Generatywna AI na UW - dobre praktyki
Autorzy:
Renata Włoch
Katarzyna Śledziewska
Satia Rożynek
Michał Paliński
Joanna Mazur
Weronika Łebkowska
Renata Włoch
Katarzyna Śledziewska
Satia Rożynek
Michał Paliński
Joanna Mazur
Weronika Łebkowska
Cytowanie raportu:
Śledziewska, K., Włoch, R., Rożynek, S., Paliński, M., Mazur, J., Łebkowska, W. (2024). Generatywna AI na UW - dobre praktyki. Uniwersytet Warszawski. DOI: 10.5281/zenodo.13938497
Śledziewska, K., Włoch, R., Rożynek, S., Paliński, M., Mazur, J., Łebkowska, W. (2024). Generatywna AI na UW - dobre praktyki. Uniwersytet Warszawski. DOI: 10.5281/zenodo.13938497
W DELab UW transformacją cyfrową zajmujemy się na co dzień. Jednym z jej najnowszych przejawów jest generatywna sztuczna inteligencja (generative AI, genAI) - technologia, której przyglądamy się z różnych perspektyw. Za nami pierwsze raporty dotyczące generatywnej AI i edukacji, a także dogłębna analiza kompetencji potrzebnych w dobie AI w małych i średnich przedsiębiorstwach. Badamy, jak pracownicy postrzegają zmiany technologiczne, oraz poszukujemy kreatywnych zastosowań generatywnej AI w procesach. Przeprowadziliśmy również kursy z zakresu generatywnej AI dla naukowców oraz administracji Uniwersytetu Warszawskiego. Na seminariach DELabu chętnie dzielimy się pomysłami na nowe zastosowania modeli AI w naszej pracy.
W tym raporcie prezentujemy zbiór dobrych praktyk opracowanych na podstawie przeglądu literatury, wytycznych UW oraz innych uniwersytetów, badania opinii społeczności UW, a także naszego zespołowego doświadczenia w korzystaniu z generatywnej AI. Omawiamy między innymi sposoby wykorzystania i cytowania generatywnej AI, wyzwania etyczne oraz te związane z prywatnością, a także podpowiadamy, skąd czerpać wiedzę o generatywnej AI i gdzie szukać wzorów promptów. Liczymy, że nasze rekomendacje, wraz z ich uzasadnieniem i praktycznymi wskazówkami, będą przydatne zarówno w pracy badawczej i dydaktycznej, jak i w procesie studiowania.
W raporcie publikujemy pierwsze wyniki badania przeprowadzonego przez DELab UW wśród społeczności akademickiej UW, w którym pytaliśmy o opinie, sposoby wykorzystywania, obawy oraz oczekiwania wobec generatywnej AI. Wyniki te są powiązane z konkretnymi dobrymi praktykami, abyście mogli zobaczyć, jak Wasze koleżanki, koledzy, studenci i wykładowcy postrzegają i wykorzystują generatywną AI. Raport ma formę interaktywnej strony internetowej, którą planujemy regularnie aktualizować w miarę rozwoju narzędzi generatywnej AI i zmieniających się regulacji.
W raporcie stosujemy następujące oznaczenia dla poszczególnych grup społeczności akademickiej UW:
Badacze i badaczki
Dydaktycy i dydaktyczki
Studenci i studentki
Opracowanie raportu
Raport został przygotowany przez zespół DELab UW. Tekst raportu został napisany przez Satię Rożynek, Michała Palińskiego, dr Joannę Mazur i Weronikę Łebkowską. Dr hab. Katarzyna Śledziewska, prof.ucz., oraz dr hab. Renata Włoch, prof.ucz., były odpowiedzialne za konceptualizację badania oraz zapewniły nadzór merytoryczny.
Serdeczne podziękowania za współpracę i cenne uwagi dotyczące badania kierujemy do wszystkich członków zespołu, a w szczególności dr Wojciecha Hardego, dr Marty Kołodziejskiej, dr Agaty Komendant-Brodowskiej, Moniki Kot, dr Weroniki Przecherskiej, dr Agnieszki Pugacewicz oraz dr hab. Magdaleny Słok-Wódkowskiej, prof.ucz. Dziękujemy również osobom, które poświęciły swój czas na udzielenie informacji zwrotnej podczas pilotażu badania – Wasz wkład w rozwój kwestionariusza był nieoceniony.
Szczególne podziękowania kierujemy do zespołu rektorskiego, na czele z Jego Magnificencją Rektorem Alojzym Nowakiem, za wsparcie podczas procesu badawczego, w którym uczestniczyła cała społeczność akademicka UW. Dziękujemy również Dziekanom jednostek za pomoc w rozpowszechnianiu ankiety wśród pracowników i studentów.
I przede wszystkim ogromne podziękowania dla Was – naszych kolegów i koleżanek z UW oraz studentów i studentek, którzy poświęciliście swój czas, by odpowiedzieć na nasze pytania. To z myślą o Was zaczęliśmy dzielić się naszą wiedzą na temat zastosowań genAI, nagrywając nasze rozmowy (link). Wierzymy, że odpowiednie wykorzystanie genAI w naszej społeczności otworzy przed nami nowe możliwości, zarówno w pracy naukowej, jak i dydaktycznej.