

pt., 20 lis
|Google Meet
Krytyczne myślenie i praca ze źródłami – jak uczyć studentów oceny wiarygodności informacji w środowisku cyfrowym
Cena regularna: 400 zł netto, 492 zł brutto Promocja przy zgłoszeniu do 6 listopada 2026 r.: - jednej i dwóch osób otrzymają Państwo 10% rabatu lub - 50% rabatu dla trzeciej osoby lub - czwarta osoba gratis. Promocje nie łączą się!
Termin i lokalizacja
20 lis 2026, 15:00 – 18:00
Google Meet
REJESTRACJA
Promocja przy zgłoszeniu do 6 listopada 2026 r.:
- jednej i dwóch osób otrzymają Państwo 10% rabatu lub
- 50% rabatu dla trzeciej osoby lub
- czwarta osoba gratis.
Promocje nie łączą się!
Szkolenie: Krytyczne myślenie i praca ze źródłami – jak uczyć studentów oceny wiarygodności informacji w środowisku cyfrowym i generatywnej AI
Opis szkolenia
W środowisku nadmiaru informacji oraz tekstów generowanych przez AI umiejętność rozpoznawania uzasadnionych twierdzeń staje się kluczowym efektem kształcenia. Szkolenie pokazuje, jak przełożyć krytyczną analizę informacji na konkretne aktywności dydaktyczne, nie ograniczając się do list kontrolnych ani prostego wykrywania tekstów AI. Uczestnicy przećwiczą projektowanie zadań wymagających weryfikacji źródeł, porównania dowodów i uzasadniania ocen.
Cel główny
Projektowanie aktywności uczących krytycznej oceny źródeł i odpowiedzi generatywnej AI.
Efekty uczenia się
Rozróżniać wiarygodność źródła, trafność dowodu i siłę argumentacji
Identyfikować błędy, halucynacje i pozornie przekonujące cytowania AI
Projektować zadania rozwijające weryfikację i triangulację informacji
Formułować kryteria oceny uzasadnienia i jakości wykorzystania źródeł
PROGRAM SZKOLENIA
Wiarygodność w cyfrowym ekosystemie:
Autorytet źródła, aktualność, intencja autora, źródła pierwotne i wtórne; ograniczenia heurystyk.
Weryfikacja twierdzeń i materiałów AI:
Fact-checking, lateral reading, śledzenie cytowań, weryfikacja publikacji i danych.
Myślenie krytyczne jako praktyka dydaktyczna:
Pytania sokratejskie, porównywanie konkurencyjnych wyjaśnień, ocena jakości argumentów.
Projektowanie i ocenianie:
Zadanie: audyt odpowiedzi AI z dziennikiem dowodów; kryteria jakości i informacja zwrotna.
Rezultat praktyczny
Uczestnik opracuje szkic rozwiązania lub narzędzie do wykorzystania we własnej praktyce, a także listę kroków wdrożenia.
Metody i wymagania
Analiza przykładów, moderowana dyskusja i ćwiczenie projektowe. Wystarczy komputer z dostępem do internetu; dostęp do płatnych narzędzi nie jest wymagany. Zastosowania narzędzi mogą zależeć od polityki instytucji.
