Spletna delavnica za študente: Osnove učinkovitega pisanja pozivov in varne ter etične rabe generativne umetne inteligence

• Čas odprtosti delavnice: Delavnica bo odprta od 11. 2. 2026 do 31. 12. 2026. Na delavnico se lahko prijavite kadarkoli v času njene odprtosti in jo opravite v poljubnem času; čas reševanja ni omejen.  
• Obseg aktivnosti: za opravljanje boste predvidoma potrebovali 4 pedagoške ure.  
• Način opravljanja aktivnosti: v lastnem tempu in času, neodvisno od drugih udeležencev.  
• Lokacija: Spletna učilnica Moodle.  
• Moderiranje: Eva Kern Nanut, Center Digitalna UL.  
• Ciljna publika: študentke in študenti Univerze v Ljubljani, ki pri študiju že uporabljajo oziroma želijo začeti uporabljati orodja generativne umetne inteligence.  
• Prijava: povezava do prijave  
• Kontakt za dodatne informacije: eva.kernnanut@uni-lj.si  

Orodja generativne umetne inteligence vam lahko pri študiju pomagajo pri razumevanju zahtevnejših pojmov, pripravi vprašanj za samopreverjanje, urejanju zapiskov, primerjavi konceptov in virov, načrtovanju učenja, pripravi predstavitev ter izboljševanju lastnih osnutkov. Pri tem pa je pomembno, da generativne umetne inteligence ne uporabljamo kot nadomestilo za lastno razmišljanje in samostojno delo, temveč kot podporno orodje. 

Uporabni rezultati praviloma niso naključni. Bolj kot znamo jasno opredeliti namen, kontekst, pričakovani izhod, omejitve in merila kakovosti, bolj uporaben bo odgovor orodja. 

Na spletni delavnici boste spoznali, kako lahko pozive oblikujemo bolj premišljeno in sistematično. Predstavili bomo strategijo PREPARE, ki nam pomaga preveriti, ali smo v poziv vključili ključne elemente, kot so naloga, vloga, natančnost, parametri, dodatna vprašanja in preverjanje kakovosti izhoda. 

Spoznali boste tudi veriženje pozivov, pri katerem zahtevnejšo nalogo razdelimo na več zaporednih korakov. Namesto da od orodja takoj zahtevamo končni rezultat, lahko najprej zberemo ključne informacije, jih strukturiramo, pripravimo načrt ter šele nato izvedemo posamezne dele naloge. Tako lažje spremljamo proces, preverjamo vmesne rezultate in ohranimo nadzor nad končnim izhodom. 

Poleg učinkovitega pisanja pozivov bomo posebno pozornost namenili varni in etični rabi generativne umetne inteligence pri študiju. Spoznali boste, katere osebne, zaupne ali občutljive podatke ni primerno vnašati v orodja, zakaj zgolj odstranitev imena še ne pomeni nujno anonimizacije ter na kaj moramo biti pozorni pri nalaganju slik, dokumentov in drugih gradiv. 

Obravnavali bomo tudi akademsko integriteto in transparentnost uporabe generativne umetne inteligence. Razmislili boste, kdaj lahko UI smiselno podpira vaše učenje, kdaj lahko njena uporaba poseže v samostojnost študijskega dela ter kako uporabo orodja ustrezno navesti glede na pravila predmeta ali druge zahteve. 

Spletna delavnica je nastala z nekaj osnovnimi cilji v mislih: 

Želeli smo predstaviti osnove učinkovitega pisanja pozivov in pokazati, kako lahko že z manjšimi izboljšavami navodil pomembno vplivamo na kakovost odgovorov generativne umetne inteligence.

Želeli smo predstaviti strategijo PREPARE kot praktičen pripomoček za oblikovanje jasnejših, uporabnejših in bolj preverljivih pozivov pri študiju.

Želeli smo pokazati, kako lahko z veriženjem pozivov zahtevnejše študijske naloge oziroma dejavnosti vodimo po zaporednih korakih, pri čemer vsak vmesni rezultat pregledamo, po potrebi popravimo in šele nato nadaljujemo.

Želeli smo zbrati nekaj preprostih, a učinkovitih tehnik za izboljšanje odgovorov, kot so ločevanje navodil od gradiva, natančno določanje oblike izhoda, uporaba primerov, delo s priloženimi viri, preverjanje trditev, označevanje negotovosti in oblikovanje kontrolnih seznamov.

Želeli smo pokazati, kako lahko generativno UI uporabimo kot podporo pri razumevanju učne snovi, načrtovanju učenja, samopreverjanju, urejanju informacij, pripravi predstavitev in izboljševanju lastnih osnutkov, ne da bi pri tem nadomestili lastno razmišljanje in samostojno delo.

Želeli smo predstaviti osnovna pravila varne in etične rabe generativne umetne inteligence, predvsem glede osebnih in občutljivih podatkov, zaupnih informacij, anonimizacije oziroma posploševanja podatkov, akademske integritete, transparentnosti in odgovornosti uporabnika.

Želeli smo vam omogočiti, da skozi praktične situacije prepoznate pogoste napake in tveganja pri uporabi generativne umetne inteligence ter presodite, kako lahko v različnih študijskih situacijah ravnate varneje in bolj odgovorno.

Ob zaključku delavnice boste znali oblikovati učinkovitejše pozive, uporabiti strategijo PREPARE in osnovne tehnike veriženja pozivov, izbrati primerne načine uporabe UI za podporo učenju, kritično preverjati ustvarjene izhode, prepoznati pogosta tveganja ter generativno umetno inteligenco pri študiju uporabljati varno, odgovorno, transparentno in premišljeno.