AI je pre mnohých niečo ako Raťafák plachta mojej generácie
Updated: Aug 29
Príchod AI stanovil novú normu fungovania nášho ľudstva. Je úplne jedno, či sa nám to páči, alebo nie. Je to proste fakt. Čím skôr si to uvedomíme, príjmeme a začneme s ním rozumne a efektívne pracovať, tým skôr sa s touto novou normou zžijeme.
AI je vlastne taký Raťafák plachta mojej generácie. Neviete kto bol Raťafák plachta? Venujte tomuto videu pár minút - toto bolo moje detstvo. Každú sobotu dopoludnia v rámci detského vysielania Slovenskej televízie sme pozerali ako tento strašiak nám veľmi rozumne vysvetľuje svet fyziky alebo iných zázrakov, ktoré nás ako deti tak veľmi fascinovali.
Prečo toto prirovnanie? Lebo aj v mojom okolí - či už pracovnom alebo súkromnom - sa často stretávam s postojom strachu a odmietania voči AI. Je to taký novodobý strašiak, ktorý nám ale vie veľmi zeefektívniť život - či už pracovný alebo súkromný.
A práve predmet Learning design mi umožnil zamyslieť sa nad tým ako spraviť z úzkosti z nového, niečo, čo zmení pohľad a odbúra strach. A tu je výsledok mojej práce.
Identifikácia problému a potreby
Umelá inteligencia sa dnes objavuje takmer všade – v aplikáciách, ktoré používame denne, aj v nástrojoch, ktoré môžu výrazne uľahčiť našu prácu. Napriek tomu veľa ľudí v marketingu či digitálnej stratégii stále nevie, ako tieto nástroje využiť naplno. Či už ide o generovanie textov pomocou ChatGPT, tvorbu obrázkov cez DALL·E alebo plánovanie úloh v Notion AI, možnosti sú obrovské. Práve preto som sa rozhodla venovať svoju semestrálnu prácu téme priblíženia AI online nástrojov – aby som pomohla kolegom lepšie pochopiť, čo všetko im tieto technológie môžu ponúknuť a ako ich môžu prakticky využiť.
Analýza potrieb
Skúsila som teda na základe identifikovaného problému zadefinovať potreby.
Znalostné potreby Cieľová skupina sa potrebuje oboznámiť s typmi AI nástrojov, ich funkciami a možnosťami využitia v pracovnom kontexte.
Zručnosti Mali by si po absolvovaní tohto „kurzu“ osvojiť praktické zručností pri práci s vybranými nástrojmi (napr. generovanie textu, obrázkov, plánovanie úloh).
Kompetencie Mali by byť komfortní v digitálnom svete, mali by vedieť kriticky hodnotiť výstupy AI a rozhodovať o ich vhodnosti a pravdivosti.
Postoje
Mali by prekonať strach z nevedomosti z technológií, privítať inovácie a byť voči nim a ich používaniu otvorení a ochotní experimentovať.
Cieľová skupina
Demografické údaje
Vek: 25–45 rokov
Pohlavie: rôzne
Vzdelanie: vysokoškolské (marketing, komunikácia, IT, retail)
Pracovná pozícia: digitálni manažéri, špecialisti na obsah, stratégovia, segmentový manažéry
Súčasné znalosti a zručnosti
Základné digitálne zručnosti
Obmedzené skúsenosti s AI nástrojmi
Skôr pasívne využívanie technológií
Motivácia
Zlepšiť efektivitu práce
Získať konkurenčnú výhodu
Udržať krok s technologickým vývojom
Možné bariéry
Nedostatok času na učenie
Skepticizmus voči AIObavy z nahradenia ľudskej práce technológiou
Zber dát pre analýzu potrieb
Keď som sa zamýšľala nad tým, ako zistiť, čo vlastne ľudia v mojom okolí potrebujú, aby sa vedeli lepšie zorientovať v AI nástrojoch, napadlo mi niekoľko spôsobov. Najprv by som spravila jednoduchý dotazník – pár otázok, ktoré by som poslala kolegom, aby som zistila, či už nejaké AI nástroje používajú, čo im v tom bráni, a čo by sa chceli naučiť. Okrem toho by som sa porozprávala s naším manažérom, aby som pochopila, aké sú očakávania z pohľadu vedenia. Určite by pomohlo aj pozorovanie – napríklad sledovať, ako kolegovia pracujú na úlohách, kde by sa AI dalo využiť. No a nakoniec by som si pozrela aj existujúce materiály – interné dokumenty, prípadové štúdie alebo články, ktoré sa už tejto téme venovali. Takto by som získala komplexnejší pohľad na to, čo ľudia potrebujú a ako im to viem cez vzdelávací objekt sprostredkovať, aké mám vlastne možnosti...
Každopádne by som rada svoj vzdelávací objekt koncipovala tak, aby podporoval aktívne učenie. Malo by to byť založené na praktickom skúšaní nástrojov a keďže ma MUNI naučila aj akú má pridanú hodnotu reflexia tak aj to by som do neho zahrnula. Chcela by som aby bol časovo nenáročný, praktický a motivujúci. A teda aby najmä napĺňal reálne potreby mojich kolegov.
Úloha Vezměte data z analýzy a zamyslete se nad tím, jaká metoda pro návrh vzdělávacího objektu by pro vás byla nejvhodnější.
Backward design – tento mi príde najefektívnejší vzhľadom na dosiahnutie konkrétneho ciela u jednotlivcov pre tento môj návrh learningdesignu. Cestou späť si totiž budem vedieť lepšie uchopiť jedno rozsah objektu a zároveň si vyskladať popri tom aj upratať štruktútu a formu.
Co jste se dozvěděli dále v tomto modulu a jak chcete s danou informací pracovat pro návrh (a následnou tvorbu) vašeho vzdělávacího objektu?
Väčšina pojmov v tomto module ( metody pre návrh objeku) mi bola známa z iných predmetov, bolo zaujímavé sa dozvedieť, že sa používajú aj v learning designe. O čom som netušila bola existencia 2025 EDUCAUSE Horizon Report Teaching and Learning Edition – myslím, že rovno “Modularita a ekosystém učení” je presne ten smer, ktorým by som svoj learning design chcela ťahať.
Návrh vzdelávacieho objektu
Zmapovanie možností a nástrojov Aby som si to celé uvedomila a hlavne zreálnila, po analýze a rozhovoroch jednak s core teamom, na ktorom chcem daný vzdelávací objekt primárne praktizovať, a jednak s manažerom, od ktorého potrebujem podporu, aby vyčlenil na danú aktivitu čas, som vytvorila ako prvé možnosti a nástroje, ktoré v rámci firmy mám k dispozícii. Toto sú tie moje:
Stanovenie vzdelávacích cieľov
Rozdelila som ich na hlavné a Inštruktážne ciele. Hlavné ciele:
- Zúčastnení pochopia základné princípy fungovania AI ako takého(co je to prompt napríklad alebo LLM…)
- Naučia sa prakticky pracovať s vybranými nástrojmi: ChatGPT/Copilot, Lovable, Notebook LM
- Budú schopní kriticky hodnotiť výstupy AI a rozhodovať o ich vhodnosti
- Získajú sebadôveru pri používaní AI a motiváciu na ďalšie experimentovanie alebo priamo použitie v praxi
Inštruktážne ciele:
- Vytvoriť vlastný výstup (text, obrázok, vibecode) pomocou AI
- Navrhnúť konkrétny spôsob implementácie do svojej praxe/pracovného procesu
Metódy pre návrh vzdelávacieho objektu
Zvolila som si metodu Backwards design – túto metódu som ešte neskúšala a preto by som ju rada použila. Zároveň ju kombinujem s Mind mappingom aby som isla viac do detail. Backward design
Mind map
Rozšírenie o vzdelávacie metódy Aplikovala som zatial na hlavné ciele nakoľko tieto metódy by som rada kombinovala naprieč celým vzdelávaním, aktivitami.
Hodnotenie účastníkov
REFLEXIA
Keď som začínala s týmto vzdelávacím objektom, priznám sa, že som mala celkom obavu, či to celé nebude príliš ambiciózne. AI je dnes všade, ale veľa ľudí v mojom okolí má z neho rešpekt. Práve preto mi dávalo zmysel skúsiť pripraviť niečo, čo by kolegom ukázalo, že AI nástroje nie sú strašidlo a že sa ich netreba báť. Naopak naskočiť na túto vlnu a začať ich aktívne využívať.
Vybrala som si túto tému hlavne preto, že som videla, ako veľa ľudí v marketingu a digitálnej stratégii má síce základné digitálne zručnosti, ale AI buď nevyužíva vôbec, alebo len veľmi povrchne. Chcela som vytvoriť niečo, čo im pomôže prekonať prvotný strach, ukáže im konkrétne možnosti a motivuje ich skúšať nové veci.
Myslím si, že tento vzdelávací objekt je vhodný hlavne pre ľudí, ktorí už majú nejaké skúsenosti s digitálnymi nástrojmi, pre tých ktorí chcú byť v práci efektívnejší a otvoriť im oči ohľadom zmeny ktorá nás nasledovné ďalšie roky čaká. AI napreduje neskutočne rýchlo, za pól roka bude niekde úplne inde…
Vzdelávací objekt sa budem snažiť vytvoriť tak aby bol praktický, časovo nie úplne náročný, motivačný a hravý. To by mohol byť spôsob ako dosiahnuť splnenie hlavných vzdelávacích cieľov.
Tvorba vzdelávacieho obsahu
Jadro vzdelávacieho obsahu
Jadro mojho vzdelávacieho obsahu si predstavujem ako rozdelenie do základných blokov a to nasledujúcich:
Úvod do AI Postavené na krátkom vysvetlení celej tematiky AI od backgroundu cez pojmy až po krátku interaktívnu hru.
Prehľad nástrojov Tu by som sa chcela zamerať na postupné onboardovanie skupiny do praktických nástrojov a možností ich využitia ako napr. ChatGPT/Copilot, Lovable, Notebook LM – ukážky, na čo sa hodia.
Praktické ukážky Postupne by som chcela implementovať aj formou workshopov ukážky na princípe learning by doing ako napríklad generovanie textu, obrázkov, vibecoding, plánovanie úloh…
Kritické hodnotenie Aktívnou diskusiou nad výstupmi – čo je použiteľné, čo je zavádzajúce.
Reflexia a spätná väzba Účastníci pomenúvajú, čo sa naučili a ako to využijú v praxi po každom jednom bloku.
Online vzdelávací objekt: Výber technologií a nástrojov
Už v úlohe 2 som sa snažila zmapovať základné “Prostredie firmy”, ktoré mi dáva priestor a možnosti realizácie tohto learning projektu. Vkladám ho ako svg priamo aj sem – snaď už bude čitateľnejšie. A toto mi slúži pri tejto úlohe ako odrazový mostík.
Microsoft Teams + OneDrive + Intranet centrálne prostredie pre zdieľanie materiálov, diskusiu a úlohy. Zároveň platforma ktorá rieši eLearningy a hodnotenie (envolvment účastníkov v čase), spätnú väzbu skupine. Forms vstupný a výstupný dotazník, feedback form po každej session. Planner sledovanie úloh a implementácie do praxe.
ChatGPT/Copilot, Lovable, Notebook LM praktické cvičenia (generovanie textu, obrázkov).
Miro, Figma vizuálne mapovanie nápadov, skupinová práca.
Slido mini kvízi, Q&A
Office 365
Spracovanie podkladov pre diskusie
Príkladom online aktivity je napríklad úvodný interaktívny e-learning zavesený na intranet, kde majú účastníci prístup. Bol by to interaktívny kurz rozdelený na 8 častí:1.) Čo je to AI a čo je GenAI
2.) Prípady použitia AI3.) RBI a Chat GPT
4.) Copilot Chat5.) Halucinácie
6.) Ako písať správne prompty7.) Bezpečnosť
8.) Praktická výzva – hraBol by to vlastne taký úvod do celého learning designu kde by interaktívnou formou sa pohybovali medzi jednotlivými časťami , plnili by úlohy. Zároveň by pre lektora bol výstup dát a vedel by u každého účastníka zistiť na akej úrovni sa nachádza.
Offline vzdělávací objekt: Tvorba minutového scénáře či obdobného nástroje
Tu načrtnem aktivitu, ktorú by som rada zaradila ako jednu z posledných fáz vzdelávania. Pôjde o zhrnutie kľúčových poznatkov, ktoré sme počas kurzu preberali, a následne sa účastníci pustia do konkrétneho návrhu využitia AI vo vlastnej pracovnej praxi.
EVALUÁCIA VZDELÁVACIEHO OBJEKTU
Príprava na evaluáciu
Pri evaluácii som sa rozhodla opierať o Kirkpatrickov model, ktorý mi umožňuje komplexne posúdiť reakciu účastníkov, ich učenie, zmenu správania aj dopad na pracovnú prax. Tento model som si vybrala najmä preto, že môj vzdelávací objekt kombinuje praktické aktivity, reflexiu, kritické hodnotenie a implementáciu do praxe, čo mi umožňuje sledovať výsledky celého objektu na viacerých úrovniach.
Ešte som teda rozmýšlala a pokúsila sa vnoriť do toho aj formativne aj sumativne metódy hodnotenia aby som mala dostatok dát na to, aby som vedela posúdiť, či vzdelávací objekt naplnil svoje ciele. Pričom to vyzeralo nasledovne:Formativne hodnotenie:
priebežná reflexia po jednotlivých blokoch,
diskusia a peer review,
mini-kvízy a otázky cez Slido,
priebežné pozorovanie práce účastníkov.
Sumativne hodnotenie:
vstupný a výstupný dotazník,
finálny výstup (text/obrázok/vibecode),
plán implementácie do praxe,
záverečná reflexia.
Zber a analýza výsledkov
Rozhodla som sa pre nasledovné dostupné nástroje na zber dát:
vstupný a výstupný dotazník ( Google Forms),
priebežné pozorovanie počas workshopu ( najmä tých kde som si pozvala hostí a tým pádom som mala na to priestor ),
diskusia a spätná väzba v skupinách,
peer review
analýza kvality vytvorených výstupov,
reflexia účastníkov po každej aktivite vzdelávacieho objektu.
Následne som to celé analyzovala a vždy som sa pozerala na ciele mojho vzdelávacieho objektu, výsledok je nasledovný: 1. Pochopenie základných princípov AI
Účastníci “zájazdu” v dotazníkoch uviedli, že po kurze lepšie rozumejú pojmom ako prompt, LLM, halucinácie či generatívna AI.
V diskusiách dokázali viac menej tieto pojmy aplikovať na konkrétne situácie. Boli fakt aktívny a tým pádom to pripisujem tomu, že ich to bavilo a zaujalo
Zlepšenie bolo viditeľné aj v porovnaní vstupného a výstupného dotazníka.
Tu by som zhodnotila, že tento cieľ sa mi podarilo splniť.
2. Praktické ovládanie vybraných AI nástrojov
Všetci účastníci “zájazdu” vytvorili vlastný výstup
Väčšina dokázala pracovať s ChatGPT/Copilot bez výraznej pomoci.
Pri nástrojoch Lovable a Notebook LM bolo potrebné viac zasahovať a teda aj facilitovať.
Tu by som zhodnotila, že tento cieľ sa mi podarilo splniť len z časti. Pri niektorých nástrojoch do budúcna si beriem to, že je potrebné určite viac času a ísť viac do detailu.
3. Kritické hodnotenie výstupov AI
Počas peer review účastníci “zájazdu” vedeli pomenovať silné a slabé stránky výstupov.
Vedeli pomenovať riziká halucinácií a nepresností ( až ma prekvapilo, že dosť presne vzhľadom na skladbu persón, ktoré vzdelávací objekt absolvovali)
Pri diskusiách sa často objavovala potreba mať viac príkladov „dobrých vs. zlých“ výstupov.
Tu by som zhodnotila, že tento cieľ sa mi podarilo splniť len z časti. Do budúcna budem musieť doplniť oveľa viac ukážok.
4. Sebadôvera a motivácia experimentovať
Účastníci “zájazdu”potvrdili, že po kurze sa cítia istejšie pri používaní AI.
Viacerí deklarovali, že plánujú AI zaradiť do každodennej práce. Beriem to však ako deklaráciu, až čas ukáže, či naozaj sa tak stane.
V záverečných reflexiách sa objavovala pozitívna zmena postoja (niečo na štýl „už sa toho nebojím“).
Tu by som zhodnotila, že tento cieľ sa mi podarilo splniť.
5. Návrh implementácie do praxe
Nie každý účastník “zájazdu” vytvoril vlastný plán implementácie.
Kvalita týchto plánov bola rôzna. Niektoré boli naozaj veľmi konkrétne, iné skôr všeobecné a len “aby bola Juditka spokojná”.
Ale takmer všetci účastníci “zájazdu” ocenili, že mali priestor premyslieť si vlastné využitie AI a vlastne aj tak zhodnotiť svoj postoj k tejto novej “ére”
Tu by som zhodnotila, že tento cieľ sa mi podarilo splniť. Možno do budúcna by som zvažovala pridať viac príkladov implementácie a byť konkrétnejšia v tom, čo vlastne tou implementáciou očakávam.
Ďalej som z analýzi zistila, že online prostredie v Teams a na Intranete bolo pre väčšinu úplne prirodzené, také to známe miesto, kde sa človek cíti pracovne “doma”, aj keď je to len cez obrazovku. Sem‑tam by však uvítali menej otravného cinkania notifikácií a trochu jasnejší poriadok v materiáloch. Obsah ako taký ich bavil — bol praktický, aktuálny a vysvetlený tak, že sa v ňom dalo pekne plávať. Najviac zaujali praktické ukážky, diskusie a peer review, lebo tam sa to celé vlastne zhmotnilo a bolo to interaktívne. Naopak slabšie to bolo pri onboardingoch do nástrojov, ktoré ešte nemajú v ruke. A áno, občas to zaškrípalo aj technicky — pripojenie si žilo vlastným životom a niektoré nástroje, ako Lovable či Notebook LM, neboli pre každého zvládateľné vzhľadom na technické zručnosti ale s tým som počítala.
Návrhy na zlepšenie
Na základe vyššie uvedenej analýzy som svoje návrhy na zlepšenia rozdelila do 4 blokov:
Obsah
doplniť viac príkladov „dobrých vs. chybných“ AI výstupov,
pridať krátke video-ukážky práce s jednotlivými nástrojmi,
rozšíriť časť o bezpečnosti a etike AI.
Štruktúra
jasnejšie oddeliť teoretické a praktické bloky,
pridať krátke „mikroúlohy“ medzi jednotlivé časti e-learningu,
zjednodušiť prechod medzi modulmi.
Užívateľský zážitok
zmanažovať a dať jasné inštrukcie k nastaveniam Teamsového kanála napríklad ako si vypnúť notifikácie
vytvoriť iné úložisko ako to teamsové pre zdielané materiály a len v teamsovej skupine na neho odkazovať
pridať vizuálnu mapu celého kurzu (flow).
Technológie
pripraviť onboardingové video pre Lovable a Notebook LM,
zabezpečiť testovanie techniky pred workshopom,
pridať offline PDF verziu základných inštrukcií.
Reflexia procesu evaluácie
Tento proces evaluácie mi celkom sadol , kúsok som sa na to pozrela viac z odstupu. Reálna spätná väzba od účastníkov “zájazdu” bola pre mňa miestami svieža, inokedy prekvapivá. Najviac ma zamotalo a teda aj najviac času vyžadovalo zosúladiť všetky tie rôzne typy dát, od dotazníkov až po drobné postrehy z diskusií, a pritom si udržať objektívny pohľad na kvalitu výstupov. A, samozrejme, oddeliť vlastný subjektívny pohľad od toho, čo sa dá naozaj zmerať — to je disciplína sama o sebe. Keby som evaluáciu robila znova, určite by som pridala viac malých, priebežných zastavení počas kurzu. Mikrosituácie, ktoré ukážu, čo funguje v reálnom čase.
Po niekoľkých týždňoch sa plánujem k účastníkom “zájazdu” vrátiť, aby som zistila, či sa AI naozaj stala súčasťou ich praxe. Celý proces mi potvrdil, že vzdelávací objekt má potenciál: je praktický, užitočný a účastníci v ňom vidia hodnotu. Zároveň však ukázal, kde je priestor na zlepšenie — najmä v oblasti technickej podpory a onboardingových materiálov.
Comments