Seminarium magisterskie [2100-CB-M-D4SEMA]
Semestr letni 2025/26
Seminarium magisterskie,
grupa nr 1
| Przedmiot: | Seminarium magisterskie [2100-CB-M-D4SEMA] | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Zajęcia: |
Semestr letni 2025/26 [2025L]
(zakończony)
Seminarium magisterskie [SEM-MGR], grupa nr 1 [pozostałe grupy] |
||||||||||||||||||||||||||||||
|
Termin i miejsce:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
Terminy najbliższych spotkań:
Kliknij w datę by zobaczyć tygodniowy plan z zaznaczonym spotkaniem. |
Wszystkie zajęcia tej grupy już się odbyły - pokaż terminy wszystkich spotkań.
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| Liczba osób w grupie: | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Limit miejsc: | (brak danych) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Zaliczenie: | Zaliczenie | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Prowadzący: | Wiesław Cetera | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Literatura: |
Wywiad gospodarczy.. Budowa przewagi konkurencyjnej. Leksykon cyberbezpieczeństwa. Leksykon sztuczna inteligencja. Edycja tekstów. Praktyczny poradnik |
||||||||||||||||||||||||||||||
| Zakres tematów: |
Moduł 1: Formułowanie problemu badawczego i tematu pracy • Zagadnienia: o Źródła inspiracji badawczych (luka badawcza, problem praktyczny, rozwój teorii) o Kryteria dobrego problemu badawczego (istotność, nowość, wykonalność) o Precyzyjne formułowanie tytułu pracy • Wykorzystanie AI: o Narzędzia do eksploracji literatury o Analiza trendów badawczych za pomocą AI o Generowanie i ewaluacja wariantów tematów z użyciem AI Moduł 2: Cele pracy i hipotezy badawcze • Zagadnienia: o Hierarchia celów (główny, szczegółowe) o Formułowanie pytań badawczych o Konstrukcja hipotez roboczych i ich operacjonalizacja • Wykorzystanie AI: o Rafinacja pytań badawczych poprzez dialog z modelami językowymi o Analiza poprawności logicznej hipotez o Generowanie alternatywnych wersji celów i hipotez Moduł 3: Przegląd literatury i stan badań • Zagadnienia: o Strategie wyszukiwania źródeł (bazy danych, słowa kluczowe) o Krytyczna analiza i synteza literatury o Identyfikacja luki badawczej o Tworzenie mapy pojęciowej pola badawczego • Wykorzystanie AI: o Automatyczne przeszukiwanie i filtrowanie literatury o Narzędzia do podsumowywania artykułów o Wizualizacja powiązań między pracami o Generowanie wstępnych części teoretycznych z odpowiednim cytowaniem Moduł 4: Projektowanie metodologii badań • Zagadnienia: o Dobór metod badawczych (jakościowe, ilościowe, mieszane) o Projektowanie narzędzi badawczych (kwestionariusze, scenariusze wywiadów) o Dobór próby badawczej o Plan analizy danych • Wykorzystanie AI: o Generowanie i testowanie pytań ankietowych o Symulacja projektów badawczych o Sugestie metodologiczne bazujące na podobnych badaniach o Planowanie analiz statystycznych z sugestiami narzędzi Moduł 5: Plan pracy i harmonogram • Zagadnienia: o Struktura pracy magisterskiej (konwencje wydziałowe) o Realistyczne planowanie etapów prac o Zarządzanie czasem i zasobami o Planowanie ewentualnych korekt • Wykorzystanie AI: o Generowanie szablonów i konspektów pracy o Tworzenie harmonogramów zależności zadań o Narzędzia do zarządzania projektem (z integracją AI) Moduł 6: Redakcja pracy naukowej • Zagadnienia: o Struktura i logika wywodu naukowego o Zasady spójności i koherencji tekstu o Styl naukowy (objektywność, precyzja, formalny rejestr) o Redagowanie poszczególnych części pracy (wstęp, rozdziały teoretyczne, metodologia, wyniki, dyskusja, zakończenie) o Techniki efektywnego pisania i pokonywania blokady pisarskiej • Wykorzystanie AI: o Narzędzia do poprawy stylu i gramatyki (Grammarly, LanguageTool) o Asystenci do parafrazowania z zachowaniem znaczenia o Generowanie wstępnych wersji fragmentów tekstu na podstawie konspektu o Analiza spójności i logicznego przepływu argumentacji o Sugestie dotyczące poprawy czytelności i struktury akapitów Moduł 7: Etyka badań i prawne aspekty wykorzystania AI • Zagadnienia: o Zasady etyki badań naukowych o Standardy cytowania i przeciwdziałanie plagiatowi o Transparentne wykorzystanie AI w badaniach o Polityki wydziałowe/uczelniane dotyczące AI • Wykorzystanie AI: o Narzędzia do wykrywania plagiatu o Zarządzanie bibliografią (Zotero) o Dokumentowanie wykorzystania AI w procesie badawczym |
||||||||||||||||||||||||||||||
| Metody dydaktyczne: |
Dyskusje problemowe Warsztaty praktyczne Konsultacje grupowe i indywidualne Prezentacje projektów studenckich z feedbackiem Analiza przypadków dobrych i złych praktyk Ćwiczenia redakcyjne z omówieniem przykładów |
||||||||||||||||||||||||||||||
| Metody i kryteria oceniania: |
Aktywny udział w zajęciach Przedstawienie projektu pracy magisterskiej (prezentacja + dokument) Przedłożenie fragmentów redagowanej pracy (min. wstęp + konspekt rozdziału teoretycznego) Krytyczna ocena wykorzystania AI w własnym projekcie badawczym i procesie redakcyjnym |
||||||||||||||||||||||||||||||
| Uwagi: |
Program kładzie nacisk na krytyczne i etyczne wykorzystanie AI jako asystenta badawczego i redakcyjnego, a nie zastępcy procesu myślowego i twórczego studenta. AI służy wsparciu, nie zaś automatyzacji procesu badawczego i pisarskiego, którego autonomicznym twórcą musi pozostać magistrant. |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.
