Podczas szkolenia uczestnicy dowiedzieli się jak stworzyć i wykorzystać jednego wyspecjalizowanego agenta AI, którego zadaniem jest kompleksowe dopasowanie artykułu naukowego do wymogów konkretnego czasopisma. Agent analizuje profil czasopisma, instrukcję dla autorów, wymagania redakcyjne, strukturę manuskryptu, styl tekstu, bibliografię oraz dokumenty towarzyszące procesowi zgłaszania artykułu.
Główna idea szkolenia polegała na odejściu od przypadkowego korzystania z ChatGPT (lub analogicznych narzędzi) na rzecz zaprojektowania jednego, stabilnego i powtarzalnego asystenta redakcyjnego. Taki agent działa jak redaktor techniczny i merytoryczny wspomagający autora przed wysłaniem artykułu do czasopisma.
Uczestnicy nauczyli się, jak zaprojektować agenta, jak przekazać mu instrukcje, jak zdefiniować zakres jego odpowiedzialności oraz jak wykorzystać go do oceny gotowości artykułu do wysłania. Celem było stworzenie procedury, którą można zastosować do różnych czasopism i różnych typów artykułów naukowych.
O prowadzącym:
dr Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu. Doktorat obronił w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (2015). Adiunkt w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego.
Specjalizuje się w zakresie roli sztucznej inteligencji w tworzeniu prac naukowych oraz wprowadzaniu automatyzacji do nauki. Autor kilkudziesięciu publikacji naukowych oraz kanału na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI”.
https://www.youtube.com/@drprzemek
Prowadzi szkolenia z zakresu analizy statystycznej i wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy naukowej.
Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:
- Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9 >>LINK<<
- Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing & eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham. >>LINK<<
- Tomczyk, P., Bruggemann, P., & Doligalski, T. (2024). The automation of science? Possibilities and boundaries of AI applications for conducting systematic literature reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 33(06), 2450023. >>LINK<<
- Tomczyk, P., Brüggeman, P., & Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print). >>LINK<<
- Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802 >>LINK<<