Jak prowadzić seminarium dyplomowe w czasach AI

W moim poprzednim artykule zastanawiałam się czy praca dyplomowa ma jeszcze sens. Dziś schodzę poziom niżej: pokazuję, co konkretnie możemy zmienić na seminarium, żeby studenci faktycznie pracowali samodzielnie, nawet w czasach AI. Ja sama wprowadziłam te praktyki (lub mocno zmodyfikowałam te dotychczasowe) na moim seminarium pod wpływem coraz szerszego wykorzystywania przez studentów AI.

Od razu zaznaczam: nie poznacie tutaj magicznych sztuczek, które wykorzystują najnowocześniejsze technologie do radzenia sobie z nieuczciwością studencką. To proste, sprawdzone praktyki, które opierają się na tym, co w edukacji akademickiej najważniejsze: systematycznej pracy, myśleniu i rozmowie. Tylko tyle i aż tyle!

W każdej sekcji artykułu pokazuję:

• na czym polega dana praktyka,
• co daje ona zarówno samemu studentowi jak i promotorowi,
• jak można ją wykorzystać w praktyce (przykłady gotowych pytań do wykorzystania).

Scaffolding, czyli podzielenie pracy na mniejsze części

Nie od dziś wiadomo, że podzielenie jakiejkolwiek pracy na mniejsze części ułatwia zabranie się za nią, a co za tym idzie zwiększa prawdopodobieństwo „dowiezienia” całości. Mimo to, bardzo często wymagamy od naszych studentów dużych bloków tekstu w ramach zaliczenia: rozdziału teoretycznego, opisanego badania, lub (nie daj boże) od razu całej pracy. Takie podejście sprzyja wykorzystaniu AI przez studenta. Dlaczego? Często brak konieczności oddania mniejszych części pracy skutkuje tym, że student czeka z zabraniem się za pracę do ostatniego momentu, kiedy to zdaje sobie sprawę, że zadanie jest tak skomplikowane, że nie uda mu się go ukończyć w czasie, jaki mu pozostał. I wtedy właśnie nie pozostaje mu nic innego jak poprosić o pomoc AI.

Dlatego zamiast dużych bloków warto projektować krótkie, częste zadania, które prowadzą do większego celu. Dla studenta oznacza to niższy próg wejścia („mam przygotować tylko listę źródeł”), co czyni dane zadanie bardziej wykonalnym.

Prace etapowe pozwalają z kolei promotorowi mieć wgląd w proces powstawania pracy od samego początku. Praca etapowa pozwala szybko zobaczyć, jak student pisze, jak myśli i gdzie potrzebuje wsparcia. Dzięki temu feedback pojawia się na bieżąco — wtedy, kiedy jeszcze może realnie wpłynąć na końcowy efekt.

Przykłady mini-aktywności, które pomagają przygotować rozdział teoretyczny (zaplecze teoretyczne) pracy dyplomowej: – Jakim tematem zamierzasz się zająć? Dlaczego? – Jakie kluczowe definicje musisz poznać / co musisz wiedzieć, aby zrozumieć ten temat? W jakich źródłach znajdziesz te informacje? – Przedstaw 5 kluczowych publikacji, które zajmują się wybranym przez Ciebie tematem. Uzasadnij, dlaczego są kluczowe. – Przedstaw plan zaplecza teoretycznego. Przy każdym punkcie dodaj źródło, na którym oprzesz swoje informacje.

Podzielenie pracy na etapy to jednak tylko pierwszy krok. Równie ważne jest to, na jakich źródłach student w ogóle pracuje.

Wydrukowane publikacje, czyli sprawdzanie znajomości źródeł

W teorii wszystko możemy dziś czytać na ekranie. Mamy narzędzia do zaznaczania fragmentów, robienia notatek, tworzenia zakładek. Ja jednak proszę studentów o drukowanie wybranych źródeł (szczególnie artykułów). Dlaczego? Bo to najprostszy sposób, żeby wychwycić (i to bardzo szybko) „halucynacje” AI.

Praca z papierową wersją tekstu wymusza aktywne czytanie: podkreślanie, dopisywanie uwag, zaznaczanie definicji, stawianie pytań na marginesach. Taki „przepracowany” artykuł staje się realnym narzędziem pracy — łatwiej do niego wrócić, łatwiej znaleźć kluczowe fragmenty, łatwiej przenieść je do własnego tekstu.

Dla promotora to również bardzo czytelny sygnał. Wydruk z odręcznymi notatkami pokazuje od razu, czy student faktycznie pracował ze źródłem. Często nie trzeba już zadawać dodatkowych pytań, bo wysiłek studenta widać na pierwszy rzut oka.

Samo czytanie jednak nie wystarczy. Kluczowe jest to, czy student potrafi o tym, co przeczytał, rozmawiać i myśleć.

Regularne konsultacje, na których to studenci mają głos

Konsultacje przez długi czas polegały u mnie głównie na przekazywaniu studentom komentarzy do ich tekstów. Dziś staram się odwrócić tę proporcję — to studenci mają mówić więcej niż ja.

Zamiast omawiać napisany przez studenta i skomentowany przeze mnie tekst, zadaję studentowi pytania dotyczące jego treści i źródeł. Odpowiedzi bardzo szybko pokazują, czy student rzeczywiście napisał pracę sam, czy rozumie wykorzystaną literaturę i czy potrafi krytycznie spojrzeć na własny tekst.

Przykłady pytań dotyczących rozdziału teoretycznego mogą być następujące:   – Podaj dwa najważniejsze obszary opisane w rozdziale teoretycznym, których zrozumienie jest kluczowe dla Twojego badania. – Gdybyś musiał skrócić rozdział o 30%, co byś wyrzucił i dlaczego? – Gdyby ten rozdział miał opierać się tylko na 3 pozycjach bibliograficznych, które by to były i dlaczego? – Jakie są 3 główne nurty/argumenty w opisanych przez Ciebie badaniach?

Bardzo ważne: taka rozmowa powinna odbyć się w języku obcym, aby dodatkowo zweryfikować poziom językowy studenta.

Dobrze poprowadzona konsultacja pozwala studentowi uporządkować wiedzę i zobaczyć szerszy obraz tematu, a promotorowi szybko ocenić rzeczywisty poziom pracy i stopień samodzielności autora.

O ile rozmowa podczas konsultacji daje nam wgląd w proces myślenia, czasem jednak potrzebujemy zobaczyć, co student potrafi zrobić sam, bez przygotowania.

In-class writing, czyli próbka studenckiego tekstu

Przez długi czas nie byłam zwolenniczką pisania w klasie. Zbyt duży stres, presja czasu, brak dostępu do materiałów — argumentów „przeciw” było sporo. Czasy się jednak zmieniły, studenckie „praktyki” również. Zatem i ja musiałam tak przeorganizować swoje metody weryfikacji wiedzy, aby „nadążać” za coraz bardziej „sprytnymi” studentami. Dziś uważam, że in-class writing to jedno z najskuteczniejszych narzędzi pracy ze studentami.

In-class writing pozwala bardzo szybko zweryfikować, czy student rozumie to, co napisał i czy w ogóle jest autorem tekstu. To właśnie to zadanie pozwala mi „wejść w posiadanie” prawdziwej próbki możliwości moich studentów, zarówno językowych, intelektualnych jak i źródłowych, do których zawsze się odnoszę czytając finalne wersje rozdziałów nadsyłanych przez studentów.

In-class writing daje też coś więcej: przygotowuje studenta do obrony. Student nie zna pytań, ani tych na in-class writingu ani tych na obronie. Jego zadaniem jest takie skonsolidowanie wiedzy zaprezentowanej w pracy, aby na nie odpowiedzieć. Dlatego zdecydowałam się włączyć in-class writing do regularnej praktyki mojego seminarium.

Pisanie w klasie przeprowadzam bez uprzedzenia, zazwyczaj po sprawdzeniu przeze mnie  konkretnego rozdziału. Dzięki temu widzę, co student naprawdę pamięta i rozumie. I tu pojawia się ciekawa obserwacja: nawet studenci, którzy oddają dobre teksty, często nie potrafią połączyć opisanych teorii, wskazać głównych nurtów czy przywołać konkretnych źródeł. To z kolei pokazuje, że czasem samo stworzenie tekstu nie przekłada się na umiejętność rozmawiania o nim. I właśnie nad tą umiejętnością trzeba pracować ze studentami.

Ostatni in-class writing jaki przeprowadziłam dotyczył dwóch rozdziałów teoretycznych napisanych przez studentów. Pytania wyglądały następująco:

Pytanie dotyczące rozdziału 1: Zidentyfikuj i opracuj (np. podaj definicję) dwa najważniejsze obszary opisane w rozdziale teoretycznym Twojej pracy, których zrozumienie jest kluczowe dla Twojego badania. Do każdego obszaru podaj jedno kluczowe źródło. Pytanie dotyczące rozdziału 2: Jakie są dwa główne nurty / argumenty w badaniach, które opisałeś/aś w rozdziale 2? Omów je, odwołując się do odpowiednich źródeł.

Jestem świadoma, że niezapowiedziane sesje pisania w klasie, które zawierają element sprawdzający wiedzę, mogą budzić opór. Mogą generować lęk, nawet wśród tych osób, które samodzielnie pracują nad swoją pracą dyplomową. Dlatego kluczowa jest jasna komunikacja: to nie jest „test”, ale element procesu. In-class writing to narzędzie, które pokazuje studentowi, gdzie jest i co jeszcze musi dopracować.

Autorstwo pracy, czyli raport z procesu

Lubię dobrze przygotowane, dopracowane teksty. Łatwiej się je czyta, łatwiej ocenia. Dziś jednak „zbyt idealny” tekst bywa sygnałem ostrzegawczym, że do pomocy w tworzeniu tekstu zaangażowano AI. Dlatego od moich studentów oczekuję, że wraz z finalnym tekstem otrzymam od nich:

• historię powstawania tekstu (kolejne szkice / wersje pracy),
• historię rozmów z AI (jeśli korzystano),
• informację w jaki sposób i w jakich obszarach korzystano z AI.

Dzięki temu widzę nie tylko efekt końcowy, ale cały proces powstawania pracy. Te wszystkie elementy pozwalają mi zobaczyć czego wypadkową jest tekst, który za chwilę przeczytam.

I co ciekawe — sama świadomość konieczności pokazania pracy z AI „od kuchni” sprawia, że wielu studentów rezygnuje z korzystania z AI. Nie dlatego, że nie mogą, ale dlatego, że musieliby pokazać mi, w jaki sposób to robią.

Wszystkie te działania mają jeden wspólny cel: sprawić, żeby praca dyplomowa była procesem, którego nie da się „ominąć” za pomocą AI.

Podsumowując…

Praktyki, które opisałam, są wypadkową moich doświadczeń oraz tego, czego uczę się z zagranicznych publikacji i dyskusji. I choć jest to nadal work in progress, to powoli widzę, że te praktyki działają. Dlaczego? Bo studenci zdają sobie sprawę, że w trakcie konsultacji czy in-class writingu promotor zorientuje się, że to nie oni byli autorami pracy. Im po prostu nie opłaca się oszukiwać. Nie da się bowiem przejść przez proces, nie będąc jego częścią.

Coś, co początkowo miało dać mi „dowody oszustw” okazało się bardzo dobrze działającym procesem tworzenia pracy dyplomowej. Dzięki wprowadzonym modyfikacjom moi studenci:

• zaczęli pracować samodzielnie,
• są bardziej zaangażowani w proces pisania pracy (mają do mnie więcej pytań),
• uczą się wyciągać wnioski z opisanych teorii, szukają punktów wspólnych i różnic w omawianych teoriach i badaniach,
• mają świadomość, że niesamodzielnie wykonany jeden etap pracy uniemożliwi im zaliczenie konsultacji i in-class writingu.

Innymi słowy: te rozwiązania działają nie dlatego, że wymuszają ograniczenie użycia AI. Działają dlatego, że sprawiają, że student musi być obecny w procesie. W innym razie to się po prostu nie uda.

---

Ten artykuł jest inspirowany następującymi publikacjami:

• Abadal, L. 2025. The handwritten, AI-proof, scaffolded term paper. Substack.
• Bowen, J.A. & Watson, C.E. 2024. Teaching with AI. A practical guide to a new era of human learning. Johns Hopkins University Press.
• Watkins, M. 2026. Skepticism and curiosity in the age of AI. Teaching in higher ed podcast.