Dirbtinio intelekto (DI) įrankiai studijose: pagrindai ir taikymas (I. Ivinskienė)

Šis kursas yra skirtas praktiškai išmokti taikyti šiuolaikinius dirbtinio intelekto (DI) įrankius studijoms, projektams ir tyrimams. Dalyviai mokysis, kaip atsakingai ir kūrybiškai naudotis ChatGPT ir kitais LLM modeliais, NotebookLM ir Gamma.app įvairiose studijų, analizės ir pristatymų situacijose.

Turinys, trukmė ir metodai:

Tema

Kontaktinės val.

Savarankiško darbo val.

Turinys / užduotys

Metodai

1. Įvadas į DI, etika ir galimybės

4

2

DI sąvoka, etikos klausimai, galimybės, pirmieji žingsniai su ChatGPT.

Teorinis pristatymas, praktinis išbandymas, diskusija

2. ChatGPT ir kitų LLM modelių pritaikymas kūrybiškumui ir studijų pagalbai

4

3

Užklausų kūrimas, analizė, tekstų rašymas, idėjų generavimas

Praktinis darbas, mini projektai, namų darbas

3. DI įrankiai apklausų, duomenų ir tyrimų analizei

4

4

Duomenų analizė, sisteminimas, lentelių, grafikų kūrimas, duomenų vizualizavimas ir patikra su DI

Praktinis darbas, atvejų analizė, individualios užduotys

4. NotebookLM pagrindai

2

1

Tekstų, duomenų sisteminimas, apibendrinimas, temų sąsajos

Praktinis darbas, savarankiškas bandymas

5. Gamma.app pristatymai ir vizualizacija

2

2

Vizualinių pristatymų kūrimas, grafikų generavimas, istorijos vizualizavimas

Praktinis darbas, pavyzdžių analizė

6. Apibendrinimas, refleksija, Q&A (klausimai / atsakymai)

2

0

Programos apibendrinimas, refleksija, klausimai-atsakymai, savęs vertinimas

Diskusija, refleksija, įsivertinimas

Naudojama medžiaga ir techninės priemonės, reikalingos kurso metu:
•    Kompiuteriai su internetu
•    ChatGPT (nemokama arba Plus versija), galimi kiti LLM modeliai (pvz., Gemini, Claude, Preplexity)
•    Google paskyra ir jos įrankis NotebookLM, bei Google Drive įrankiai.
•    Gamma.app vizualizacijų kūrimui