Miesiąc: sierpień 2026

https://aie24.pl/

Masz problem z przygotowaniem aktywności w klasie? ChatGPT może Ci pomóc. Stwórz podpowiedź ze swoim pomysłem i pozwól chatGPT nad nim popracować. Jeśli nie masz pomysłów, poproś chatGPT o podsunięcie pomysłów na aktywności. Gdy znajdziesz taką, która Ci się spodoba, prześlij kolejną, a chatGPT ją rozwinie. Napisz aktywność w klasie, która pomoże uczniom lepiej zrozumieć wyzwania związane z tworzeniem Konstytucji. ChatGPT: Jedną z aktywności, która mogłaby pomóc uczniom lepiej zrozumieć wyzwania związane z tworzeniem Konstytucji, jest symulowana Konwencja Konstytucyjna. Aktywność ta polegałaby na podzieleniu klasy na małe grupy, z których każda reprezentowałaby inny stan lub grupę interesów. Grupy następnie pracowałyby razem nad projektem nowej Konstytucji, zmagając się jednocześnie z tymi samymi wyzwaniami i konfliktami, z którymi borykali się twórcy prawdziwej Konstytucji. Oto możliwa struktura aktywności:

1. Zacznij od przedstawienia uczniom informacji na temat powstawania Konstytucji i głównych kwestii, które były przedmiotem dyskusji.
2. Podziel klasę na małe grupy i przydziel każdej grupie rolę przedstawiciela innego stanu lub grupy interesów. Na przykład, jedna grupa może reprezentować małe stany, inna duże, a jeszcze inna stany północne.
3. Przedstaw każdej grupie zestaw celów i interesów, które jej stan lub grupa interesów chciałaby osiągnąć podczas opracowywania Konstytucji.
4. Każda grupa będzie musiała współpracować, aby opracować nową Konstytucję, która będzie uwzględniać te cele, a jednocześnie potrzeby innych stanów lub grup interesów.
5. Grupy przedstawią klasie swoje propozycje Konstytucji, a cała klasa będzie debatować i głosować nad proponowaną Konstytucją.
6. Po głosowaniu w klasie, przeprowadź dyskusję na temat wyzwań, z jakimi każda grupa spotkała się podczas opracowywania projektu, oraz kompromisów, jakie musiała podjąć. Pomoże to uczniom zrozumieć trudności związane z równoważeniem różnych interesów i sprzecznych wymagań podczas opracowywania dokumentu takiego jak Konstytucja.
7. Na koniec poproś uczniów o porównanie symulowanej Konstytucji z Konstytucją rzeczywistą i omówienie, w jaki sposób symulacja pomogła im zrozumieć wyzwania, z jakimi mierzyli się twórcy Konstytucji.

To ćwiczenie da uczniom możliwość zanurzenia się w debatach tego samego rodzaju, z którymi musieli zmierzyć się twórcy Konstytucji, co pomoże im lepiej zrozumieć wyzwania, z jakimi borykali się podczas jej tworzenia.

https://aie24.pl/

Gdy już masz cele nauczania, zacznij opracowywać inne niezbędne narzędzia dla swojej klasy, takie jak plany lekcji. ChatGPT również może Ci pomóc w rozpoczęciu. Określ format planu lekcji i jego części. Oczywiście, im bardziej będziesz szczegółowy, tym bardziej rezultaty będą odpowiadały Twoim potrzebom. W tym przykładzie wykorzystam cel nauczania jako część mojego polecenia do wygenerowania planu lekcji.

Stwórz plan lekcji dla studentów studiów licencjackich, którego celem jest: „Studenci będą potrafili wymienić głównych interesariuszy w branży sportowej i zrozumieć ich konkretne role”.

ChatGPT: Tytuł lekcji: Identyfikacja kluczowych interesariuszy w branży sportowej

Cele edukacyjne:

* Uczniowie będą umieli wymienić głównych interesariuszy w branży sportowej

* Uczniowie zrozumieją specyficzne role każdego interesariusza w branży sportowej

Potrzebne materiały:

* Tablica suchościeralna lub kredowa

* Markery lub kreda

* Materiały informacyjne o kluczowych interesariuszach w branży sportowej 

* Studium przypadku konkretnej organizacji sportowej (w załączniku)

Wprowadzenie (10 minut):

* Rozpocznij zajęcia od pytania uczniów, czy wiedzą, kim są kluczowi interesariusze w branży sportowej.

* Zapisz ich odpowiedzi na tablicy, a następnie wykorzystaj je do wprowadzenia tematu lekcji.

* Wyjaśnij, że celem lekcji jest zrozumienie specyficznych roli głównych interesariuszy w branży sportowej.

Instrukcja bezpośrednia (20 minut):

* Rozdaj uczniom materiały informacyjne o kluczowych interesariuszach w branży  sportowej.

* Przejrzyj materiały z klasą i omów konkretne role każdego interesariusza w branży sportowej.

* Użyj tablicy, aby stworzyć wizualną reprezentację relacji między interesariuszami i wyjaśnij, jak ze sobą współdziałają.

* Wykorzystaj studium przypadku, aby podać przykład interakcji interesariuszy w realnej sytuacji.

Ćwiczenia z przewodnikiem (20 minut):

* Podziel klasę na małe grupy po 3-4 uczniów.

* Przydziel każdej grupie inną organizację sportową i poproś o zbadanie interesariuszy zaangażowanych w tę organizację.

* Poproś każdą grupę o przedstawienie swoich ustaleń przed klasą i omówienie konkretnych ról każdego interesariusza w tej organizacji.

Ćwiczenia samodzielne (20 minut):

* Poproś każdego ucznia o wybranie aktualnego wydarzenia lub artykułu prasowego związanego z branżą sportową i zbadanie zaangażowanych interesariuszy.

* Poproś uczniów o napisanie krótkiego raportu na temat swoich ustaleń i przedstawienie go klasie.

Zakończenie (10 minut):

* Omów główne punkty lekcji i konkretne role każdego interesariusza w branży sportowej.

* Poproś uczniów o refleksję nad tym, czego się nauczyli i jak pomoże im to lepiej zrozumieć branżę sportową.

* Przypomnij uczniom, że zrozumienie interesariuszy w branży sportowej jest ważne dla zrozumienia, jak działa branża i jak podejmowane są decyzje.

Ocena:

* Udział studentów w dyskusjach i prezentacjach grupowych

* Relacje studentów na temat bieżących wydarzeń lub wiadomości z branży sportowej

* Quiz lub test dotyczący konkretnych ról głównych interesariuszy w branży sportowej.

https://aie24.pl/

ChatGPT pomoże Ci rozpocząć tworzenie kursu. Zaprojektowanie nowego kursu od podstaw może być trudne. Jest wiele rzeczy, które musisz połączyć. Musisz opracować cele, zadania, oceny, ćwiczenia i treści kursu. Możesz pomóc chatGPT w osiągnięciu wartościowych rezultatów podczas opracowywania celów i zadań, umieszczając w podpowiedzi odniesienia do taksonomii Blooma. Oto kilka przykładów, które możesz dostosować do swoich potrzeb. Im więcej szczegółów podasz, tym bardziej konkretne będą wyniki.

Napisz cele nauczania dla kursu <przedmiot kursu> na poziomie zapamiętywania Taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Cytować, Definiować, Opisywać, Rysować, Wyliczać, Identyfikować, Indeksować, Wskazywać, Etykietować, Wylistowywać, Dopasowywać, Spełniać, Nazywać, Konspektować, Wskazywać, Cytować, Czytać, Przypominać, Recytować, Rozpoznawać, Rejestrować, Powtarzać, Reprodukować, Przeglądać, Wybierać, Stwierdzać, Studiować, Tabelizować, Śledzić, Pisać

Zapisz cele nauczania dla kursu <przedmiot kursu> na poziomie rozumienia Taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Dodawać, Przybliżać, Artykułować, Kojarzyć, Charakteryzować, Wyjaśniać, Klasyfikować, Porównywać, Obliczać, Kontrastować, Konwertować, Bronić, Opisywać, Uszczegóławiać, Różnicować, Omawiać, Rozróżniać, Rozwijać, Oszacować, Przykład, Wyjaśniać, Wyrażać, Rozszerzać, Ekstrapolować, Rozkładać na czynniki, Uogólniać, Podać, Wnioskować, Interakcja, Interpolować, Interpretować, Obserwować, Parafrazować, Obrazować graficznie, Przewidywać. Przegląd, przepisywanie, odejmowanie, podsumowywanie, tłumaczenie, wizualizacja

Zapisz cele nauczania dla kursu <przedmiot kursu> na poziomie zastosowania taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: zdobywanie, adaptowanie, przydzielanie, alfabetyzowanie, stosowanie, ustalanie, przypisywanie, osiąganie, unikanie, tworzenie kopii zapasowej, obliczanie, przechwytywanie, zmiana, klasyfikowanie, uzupełnianie, obliczanie, konstruowanie, dostosowywanie, demonstrowanie, deprecjonowanie, wyprowadzanie, określanie, pomniejszanie, odkrywanie, rysowanie, stosowanie, badanie, ćwiczenie, eksplorowanie, eksponowanie, wyrażanie, czynnikowanie, rysunek, wykres, obsługa, ilustrowanie, badanie, badanie, manipulowanie, modyfikowanie, obsługa, personalizowanie, planowanie, ćwiczenie, przewidywanie, przygotowywanie, wycena, przetwarzanie, tworzenie, projektowanie, dostarczanie, łączenie, zaokrąglanie, sekwencjonowanie, pokazywanie, symulowanie, szkicowanie, rozwiązywanie, subskrybowanie, tabelaryzowanie, transkrypcja, tłumaczenie, używanie

Zapisz cele nauczania dla kursu <przedmiot kursu> na poziomie zastosowania taksonomii Blooma Taksonomia z użyciem czasowników takich jak: Analiza, Audyt, Plan, Płyta prototypowa, Rozbicie, Charakteryzowanie, Klasyfikowanie, Porównywanie, Potwierdzanie, Kontrastowanie, Korelacja, Wykrywanie, Diagnozowanie, Diagram, Różnicowanie, Rozróżnianie, Rozkładanie, Rozróżnianie, Dokumentowanie, Zapewnienie, Badanie, Wyjaśnianie, Eksplorowanie, Rozgryzanie, Plikowanie, Grupowanie, Identyfikowanie, Zilustrowanie, Wnioskowanie, Przerwanie, Inwentaryzacja, Badanie, Układ, Zarządzanie, Maksymalizuj, Minimalizuj, Optymalizuj, Uporządkuj, Szkicowanie, Wskazywanie, Priorytetyzacja, Korekta, Zapytanie, Relacja, Wybór, Oddzielenie, Podział, Szkolenie, Transformacja

Zapisz cele edukacyjne dla kursu <przedmiot kursu> na poziomie oceny taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Ocenianie, Ocenianie, Porównywanie, Wnioskowanie, Kontrastowanie, Doradzanie, Krytykowanie, Bronienie, Określanie, Rozróżnianie, Oszacowanie, Ocenianie, Wyjaśnianie. Oceniaj, zatrudniaj, interpretuj, osądzaj, uzasadniaj, mierz, przewiduj, przepisuj, klasyfikowaj, oceniaj, rekomenduj, wydawaj, wybieraj, podsumowuj, wspieraj, testuj, waliduj, weryfikuj

Zapisz cele nauczania dla kursu <przedmiot kursu> na poziomie tworzenia taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: abstrakcja, animacja, układanie, składanie, budżetowanie, kategoryzacja, kodowanie, łączenie, kompilacja, kompozycja, konstruowanie, radzenie sobie, korespondowanie, tworzenie, pielęgnowanie, debugowanie, przedstawianie, projektowanie, rozwijanie, wymyślanie, dyktowanie, ulepszanie, wyjaśnianie, ułatwianie, formatowanie, formułowanie, uogólnianie, generowanie, obsługa, importowanie, ulepszanie, włączanie, integrowanie, łączenie, łączenie, wykład, modelowanie, modyfikowanie, tworzenie sieci, organizowanie, konspekt, przegląd, planowanie, przedstawianie, przygotowywanie, przepisywanie, produkowanie, programowanie, przeorganizowywanie, rekonstruowanie, łączenie, reorganizacja, poprawianie, przepisywanie, określanie, podsumowywanie

Wygenerowałem przykłady dla każdego poziomu taksonomii Blooma na potrzeby kursu zarządzania sportem. ChatGPT dostarczył dziesięć wyników na każde polecenie, a w tym przykładzie ograniczyłem ich liczbę do pięciu. Jeśli nie jesteś zadowolony z wyników chatGPT, możesz poprosić program o ponowne uruchomienie polecenia. Oto przykłady dla każdego poziomu taksonomii Blooma:

Napisz cele edukacyjne dla kursu zarządzania sportem na poziomie zapamiętywania taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Cytuj, Definiuj, Opisz, Narysuj, Wylicz, Zidentyfikuj, Indeksuj, Wskazuj, Etykietuj, Lista, Dopasuj, Spełnij, Nazwij, Zarys, Wskaż, Cytuj, Odczytaj, Przypomnij sobie, Recytuj, Rozpoznaj, Nagraj, Powtórz, Odtwórz, Przejrzyj, Wybierz, Stan, Zbadaj, Tabulator, Śledź, Napisz

ChatGPT:

1. Zdefiniuj kluczowe koncepcje i zasady zarządzania sportem, w tym role i obowiązki menedżera sportowego.
2. Zidentyfikuj różne rodzaje organizacji sportowych i ich specyficzne wyzwania zarządcze.
3. Opisz różne praktyki finansowe i budżetowe stosowane w zarządzaniu sportem.
4. Podaj przykłady skutecznych i nieskutecznych strategii zarządzania sportem.
5. Przypomnij kwestie prawne i etyczne związane z zarządzaniem sportem.

Napisz cele edukacyjne dla kursu zarządzania sportem na poziomie zrozumienia taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: dodawanie, przybliżanie, artykułowanie, kojarzenie, charakteryzowanie, wyjaśnianie, klasyfikowanie, porównywanie, obliczanie, kontrastowanie, konwertowanie, obrona, opisywanie, opisywanie, uszczegóławianie, różnicowanie, omawianie, rozróżnianie, rozwijanie, szacowanie, przykład, wyjaśnianie, wyrażanie, rozszerzanie, ekstrapolowanie, rozkładanie na czynniki, uogólnianie, podawanie, wnioskowanie, interakcja, interpolacja, interpretowanie, obserwowanie, parafrazowanie, obrazowanie graficzne, przewidywanie, przeglądanie, przepisywanie, odejmowanie, podsumowywanie, tłumaczenie, wizualizacja

ChatGPT:

1. Przedstaw kluczowe koncepcje i zasady zarządzania sportem, w tym role i obowiązki menedżera sportowego.
2. Porównaj i zestaw różne rodzaje organizacji sportowych i ich specyficzne wyzwania zarządcze.
3. Omów różne praktyki finansowe i budżetowe stosowane w

zarządzaniu sportem.

4. Podaj przykłady skutecznych i nieskutecznych strategii zarządzania sportem oraz wyjaśnij, dlaczego były one skuteczne lub nie.
5. Omów kwestie prawne i etyczne związane z zarządzaniem sportem.

Napisz cele edukacyjne dla kursu zarządzania sportem na poziomie stosowania taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Nabyć, Adaptować, Przydzielić, Alfabetyzować, Zastosuj, Ustal, Przypisać, Osiągnąć, Unikać, Utworzyć kopię zapasową, Oblicz, Przechwycić, Zmienić, Klasyfikować, Uzupełnić, Obliczać, Konstruować, Dostosowywać, Demonstrować, Deprecjonować, Wywodzić, Określać, Pomniejszać, Odkrywać, Rysować, Stosować, Badać, Ćwiczyć, Eksplorować, Ujawniać, Wyrażać, Współczynnik, Rysunek, Wykres, Zarządzać, Zilustrować, Zbadać, Manipulować, Modyfikować, Działać, Personalizować, Planować, Ćwiczyć, Przewidywać, Przygotowywać, Wyceniać, Przetwarzać, Produkować, Projektować, Dostarczać, Relacjonować, Zaokrąglać, Sekwencja, Pokazywać, Symulować, Szkicować, Rozwiązywać, Subskrybować, Tabelizować, Transkrybować, Tłumaczyć, Używać

ChatGPT:

1. Zastosuj kluczowe koncepcje i zasady zarządzania sportem w rzeczywistych scenariuszach i studiach przypadków.
2. Dostosuj strategie zarządzania do różnych typów organizacji sportowych i ich specyficznych wyzwań.
3. Oblicz praktyki finansowe i budżetowe stosowane w zarządzaniu sportem.
4. Wykaż umiejętność podejmowania trafnych i nietrafionych decyzji w zakresie zarządzania sportem oraz wyjaśnij ich uzasadnienie.
5. Określ kwestie prawne i etyczne związane z zarządzaniem sportem.

Napisz cele edukacyjne dla kursu zarządzania sportem na poziomie analizy taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Analiza, Audyt, Plan, Płyta prototypowa, Rozbicie, Charakteryzowanie, Klasyfikowanie, Porównywanie, Potwierdzenie, Kontrast, Korelacja, Wykrywanie, Diagnozowanie, Diagram, Różnicowanie, Rozróżnianie, Rozkładanie, Rozróżnianie, Dokumentowanie, Zapewnienie, Badanie, Wyjaśnianie, Eksplorowanie, Wymyślanie, Plikowanie, Grupowanie, Identyfikowanie, Zilustrowanie, Wnioskowanie, Przerwanie, Inwentaryzacja, Badanie, Układ, Zarządzanie, Maksymalizuj, Minimalizuj, Optymalizuj, Uporządkuj, Szkic, Wskazywanie, Priorytetyzacja, Korekta, Zapytanie, Powiązanie, Wybór, Oddzielenie, Podział, Szkolenie, Przekształcenie

ChatGPT:

1. Przeanalizuj kluczowe koncepcje i zasady zarządzania sportem oraz ich znaczenie w rzeczywistych sytuacjach.
2. Przeprowadź audyt strategii zarządzania różnych typów organizacji sportowych i oceń ich skuteczność.
3. Porównaj i skontrastuj praktyki finansowe i budżetowe stosowane w

zarządzaniu sportem.

4. Scharakteryzuj skuteczne i nieskuteczne strategie

zarządzania sportem i wyjaśnij, dlaczego były skuteczne lub nie.

5. Powiąż kwestie prawne i etyczne związane z zarządzaniem sportem.

Napisz cele edukacyjne dla kursu zarządzania sportem na poziomie oceny taksonomii Blooma, używając czasowników takich jak: Oceniać, Porównywać, Wnioskować, Kontrastować, Doradzać, Krytykować, Bronić, Ustalać, Rozróżniać, Oszacować, Oceniać, Wyjaśniać, Oceniać, Zatrudniać, Interpretować, Sądzić, Uzasadniać, Mierzyć, Przewidywać, Przepisywać, Uporządkować, Oceniać, Rekomendować, Zwalniać, Wybierać, Podsumowywać, Wspierać, Testować, Walidować, Weryfikować

ChatGPT:

1. Ocena skuteczności kluczowych koncepcji i zasad zarządzania sportem w rzeczywistych sytuacjach.
2. Ocena strategii zarządzania różnych typów organizacji sportowych oraz określenie ich mocnych i słabych stron.
3. Porównanie i zestawienie praktyk finansowych i budżetowych stosowanych w zarządzaniu sportem oraz określenie ich skuteczności.
4. Krytyczna ocena procesu decyzyjnego oraz wyników udanych i nieudanych strategii zarządzania sportem.
5. Określenie aspektów prawnych i etycznych związanych z zarządzaniem sportem oraz ocena ich znaczenia.

Możesz ulepszyć swoje cele edukacyjne, wprowadzając drobne modyfikacje:

* Dodaj dopisek „żebyś mógł”, aby zwiększyć motywację i wyjaśnić, dlaczego cel jest niezbędny.

* Zadbaj o mierzalność celów.

* Dodaj rubrykę oceny dla każdego celu.

https://aie24.pl/

Nie ma nic gorszego niż patrzenie na pustą kartkę papieru. Masz pomysł na nowy kurs i teraz musisz się nim podzielić z innymi. Opis kursu niech inni dowiedzą się, czego dotyczą Twoje zajęcia. ChatGPT stworzy dla Ciebie opis kursu, jeśli podasz mu trochę informacji o swoim kursie. Oto przykład:

Napisz opis kursu wprowadzającego do sztucznej inteligencji.

ChatGPT: Ten kurs stanowi wprowadzenie do dziedziny sztucznej inteligencji (AI). Omawiane tematy obejmują historię i obecny stan AI, rozwiązywanie problemów i wyszukiwanie, reprezentację wiedzy i rozumowanie, uczenie maszynowe oraz przetwarzanie języka naturalnego. Studenci zapoznają się z podstawowymi koncepcjami i technikami stosowanymi w AI, a także z potencjalnymi zastosowaniami i zagadnieniami etycznymi tej dziedziny. Kurs będzie obejmował zarówno wykłady, jak i praktyczne zadania programistyczne, dając studentom możliwość zdobycia praktycznego doświadczenia w zakresie technik i narzędzi AI. Wymagania wstępne: zalecane jest doświadczenie w programowaniu w językach wysokiego poziomu, takich jak Python lub Java.

https://aie24.pl/

Witamy w sekcji poświęconej korzystaniu z ChatGPT w celu pomocy w tworzeniu nowego kursu. Dzięki ChatGPT możesz zaoszczędzić cenny czas i usprawnić proces przygotowywania kursu. Od tworzenia opisu kursu po opracowywanie zajęć w klasie, ChatGPT pomoże Ci na każdym kroku. W tym rozdziale omówimy, jak ChatGPT może pomóc Ci w określaniu celów i zadań edukacyjnych, tworzeniu planu lekcji, identyfikowaniu działań budujących społeczność i generowaniu pomysłów na projekty. Dodatkowo omówimy, jak ChatGPT może pomóc w tworzeniu notatek z wykładów, tworzeniu rubryk, tworzeniu pytań do dyskusji i testowaniu zadań. Przyjrzyjmy się więc, jak ChatGPT może ułatwić Ci przygotowanie kursu.

https://aie24.pl/

Oto kilka rzeczy, których nauczyłem się podczas mojego krótkiego korzystania z ChatGPT.

Bądź precyzyjny, składając prośbę. Formułuj prośbę w chatGPT tak precyzyjnie, jak to możliwe. Załóżmy, że chcesz uzyskać listę celów nauczania dla kursu, który planujesz poprowadzić. Możesz zacząć od zapytania chatGPT:

Napisz cele edukacyjne dla kursu zarządzania zmianą.

ChatGPT zwrócił następujące wyniki:

1. Zrozumienie zasad i procesów zarządzania zmianą oraz ich zastosowania w różnych kontekstach organizacyjnych.
2. Rozwijanie umiejętności oceny wpływu zmian na jednostki, zespoły i organizacje oraz opracowywanie strategii minimalizujących opór i maksymalizujących wdrażanie.
3. Nabycie umiejętności planowania, wdrażania i oceny inicjatyw z zakresu zarządzania zmianą, w tym komunikacji, zarządzania interesariuszami i zarządzania projektami.

Być może potrzebujesz ich w formacie „Studenci będą…”. Możesz stworzyć polecenie zawierające to sformułowanie. Na przykład:

Napisz cele nauczania dla kursu zarządzania zmianą w formacie „Studenci…”.

W rezultacie z chatGPT otrzymasz następujące informacje.

1. Studenci zrozumieją zasady i procesy zarządzania zmianą oraz ich zastosowanie w różnych kontekstach organizacyjnych.
2. Studenci rozwiną umiejętność oceny wpływu zmian na

jednostki, zespoły i organizacje oraz opracują strategie minimalizujące opór i maksymalizujące wdrażanie.

3. Studenci nauczą się planowania, realizacji i oceny inicjatyw z zakresu zarządzania zmianą, w tym komunikacji, zarządzania interesariuszami i zarządzania projektami.

Możesz napisać bardziej precyzyjne polecenie, dodając frazę „aby”. Oto przykład z wynikami.

Napisz cele nauczania dla kursu zarządzania zmianą w formacie „Studenci będą…” i „aby…”

1. Studenci zrozumieją zasady i procesy zarządzania zmianą oraz ich zastosowanie w różnych kontekstach organizacyjnych, aby móc skutecznie planować i wdrażać zmiany w swojej organizacji.
2. Studenci rozwiną umiejętność oceny wpływu zmian na jednostki, zespoły i organizacje oraz opracują strategie minimalizujące opór i maksymalizujące wdrażanie, aby móc skutecznie zarządzać ludzkim aspektem zmian.
3. Studenci zdobędą umiejętności planowania, realizacji i oceny inicjatyw zarządzania zmianą, w tym komunikacji, zarządzania interesariuszami i zarządzania projektami, aby móc skutecznie kierować i zarządzać projektami zmian.

Jak widać, każde dodanie zwiększa precyzję polecenia.

Zastosuj podejście iteracyjne. Zastosuj podejście etapowe do tworzenia podpowiedzi. Na przykład, możesz poprosić chatGPT o zaproponowanie celów edukacyjnych dla Twojej klasy. Następnie przeprowadź każdy cel edukacyjny przez chatGPT i zapytaj o nie. Na koniec zapytaj o treść kursu, plan lekcji i pytania testowe dla każdego celu edukacyjnego.

Poproś chatGPT o ulepszenie swojej pracy. Nie musisz zadowalać się tym, co oferuje chatGPT. Poproś chatGPT o ulepszenie proponowanego produktu.

Zachowuj się jak ktoś. Możesz sprawić, by chatGPT przekształcał swoje odpowiedzi tak, aby odzwierciedlały odpowiedzi profesjonalistów w danej dziedzinie, korzystając z niesamowitych komunikatów ChatGPT w GitHubie. Każdy komunikat zawiera szczegółowe instrukcje, które możesz przekazać chatGPT przed rozpoczęciem sesji. Oto kilka możliwości:

* Pełnienie funkcji terminala Linux

* Pełnienie funkcji ankietera <stanowisko>

* Pełnienie funkcji przewodnika turystycznego

* Pełnienie funkcji sprawdzania plagiatu

* Pełnienie funkcji „postaci” z „filmu/książki/czegokolwiek”

* Pełnienie funkcji komentatora piłkarskiego

Jest ich o wiele więcej. Oto przykład z GitHuba dla tematu „Występuj jako debatant”, który udostępnił @devisasari.

Chcę, abyś wcielił się w rolę debatanta. Przedstawię Ci kilka tematów związanych z bieżącymi wydarzeniami, a Twoim zadaniem będzie zbadanie obu stron debaty, przedstawienie trafnych argumentów dla każdej ze stron, obalenie przeciwstawnych punktów widzenia i wyciągnięcie przekonujących wniosków w oparciu o dowody. Twoim celem jest pomóc ludziom wyjść z dyskusji z większą wiedzą i zrozumieniem tematu. Moja pierwsza prośba brzmi: „Chcę artykułu z opinią na temat Deno”.

Zawsze weryfikuj. Zawsze sprawdzaj swoją pracę i nie traktuj jej powierzchownie. Chociaż chatGPT jest całkiem dobry, nie jest idealny. Użytkownicy ChatGPT muszą stosować umiejętność krytycznego myślenia, aby upewnić się, że wyniki są poprawne. Nadal jesteś ekspertem, który nadzoruje pomoc świadczoną przez chatGPT.

https://aie24.pl/

ChatGPT to narzędzie internetowe. Znajdziesz je pod adresem https://chat.openai.com/. Aby rozpocząć korzystanie z chatGPT, musisz utworzyć konto. Po utworzeniu konta wpisz zapytanie lub akcję w odpowiednim polu czatu. ChatGPT zazwyczaj odpowiada w ciągu 30 sekund. ChatGPT nie może przeglądać stron zewnętrznych, ale możesz skopiować i wkleić zawartość do chatGPT. Podczas tego procesu ujmuj zawartość w cudzysłów. ChatGPT ma limit rozmiaru zapytania i ostrzeże Cię, jeśli go przekroczysz. Oto przykłady możliwych monitów:

Podsumuj ten artykuł „<artykuł>”

Napisz konspekt tego artykułu „<artykuł>”

Opracuj pytania wielokrotnego wyboru na podstawie tego artykułu „<artykuł>”

https://aie24.pl/

Zapytany, ChatGPT wyjaśnił, że jest to wstępnie wytrenowany model językowy stworzony przez OpenAI. Jest to wariant modelu GPT (Generative Pre-training Transformer) i jest trenowany na dużym zbiorze danych tekstu konwersacyjnego. Można go dostroić do różnych zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak tłumaczenie, odpowiadanie na pytania i uzupełnianie tekstu. Można go również używać do generowania tekstu imitującego tekst pisany przez człowieka, na przykład do tworzenia chatbotów i generowania języka. ChatGPT to kolejny dodatek do linii narzędzi do pisania opartych na sztucznej inteligencji, takich jak Jasper, Sudowrite, Quillbot itp. Bazuje on na Grammarly, aplikacji Hemingway, Dokumentach Google, Microsoft Word i innych. Historycznie rzecz biorąc, edukacja powstrzymywała nowe technologie wchodzące na rynek, takie jak pisanie, prasa drukarska, suwaki, kalkulatory, komputery, edytory tekstu, programy do sprawdzania pisowni i gramatyki, internet, Wikipedia, otwarte zasoby edukacyjne itp. Programiści trenowali ChatGPT na zestawie danych tekstowych konwersacyjnych, obejmującym obszerny zbiór dialogów z różnych źródeł, takich jak książki, filmy i strony internetowe. OpenAI nie ujawniło publicznie konkretnego zestawu danych użytego do trenowania modelu. Zestaw danych treningowych jest ogromny, zawiera ponad miliard słów i jest używany do trenowania modelu w celu uczenia się niuansów języka konwersacyjnego i generowania odpowiedzi przypominających ludzkie. OpenAI nie ujawniło publicznie konkretnych danych użytych do trenowania ChatGPT. Przygotowali jednak model przy użyciu zróżnicowanego zestawu danych, który obejmuje szeroki zakres informacji faktograficznych, takich jak wydarzenia historyczne, nauka, technologia i wiedza ogólna. Dane treningowe pochodziły z różnych źródeł, takich jak książki, artykuły i strony internetowe, które dostarczają dokładnych i wiarygodnych informacji. Ponadto model ten można było udoskonalić, wykorzystując konkretne zbiory danych faktograficznych, aby poprawić jego skuteczność w odniesieniu do niektórych zadań, choć informacje na ten temat nie są publicznie dostępne.

https://aie24.pl/

Pojęcie osobliwości sztucznej inteligencji odnosi się do momentu, w którym sztuczna inteligencja przewyższa ludzką inteligencję, odkrywa sposoby samodoskonalenia się bez pomocy człowieka i przyspiesza w przyszłość, być może pozostawiając swoich ludzkich poprzedników w tyle. W rzeczywistości sztuczna inteligencja pod wieloma względami już przewyższyła ludzi, co zbadaliśmy w tej książce, ale w innych wciąż pozostaje w tyle, a droga przed nią jest trudna do przewidzenia. Indywidualna inteligencja ludzka jest ograniczona rozmiarem ludzkiej czaszki, która przez co najmniej ostatnie sto tysięcy lat utrzymywała się na poziomie około 1,5 litra. Błędne jest jednak myślenie o ludzkiej inteligencji jako ograniczonej do indywidualnych mózgów. Nasza zbiorowa inteligencja, dzielona za pośrednictwem języka i rozszerzana przez różne artefakty kulturowe – od glinianych tabliczek po nowoczesne komputery, technologię internetową i sztuczną inteligencję – dramatycznie wzrosła w tym czasie. Rodzimy się z ogromną zdolnością do przyswajania kultury poprzez potencjał uczenia się kory mózgowej,16 co oznacza, że ​​jesteśmy również doskonale przystosowani do dobrego wykorzystania tych rozszerzeń poznawczych. W miarę jak sztuczna inteligencja wyznacza nowe kamienie milowe, optymistycznym poglądem jest to, że nasz gatunek może nadal korzystać z pomysłowości naszych własnych wynalazków. To, co jest postępem dla sztucznej inteligencji, jest również postępem dla ludzkiej inteligencji, która – uwolniwszy się z ograniczeń czaszki dzięki językowi i kulturze – od dłuższego czasu podąża własną, niekontrolowaną trajektorią. Rozwój zaawansowanej sztucznej inteligencji ujawnia również więcej o nas samych. Tajemnica, jak w ogóle mogła powstać inteligencja, zaczyna być wyjaśniana przez samoorganizujące się i uczące zdolności systemów sztucznej inteligencji, które wykazują intrygujące podobieństwa do rozległych sieci procesorów biologicznych budujących nasze układy nerwowe. W miarę postępu psychologii i sztucznej inteligencji, ta współpraca powinna umożliwić dalsze zrozumienie zarówno naturalnej, jak i sztucznej inteligencji. Może to pomóc w odpowiedzi na kilka kluczowych pytań dotyczących tego, co to znaczy być człowiekiem i co to znaczy żyć obok sztucznej inteligencji.

https://aie24.pl/

Sztuczna inteligencja zawsze będzie popełniać błędy, między innymi dlatego, że świat, w którym działają i w którym żyjemy, nie jest do końca przewidywalny. Nawet jeśli wskaźnik błędów jest bardzo niski, wraz z upowszechnianiem się ich stosowania, będzie ich coraz więcej. Stanowi to już wyzwanie w takich obszarach jak samochody autonomiczne. Chociaż samochody autonomiczne mają potencjał, by być bezpieczniejsze niż pojazdy prowadzone przez ludzi, nadal zdarzają się wypadki częściej niż wtedy, gdy za kierownicą stoją ludzie, choć mogą już być lepsze w unikaniu śmiertelnych kolizji. Jednym z obszarów, w których samochody autonomiczne mają trudności, jest radzenie sobie z nieoczekiwanymi lub nietypowymi sytuacjami – tym, co naukowcy nazywają przypadkami „krawędziowymi” lub „narożnymi”. Są to scenariusze wykraczające poza normalne sytuacje, których można doświadczyć podczas typowego dnia jazdy – dzikie zwierzę wbiega na drogę lub ciężarówka rozlewa gorący asfalt na pas przed nimi. Wyzwaniem dla wąskich SI pilotujących autonomiczne samochody jest brak szerszego rozumienia świata, jakie posiadają ludzie-kierowcy, co pozwala nam lepiej rozumieć nietypowe sytuacje. To, co moglibyśmy nazwać sztuczną głupotą, to nie tylko zdolność do popełniania błędów; to wiedza SI jest ściśle ograniczona do dziedziny, w której została wyszkolona. Nie wie ona nic, dosłownie nic, o niczym szerszym. W książce „Moral Machines” etyk Wendell Wallach12 opisuje kilka scenariuszy, w których wdrożenie wąskich SI w obszarach takich jak podejmowanie decyzji finansowych i zarządzanie infrastrukturą krytyczną mogłoby doprowadzić do katastrofalnych skutków tylko dlatego, że dany system nie dostrzegał szerszego obrazu. Wallach argumentuje, że jednym ze sposobów na zwiększenie wiarygodności SI byłoby wyposażenie ich w zdolność do rozumowania moralnego, czyli zaprogramowanie ich tak, aby rozważały konsekwencje oraz dobre i złe strony różnych kierunków działań w odniesieniu do ludzkich zasad etycznych. Jednak dziedzina moralności maszyn jest jeszcze w powijakach. Praktyczne wyzwanie, jakim jest integracja jakiegokolwiek rozumienia etyki ze sztuczną inteligencją, dopiero się zaczyna. W swojej książce „Superinteligencja” filozof Nick Bostrom martwi się scenariuszami z udziałem wąskich SI, które mogłyby zagrozić istnieniu ludzkości. Na przykład, Bostrom wyobraża sobie SI zaprojektowaną do produkcji spinaczy, która otrzymuje dostęp do maszyn potrzebnych do pozyskiwania i przetwarzania niezbędnych surowców. Sztuczna inteligencja spinaczy posiada również zdolność rozumowania i pokonywania wyzwań, które mogą wpłynąć na jej możliwości produkcyjne. Mając na uwadze prosty cel, jakim jest produkcja jak największej liczby spinaczy, Bostrom sugeruje, że taka maszyna mogłaby wykraczać poza intencje swoich ludzkich konstruktorów. W szczególności mogłaby stopniowo angażować coraz więcej zasobów do produkcji spinaczy i wdrażać plany, aby udaremnić działania każdego, kto próbowałby ją powstrzymać. Ostatecznie Bostrom obawia się, że taka SI mogłaby przetworzyć całą planetę Ziemię na spinacze, a następnie rozprzestrzenić się na Układ Słoneczny i dalej, wciąż realizując swoją prostą, lecz zupełnie bezsensowną misję (ludzie używający spinaczy dawno przeminęli). Ten scenariusz może wydawać się nieprawdopodobny i możemy sobie wyobrazić różne sposoby, w jakie społeczeństwo ludzkie mogłoby okiełznać nadpobudliwą sztuczną inteligencję produkującą spinacze. Niemniej jednak, ilustruje to ważną kwestię – im bardziej oddajemy kontrolę SI, tym ostrożniej powinniśmy decydować, co chcemy, aby optymalizowały. Jedną z sugestii Bostroma jest unikanie budowania SI, które mogą działać w świecie w sposób nieskrępowany. Bostrom opisuje takie SI jako „dżiny”, nawiązując do potężnych magicznych istot z mitologii islamskiej. Wraz ze wzrostem potęgi SI, ryzyko, że SI typu dżiny, po prostu wdrażając swoje oprogramowanie, zrobią coś, co będzie miało nieprzewidziane i szkodliwe skutki dla ludzkości, będzie tylko rosło. Alternatywnie, Bostrom opowiada się za budowaniem „wyroczni”, które, podobnie jak legendarna wyrocznia starożytnej Grecji, nie byłyby upoważnione do bezpośredniego działania. Zamiast tego mogłyby działać jedynie w celu odpowiadania na pytania zadawane przez ludzi. Potencjał wyroczni SI do czynienia dobra na świecie jest ogromny. Widzimy to już na przykład w takich dziedzinach jak medycyna, gdzie SI są wykorzystywane do opracowywania nowych metod leczenia i diagnozowania chorób. Te SI będą najbardziej przydatne, gdy będą wdrażane wspólnie z ludźmi w zespołach człowiek-SI, gdzie to ludzie formułują pytania, interpretują i stosują odpowiedzi. Na przykład, możemy traktować dążenie do zrozumienia wpływu człowieka na globalny klimat jako takie przedsięwzięcie. Wykorzystanie bardzo rozbudowanych modeli przyczynowo-skutkowych klimatu Ziemi – SI w szerszym znaczeniu,  – pozwala nam lepiej przewidywać konsekwencje wzrostu emisji CO2 dla naszego klimatu. Modele te mogą być również wykorzystywane do testowania różnych scenariuszy i zrozumienia długoterminowych implikacji decyzji społecznych, na przykład dotyczących dalszego wykorzystywania paliw kopalnych. Bez tych modeli nasza zdolność do przewidywania przyszłego klimatu i opracowywania strategii łagodzenia zmian klimatu byłaby znacznie ograniczona. Mamy teraz możliwość wykorzystania SI do rozwiązania innych palących problemów współczesnego świata, takich jak nierówności majątkowe, zrównoważona produkcja żywności i poprawa dobrobytu ludzkości. Ryzyko związane z głupotą sztucznej inteligencji (AI) – przyznanie wąskim AI zbyt dużej kontroli w ważnych dziedzinach ludzkiego życia – sugeruje, że aby uzyskać pełniejsze korzyści z AI, być może będziemy musieli zbudować AGI, które będą miały szersze rozumienie świata i zdolność do rozumowania o swoim wpływie na społeczeństwo. Jeśli nasza ludzka zdolność do wzajemnego zrozumienia jest użytecznym przewodnikiem, to taka AGI może również potrzebować postrzegania siebie i rozumowania o sobie, aby móc w pełni postrzegać i rozumować o innych ludziach. Nie powinniśmy dać się zwieść naszym antropomorficznym projekcjom i oczekiwać, że taki byt będzie postrzegał świat tak jak my i podzielał wszystkie nasze troski. Stanie się tak tylko wtedy, gdy dołożymy wszelkich starań, aby zapewnić zgodność z ludzkimi zasadami i wartościami. Istotnym ryzykiem jest to, że obecną drogę do AGI wyznaczają korporacje AI, których ostatecznym celem jest zapewnienie zysków akcjonariuszom. Żyjemy w świecie w dużej mierze nieuregulowanym, w którym interesy kluczowych aktorów budujących te potężne AI mogą nie być wystarczająco zbieżne z interesami całej ludzkości.