Pisanie artykułów naukowych z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji

Termin szkolenia: 13.12.2024 - ONLINE (platforma clickmeeting)
Godziny szkolenia: 10.00-15.00
Cena szkolenia za jedną osobę: 597,00 zł + VAT 23%
(zw. z podatku VAT w przypadku gdy szkolenie finansowane będzie ze środków publicznych)


Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie:

- Naukowcy i badacze - osoby prowadzące badania naukowe, które chcą zautomatyzować i usprawnić proces pisania artykułów.
- Doktoranci i studenci - osoby na etapie pisania prac dyplomowych i doktorskich, które chcą efektywnie wykorzystać narzędzia AI.
- Redaktorzy czasopism naukowych - osoby odpowiedzialne za przygotowanie i weryfikację treści naukowych, które mogą wykorzystać AI do optymalizacji swojej pracy.
- Pracownicy administracyjni w dziedzinie nauki - osoby odpowiedzialne za wsparcie naukowców, które mogą skorzystać z wiedzy o narzędziach AI do wspomagania procesów redakcyjnych.
- Każdy, kto jest zainteresowany wykorzystaniem AI w kontekście pisania naukowego - szkolenie nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w zakresie AI, więc jest dostępne dla każdego, kto chce zrozumieć i opanować tę technologię.

Opis szkolenia:

W erze cyfrowej transformacji, umiejętność wykorzystania sztucznej inteligencji do pisania artykułów naukowych staje się jednym z kluczowych czynników sukcesu w nauce.
Podczas szkolenia dowiesz się, jak sztuczna inteligencja może pomóc w całym procesie tworzenia artykułu naukowego, od identyfikacji problemu badawczego, poprzez wyszukiwanie i selekcję źródeł, aż po końcowe redagowanie tekstu. Zrozumiesz, jak te technologie mogą wspierać każdy etap pracy naukowej i zwiększać efektywność Twojej pracy.
Zobaczysz, jak narzędzia AI mogą pomóc w automatyzacji wielu czasochłonnych zadań, poprawie jakości tekstu i optymalizacji procesu pisania.

Dlaczego warto:

1. Szkolenie prowadzone przez eksperta w dziedzinie sztucznej inteligencji i pisania naukowego, który posiada bogate doświadczenie w pracy z narzędziami AI.
2. Konkretne i aktualne przykłady oraz case studies, które pokazują praktyczne zastosowanie narzędzi AI w pisaniu naukowym.
3. Ćwiczenia praktyczne, które umożliwiają natychmiastowe zastosowanie zdobytej wiedzy.

Korzyści ze szkolenia dla uczestników:

1. Zdobycie nowych umiejętności w zakresie wykorzystania narzędzi AI do pisania artykułów naukowych.
2. Zrozumienie procesu tworzenia artykułów naukowych z wykorzystaniem AI, od identyfikacji problemu badawczego po finalną redakcję tekstu.
3. Efektywność pisania dzięki automatyzacji zadań, co pozwala na oszczędność czasu i zasobów.
4. Dostęp do gotowych wzorów promptów i procedur, które można od razu zastosować w pracy naukowej.

Metody szkoleniowe:

- Prezentacja i wykład teoretyczny
- Ćwiczenia praktyczne
- Sesja Q&A

 

Program szkolenia:

1. Wprowadzenie do wykorzystania sztucznej inteligencji w nauce
- Co to jest sztuczna inteligencja i jak działa
- Dlaczego warto korzystać z AI w procesie pisania artykułu naukowego

2. Identyfikacja problemu badawczego z pomocą AI
- Jak AI może pomóc w definiowaniu i precyzowaniu problemu badawczego
- Narzędzia AI do analizy literatury i identyfikacji luk badawczych

3. Wyszukiwanie i selekcja źródeł
- Automatyczne wyszukiwanie literatury z pomocą AI
- Selekcja i ocena jakości źródeł

4. Przygotowanie struktury artykułu
- Narzędzia AI do tworzenia planu i struktury tekstu
- Organizacja treści w artykule naukowym

5. Wypełnianie struktury treścią
- Generowanie wstępnego tekstu z pomocą AI
- Parafrazowanie i poprawianie jakości tekstu

6. AI detekcja
- Narzędzia do wykrywania AI plagiatów
- Parafrazowanie tekstu

7. Pisanie wprowadzenia i abstraktu
- Jak AI może pomóc w tworzeniu klarownego i przekonującego wprowadzenia
- Tworzenie zwięzłych i informatywnych abstraktów

8. Podsumowanie i sesja Q&A
- Omówienie najważniejszych punktów szkolenia
- Odpowiedzi na pytania uczestników i dyskusja końcowa

Zapraszamy do udziału wszystkich, którzy chcą zrozumieć i opanować wykorzystanie sztucznej inteligencji w pisaniu artykułów naukowych.


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., 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/content/pdf/10.1057/s41270-024-00336-9.pdf
•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., Bruggemann, 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, 33(06), 2450023..
https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218213024500234?srsltid=AfmBOopO
•Tomczyk, P., Brüggeman, P., & Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print).
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EMJB-03-2024-0055/full/html?utm_source=smc_email_onboarding&utm_medium=email&utm_campaign=apa_author_journals_access_2024-10-23&fbclid=IwY2xjawGF7kFleHRuA2FlbQIxMQABHRMpJ5qXEZUJXVif_5IAB5k8j5KFsVthbC6XdV6JMG7Vnub-pv7zO10adQ_aem_V6JR8prQqGccSx_vSwphtg&sfnsn=mo
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802
https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/09610006241295802?casa_token=ApcNFdiVk5UAAAAA:_NchyQxiIlBgMQeZiIgdmtiz7jDoPb2iYsI_gy2I4Yr-SPEzCrxFIpDh5F21JHqrhYcMKhEmF_Mu


Co zapewniamy:
- materiały szkoleniowe
- wyspecjalizowaną kadrę
- liczebność grupy dostosowaną do specyfiki tematu szkolenia
- laminowane certyfikaty przesłane pocztą tradycyjną

WYPEŁNIJ FORMULARZ ZGŁOSZENIOWY