np. halucynacji, uproszczeń czy utraty własnego stylu naukowego).

Korzyści: 

• Uczestnicy poznają, jak realnie przyspieszyć pracę badawczą, nie obniżając jej jakości oraz nauczą się efektywnie wyszukiwać literaturę, analizować teksty, syntetyzować wiedzę.
• Dowiedzą się, jak wykorzystać AI do pisania artykułów i abstraktów czy pracy koncepcyjnej (argumentacja, struktura tekstu).
• Zrozumieją, gdzie leżą granice wykorzystania AI w humanistyce; nauczą się unikać błędów takich jak fałszywe cytowania, powierzchowna analiza, utrata kontroli nad tekstem.

W trakcie szkolenia wyżej wymienione zagadnienia będą zaprezentowane praktycznie. Prowadzący pokaże liczne narzędzia, dzięki którym uczestnicy nabędą odpowiednie kompetencje.

Kto powinien wziąć udział w szkoleniu:

• Badacze nauk humanistycznych i społecznych, w tym doktoranci i doktorantki.
• Pracownicy akademiccy pracujący z tekstami i materiałem jakościowym.
• Osoby przygotowujące artykuły naukowe, przeglądy literatury, rozprawy doktorskie/monografie.
• Osoby, które pracują z dużą liczbą tekstów, chcą uporządkować swój workflow badawczy i zastanawiają się, jak korzystać z AI w sposób etyczny i sensowny.

Program szkolenia:

Część 1. Etyka i granice wykorzystania AI w pracy badawczej humanisty

1. Czym jest odpowiedzialne korzystanie z AI w nauce?
2. AI jako wsparcie vs. AI jako „zastępstwo” badacza.
3. Granica między pomocą a współautorstwem.
4. Ryzyka: halucynacje, fabrykowanie źródeł, uproszczenia interpretacyjne.
5. Jak weryfikować treści generowane przez AI.
6. Czy i jak ujawniać użycie AI w publikacjach.

Część 2. Wyszukiwanie i eksploracja literatury

1. AI jako narzędzie eksploracji pola badawczego.
2. Jak szybko wejść w nowy temat.
3. Mapowanie literatury: kluczowe publikacje, powiązania między tekstami.
4. Generowanie pytań badawczych.
5. Identyfikowanie luk badawczych.

Część 3. Praca z tekstem naukowym

1. Streszczanie publikacji (różne poziomy szczegółowości).
2. Ekstrakcja argumentów, pojęć, kategorii analitycznych.
3. Porównywanie tekstów i podejść teoretycznych. 
4. AI jako wsparcie interpretacji: zadawanie pytań do tekstu, rekonstrukcja logiki argumentacji.

Część 4. Analiza materiału jakościowego

1. Wykorzystanie AI do pracy z wywiadami, danymi tekstowymi, materiałami internetowymi.
2. Wspomaganie kodowania i kategoryzacji.
3. Identyfikowanie wzorców i tematów.
4. AI a narzędzia CAQDAS (np. MaxQDA, Atlas.ti).
5. Porządkowanie materiałów i notatek.
6. Tworzenie map pojęć, schematów argumentacji.
7. Wizualizacja wiedzy w humanistyce.

Część 5. Pisanie tekstów naukowych z wykorzystaniem AI

1. Tworzenie konspektów i struktur artykułów.
2. AI jako „pseudo-recenzent”: poprawa logiki, wskazywanie luk.
3. Generowanie prezentacji i materiałów dydaktycznych.

​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