AI v praxi: tři cesty využití ve výuce a práci se zdroji

AI v praxi: tYi cesty vyuití ve výuce a práci se zdroji Martin Nekola, Fakulta sociálních vd, Univerzita Karlova WebináY AI & e-zdroje, 25.11. 2025 O mne Nejsem (a nechci být) >AI guru" ani programátor nebo vývojáY. Jsem výzkumník, pedagog a evaluátor, který dlouhodob pracuje s daty, informacemi a analytickými nástroji. Na FSV UK koordinuji aktivity kolem AI. AI pro m není cíl, ale prostYedek 3 zposob, jak realizovat nápady, které dYíve naráely na asové nebo kognitivní limity. A ano, také mne trápí environmentální a etické otázky spojené s vyuívání AI. Neekejte technické tutoriály ani >zaruené" návody. Ukáu tYi (ne nutn nejlepaí) cesty, jak AI rozaiYuje monosti práce s informaními zdroji a usnadIuje výuku 3 tak, jak to dnes skuten dlám ve své akademické praxi. TYi cesty vyuití AI v akademické práci 1. Integrace do existujících nástrojo AI rozaiYuje funkce nástrojo, které u bn pouíváme. PYíklad: propojení citaního manaeru Zotero s AI pro práci se zdroji. 2. AI jako >co-pilot" AI pomáhá pYipravit vstupy pro dalaí systémy a urychluje rutinní kroky. PYíklad: pYepis audiozáznamo ve Whisperu nebo generování testových otázek pro Moodle. 3. Proprietární nástroje Nová generace aplikací pYímo staví na AI a nabízí hotová Yeaení. PYíklad: Gamma pro prezentace, OneTutor pro interaktivní podporu studento. 1. Integrace AI do existujících nástrojo Co to znamená RozaíYení funkcí nástrojo, které u pouíváme (pluginy, API, rozhraní). Cílem není mnit software, ale zefektivnit práci. Uivatel zostává v prostYedí, které zná. Jak se to dlá Nativní podpora (napY. Google Doc nebo Copilot v M365) Instalace rozaíYení s AI funkcemi (napY. Beaver pro Zotero). Napojení nástroje na AI slubu pYes API klí (OpenAI, Claude, Gemini aj.). PYidává novou AI vrstvu v nástrojích, které u pouíváme. Beaver: propojení AI se Zoterem Zotero Nejen citaní manaer, ale (hlavn) nástroj pro organizaci a práci s texty 3 PDF teka, poznámky, tagy, vyhledávání, anotace. Co pYináaí Beaver (https://www.beaverapp.ai/) Inteligentn prohledává knihovnu 3 metadata, související práce i celý obsah PDF. Kombinuje pYesné vyhledávání s sémantickým porozumním významu (chápe kontext a vztahy mezi pojmy, ne jen shodu Yetzco znako). Ví, jaký lánek práv tete a na které stránce jste. Kadá odpov obsahuje pYesnou vtu z originálního PDF a pYímý odkaz. Umí zvýrazIovat a pYidávat poznámky pYímo do dokumento. Podpora kolekcí a tago v Zotero 3 monost omezit vyhledávání na konkrétní ásti knihovny. Jak to funguje? boní panel v Zotero výhradn vlastní knihovna neprobíhá trénování jazykových modelo plánovaná podpora lokálních modelo Ukázkové prompty pro Beaver Aplikace metody Q na výzkum dtské populace Tématické vyhledávání napYí knihovnou Jaké hlavní oblasti zkoumají Q-metodologické studie o dtech a dospívajících? ³ prohledává celou knihovnu a shrnuje klíová témata (napY. identita, zdraví, vzdlávání, participace). Syntéza výsledko napYí studiemi Jak dti v tchto studiích popisují své vztahy s dosplými 3 rodii, uiteli nebo peovateli? ³ kombinuje výsledky z více lánko a pYidávat pYesné citace z texto. Komparativní dotaz Jak se liaí pohledy dtí na participaci nebo vliv ve vztazích podle zem nebo typu prostYedí (akola, pée, zdraví)? ³ analytické srovnání mezi roznými výzkumnými kontexty. Práce s otevYeným dokumentem ShrI hlavní zjiatní této studie a zvýrazni, jak byla pouita Q-metodologie. PYidej shrnutí jako samostatnou anotaci lánku ³ side panel, kontextové pochopení otevYeného lánku a monost pYidání anotací. Beaver: kam smYuje dalaí vývoj Projekt je stále v beta verzi, prioritou je stabilita a infrastruktura pro vtaí poet uivatelo. Plánované rozaíYení funkcí Vylepaené vyhledávání a efektivnjaí práce s tokeny (niaí náklady). Lepaí vizuální porozumní dokumentom a podpora OCR, EPUB a delaích PDF. Vtaí stabilita pYi práci s rozsáhlými knihovnami. Nové agentní nástroje: automatické vytváYení poznámek, kolekcí i anotací. Udritelnost projektu Beaver vzniká v akademickém prostYedí, není komerním produktem (Joscha Legewie, Professor of Sociology at Harvard University) Frontend je open source. Kvoli nákladom na zpracování dat se zvauje nízkonákladový pYedplatný model nebo alternativní financování. 2. AI jako >co-pilot" asistent, který pomáhá s pYípravou podklado, formátováním a automatizací rutinních kroko sniuje kYivku uení 3 pomáhá rychle porozumt novým nástrojom bez nutnosti dlouhého studia dokumentace. Uivatel tak získává pYístup k airaímu repertoáru nástrojo, které by jinak byly mimo jeho technické dovednosti. Vyuívání >co-pilota" umoIuje rychleji pYejít od nápadu k realizaci, i bez hluboké expertízy v kadém kroku. OneTutor: pomocník uitele AI-chatbot reaguje na otázky studento na základ nahraných studijních materiálo (skripta, prezentace, lánky). Vyuívá RAG 3 nejprve vyhledá relevantní ást textu, pak vytvoYí odpov. Klíové funkce Interaktivní dialog se studentem 3 vysvtlení pojmo, souvislostí, doporuení k dalaímu studiu. Dynamické kvízy automatické generování a vyhodnocení testových otázek s okamitou zptnou vazbou. Statistiky interakcí pYehled témat a etnosti dotazo (bez identifikace studento). Integrace s LMS monost napojení na univerzitní systémy (Moodle, Teams, Canvas). Reflexe a hodnocení (po cca 2 msících testování) Pilotní provoz na více ne 30 univerzitách (napY. Technical University of Munich). V esku aktuáln testováno na Univerzit Karlov. Silné stránky Kvízy pYedstavují nejvtaí potenciál 3 rozaiYují monosti samostudia a opakování látky. Chatbot pYesn reaguje na obsah kurzu, co zvyauje relevanci odpovdí. Limity a výzvy Slabaí motivace studento vyuívat univerzitní systém místo >vlastních" AI nástrojo. PotYeba smysluplné integrace do výuky a jasné komunikace, jak platforma funguje a jak chrání data. I pYes ujiatní o anonymit dotazo a kvízo zostává dovra omezená. Nic není dokonalé Beaver beta verze = asté zmny, nejistý vývoj, obasné výpadky omezení daná samotným rozaíYením Co-pilot Whisper: halucinace pYi pYepisu nezobrazení textu pYi editaci v Moodle AI sniuje ale neodstraIuje práh (technické znalosti) Gamma export do pwp funguje, ale text rozdlení do textových rámeko pouze fonty Google => nutnost instalace na prezentaní zaYízení Shrnutí: tYi cesty vyuití AI 1. Integrace do existujících nástrojo AI rozaiYuje monosti systémo, které u pouíváme (napY. Zotero + Beaver). Výhoda: známé prostYedí, kontrola nad daty, nízké náklady. 2. AI jako >co-pilot" Asistent, který te dokumentaci, navrhuje Yeaení a zrychluje rutinní úkoly. PYíklady: Whisper pro pYepis audiozáznamo, generování testo do Moodle. 3. Proprietární nástroje Nabízejí jednoduché workflow a nadstavbové funkce, ale za cenu uzavYenosti a poplatko. Nabídka se dynamicky promIuje. AI sniuje bariéry, rozaiYuje pYístup k nástrojom a aetYí as 3 podmínkou ale zostává kritický pYístup a odpovdné pouívání. Zamyalení: kam dál Vyuívat AI cílen tam, kde Yeaíme opakované nebo technické úkoly. Kombinovat otevYené a komerní Yeaení 3 udret kontrolu nad daty i náklady. Sdílet zkuaenosti 3 uení probíhá hlavn skrze praxi a v rámci uících se komunit. Zachovat kritický odstup voi výstupom voi samotné technologii (ohroení soukromí, nerovnosti, algoritmická zkreslení, manipulace, dehumanizace, ekologie, autorské právo a po existenciální rizika) Dkuji za pozornost! Taím se na vaae otázky a zkuaenosti.