Podsumowanie szkolenia: Microsoft Copilot Prompt-a-thon dla szkolnictwa wyższego: warsztaty praktyczne
6 lutego 2026 r. odbyło się szkolenie poświęcone praktycznemu i bezpiecznemu wykorzystaniu narzędzi sztucznej inteligencji w szkolnictwie wyższym, ze szczególnym uwzględnieniem Microsoft Copilot oraz kierunków rozwoju AI w latach 2026–2027.
W wydarzeniu wzięło udział 60 uczestników – nauczycieli akademickich, doktorantów oraz pracowników administracyjnych – zainteresowanych świadomym i odpowiedzialnym wdrażaniem AI w dydaktyce, pracy naukowej oraz procesach organizacyjnych uczelni.
Prowadzący szkolenie
Szkolenie poprowadził Damian Świderek – CTO oraz certyfikowany instruktor Microsoft (MCT). W swojej pracy zawodowej wykorzystuje sztuczną inteligencję m.in. w obszarze cyberbezpieczeństwa, automatyzacji procesów oraz wdrażania agentów AI w przedsiębiorstwach.
Od ponad 25 lat prowadzi szkolenia i warsztaty, łącząc wiedzę techniczną z doświadczeniem wdrożeniowym. W 2024 roku znalazł się w TOP 100 najlepszych instruktorów Microsoft Certified Trainer na świecie. Jest certyfikowanym architektem Microsoft Azure oraz specjalistą ds. bezpieczeństwa, a także regularnym prelegentem konferencji poświęconych AI i chmurze obliczeniowej.
Jak pracowaliśmy – zasady i bezpieczeństwo
Szkolenie rozpoczęło się od omówienia zasad pracy warsztatowej oraz higieny danych. Uczestnicy poznali dobre praktyki dotyczące środowiska pracy z narzędziami AI, w tym m.in. korzystanie z trybu prywatnego przeglądarki oraz świadomego zarządzania danymi.
Szczególny nacisk położono na bezpieczne wykorzystanie AI na uczelni: ochronę danych osobowych, poufność prac studenckich, tajemnice organizacyjne, a także zasady transparentności i poprawnego cytowania treści generowanych z pomocą modeli językowych.
AI 2026–2027 – co realnie się zmienia?
Kolejna część szkolenia dotyczyła aktualnych i nadchodzących zmian związanych z rozwojem sztucznej inteligencji w edukacji i pracy naukowej. Omówiono tzw. „moment AI” w szkolnictwie wyższym – przejście od eksperymentów do systemowych zmian w dydaktyce, organizacji uczelni oraz wymaganiach rynku pracy.
Uczestnicy zapoznali się z podstawowymi pojęciami, które pomagają lepiej rozumieć działanie modeli LLM i skuteczniej wykorzystywać narzędzia AI w praktyce akademickiej.
Od AI jako wyszukiwarki do AI jako metody pracy
Na przykładzie Microsoft Copilot pokazano różnicę pomiędzy traktowaniem AI jako narzędzia do szybkiego wyszukiwania informacji a wykorzystywaniem jej jako bezpiecznej i ustrukturyzowanej metody pracy.
Istotnym elementem warsztatu była praca z promptami. Uczestnicy poznali mechanikę formułowania coraz lepszych zapytań w oparciu o metodykę Cel – Kontekst – Źródło – Oczekiwania, a także aktualne wzorce promptów (Top 10 – 2025) oraz nowe techniki podnoszenia jakości odpowiedzi generowanych przez AI.
Microsoft Copilot w praktyce akademickiej
Duża część szkolenia została poświęcona praktycznym scenariuszom wykorzystania Microsoft Copilot w środowisku uczelni. Omówiono różnice pomiędzy Copilot Chat a Microsoft 365 Copilot oraz pokazano, gdzie kończy się rozmowa z AI, a zaczyna realna praca w dokumentach i systemach uczelnianych.
Przedstawiono możliwości Copilota w aplikacjach takich jak Word, Outlook, Teams, PowerPoint, Forms czy SharePoint, a także zaprezentowano nowe agenty Microsoft Copilot, m.in. Excel Agent, SharePoint Page Agent, Analyst oraz Researcher.
Od odpowiedzi do działania – wstęp do agentów AI
W końcowej części szkolenia uczestnicy zostali wprowadzeni w temat agentów AI oraz kierunek rozwoju narzędzi, które nie tylko generują odpowiedzi, ale wykonują konkretne zadania. Omówiono rolę Copilot Studio i Microsoft Azure AI Foundry jako krok w stronę „AI, które działa”.
Na przykładach pokazano potencjalne zastosowania agentów w środowisku akademickim, m.in. w obsłudze spraw studenckich, procesów administracyjnych, wsparciu dydaktyki oraz onboardingu nowych pracowników.
Podsumowanie i dalsze kroki
Szkolenie zakończyło się podsumowaniem oraz omówieniem możliwych kolejnych działań po warsztacie. Uczestnicy otrzymali zestaw materiałów i zasobów do dalszej pracy oraz wskazówki, jak rozwijać kompetencje związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w sposób świadomy, bezpieczny i zgodny z realiami uczelni.
