Link do zapisu: https://forms.cloud.microsoft/e/bffPGbReN8
Języki konferencji: polski, angielski.
Koszt konferencji to:
- 380 złotych
- 330 złotych – dla członków PTKS oraz doktorantów
Wpłat należy dokonać najpóźniej do 5 października 2026 roku,
nr rachunku bankowego: ERSTE 81 1090 1014 0000 0001 2229 7627.
Jeśli potrzebna jest faktura, prosimy podać niezbędne informacje w formularzu zgłoszeniowym.
Zapraszamy do udziału w ogólnopolskiej konferencji naukowej poświęconej roli sztucznej inteligencji w procesach dydaktycznych oraz konsekwencjom jej zastosowania dla komunikacji edukacyjnej, kultury medialnej i praktyk społecznych.
Dynamiczny rozwój narzędzi opartych na AI (w tym modeli językowych, systemów rekomendacyjnych czy technologii generatywnych) przekształca środowisko edukacyjne na wielu poziomach: od projektowania treści dydaktycznych, przez relacje nauczyciel–uczeń, aż po redefinicję kompetencji komunikacyjnych i epistemicznych. Zjawiska te wymagają pogłębionej refleksji naukowej, zwłaszcza w kontekście medioznawstwa, komunikacji społecznej oraz badań nad kulturą cyfrową.
Celem konferencji jest stworzenie przestrzeni do naukowej dyskusji nad szansami, ograniczeniami i implikacjami wykorzystania sztucznej inteligencji w dydaktyce.
- Sztuczna inteligencja jako medium dydaktyczne: AI jako narzędzie komunikacji w procesie edukacyjnym, transformacje modeli komunikacji nauczyciel–uczeń–technologia; automatyzacja przekazu dydaktycznego i jej konsekwencje;
- Kompetencje komunikacyjne i medialne w erze AI: nowe formy alfabetyzacji (AI literacy, data literacy), krytyczna analiza treści generowanych przez AI, zaufanie, wiarygodność i autorytet wiedzy;
- Dyskurs edukacyjny i narracje wokół AI: reprezentacje sztucznej inteligencji w mediach edukacyjnych, dyskursy strachu, utopii i pragmatyzmu, AI jako element kultury popularnej i edukacyjnej;
- Metodologiczne wyzwania badań nad AI w dydaktyce: analiza dyskursu i analiza treści w badaniu interakcji z AI, metody jakościowe (wywiady, etnografia cyfrowa, studia przypadku), metody ilościowe (badania ankietowe, eksperymenty edukacyjne), badania mixed-methods i triangulacja danych, analiza interfejsów i doświadczenia użytkownika (UX w edukacji);
- Etyka, władza i odpowiedzialność: uprzedzenia algorytmiczne i ich wpływ na edukację, prywatność danych i nadzór w środowisku edukacyjnym, AI jako narzędzie reprodukcji lub redukcji nierówności społecznych;
- Praktyki dydaktyczne i studia przypadków: implementacja AI w szkolnictwie wyższym i edukacji szkolnej, AI w edukacji nieformalnej i pozaformalnej, projektowanie kursów i materiałów dydaktycznych z wykorzystaniem AI;
- AI a przyszłość edukacji i komunikacji wiedzy: zmiana roli nauczyciela/wykładowcy i instytucji edukacyjnych, personalizacja nauczania a wspólnotowość uczenia się, edukacja jako ekosystem technologiczny;
- AI w produkcji audiowizualnej i warsztacie dziennikarskim;
- Nauczanie kompetencji przyszłości (AI literacy): jak pisać dobre prompty, weryfikować odpowiedzi i wykryć halucynacje, wykorzystywać AI etycznie.