Warsztaty: Microsoft 365 Copilot Chat dla Uczelni

5-godzinny warsztat praktyczny dla wykładowców i pracowników uczelni

Format: 5 poziomów trudności, 5 godzin z przerwą Wymagania: Konto Microsoft 365 (E3/E5/A3/A5/Business Premium) z dostępem do m365.cloud.microsoft Przeglądarka: Microsoft Edge (zalecana) lub Chrome

Mapa poziomów

Wprowadzenie — Jak działa AI i co nowego w 2026? (15 min)

Interaktywna wizualizacja LLM

Otwórz interaktywny wizualizator LLM — 5 kroków od tokenizacji do predykcji.

Otwórz wizualizator Agenta AI — 7 kroków: RAG, MCP, pętla agenta, architektura wieloagentowa.

Copilot Chat — co macie w licencji?

Źródło: Overview of Microsoft 365 Copilot Chat — Microsoft Learn

Zielona tarcza = EDP (Enterprise Data Protection)

Kiedy widzisz zieloną tarczę — Twoje dane NIE trenują modelu i NIE wychodzą poza infrastrukturę Microsoft.

Selektor modeli w Copilot Chat (od stycznia 2026)

W Copilot Chat dostępny jest selektor modeli z trzema trybami:

Jak wybrać tryb: Kliknij przełącznik nad polem promptu. Wybierz "Więcej" aby zobaczyć dodatkowe opcje.

GPT-5.2 (od 11 grudnia 2025) oferuje:

• Lepsze podążanie za instrukcjami
• Wyższą wydajność w matematyce i kodowaniu
• Jaśniejsze wyjaśnienia i mniej halucynacji

Źródło: Copilot Chat Overview — Microsoft Learn

Poziom 1 — Podstawy promptingu (60 min)

Najlepsze praktyki Microsoft — 4 elementy skutecznego promptu

Źródło: Write effective prompts — Microsoft Learn, Craft effective prompts for M365 Copilot — Microsoft Learn

1.0 Cztery elementy skutecznego promptu (Microsoft)

Microsoft oficjalnie zaleca 4 elementy w każdym prompcie:

Uwaga: Microsoft nie nadaje tym elementom oficjalnego akronimu. W materiałach szkoleniowych używamy skrótu GCSE (Goal–Context–Source–Expectations) dla łatwości zapamiętania.

Źródło: Prompt tips for Copilot — Microsoft Learn, Prompt Coach agent template — Microsoft Learn

5 zasad Microsoft Learn:

1. Bądź konkretny — zamiast "sprawdź wyniki" → "porównaj wyniki egzaminu z sesji letniej i zimowej 2025"
2. Ustaw oczekiwania — używaj czasowników: stwórz, wygeneruj, porównaj, wyjaśnij, przetłumacz
3. Dodaj kontekst — opisz cel, odbiorcę i sytuację
4. Jeden prompt = jedno zadanie — rozbijaj złożone zadania
5. Iteruj — używaj odpowiedzi Copilota do doprecyzowania kolejnych promptów

Ćwiczenie 1.1 — Mój pierwszy skuteczny prompt (15 min)

Cel

Napisanie promptu z 4 elementami (Goal, Context, Source, Expectations) i porównanie z promptem bez struktury.

Krok 1: Zły prompt

Otwórz m365.cloud.microsoft i wklej:

Napisz sylabus

Zapisz wynik. Oceń przydatność 1–10.

Krok 2: Dobry prompt (z etykietami GCSE)

Teraz wklej ustrukturyzowany prompt:

Goal: Stwórz kompletny sylabus przedmiotu na jeden semestr.

Context: Jestem wykładowcą na [WPISZ WYDZIAŁ] uczelni [WPISZ NAZWĘ].
Przedmiot: [WPISZ PRZEDMIOT]. Kierunek: [WPISZ KIERUNEK].
Rok studiów: [WPISZ ROK]. ECTS: [WPISZ LICZBĘ].
Forma: wykład (30h) + laboratorium (15h).

Source: Opieraj się na standardach Polskiej Ramy Kwalifikacji (PRK)
poziom 6/7 i typowych efektach kształcenia dla tego kierunku
na polskich uczelniach technicznych. Uwzględnij aktualne trendy
w dziedzinie z lat 2025-2026.

Expectations:
- Format: dokument z sekcjami (cele, treści programowe po tygodniach,
  metody, kryteria oceny, literatura)
- Efekty kształcenia: 3x wiedza, 3x umiejętności, 2x kompetencje społeczne
- Rozkład treści: 15 tygodni
- Ton: formalny, zgodny ze standardami sylabusów uczelnianych
- Język: polski

Krok 3: Porównaj

Ćwiczenie 1.2 — 5 grzechów promptowania (10 min)

Cel

Rozpoznawanie typowych błędów i ich naprawianie.

Zadanie

Zidentyfikuj grzech w każdym prompcie i zaproponuj poprawkę:

Prompt A:

Zrób coś o wykładach z fizyki

Grzech: ___ | Fix: ___

Prompt B:

Napisz sylabus, stwórz 20 pytań egzaminacyjnych, przygotuj prezentację
na konferencję i napisz email do dziekanatu o zmianę sali

Grzech: ___ | Fix: ___

Prompt C:

Podsumuj wyniki naszego projektu badawczego NCN

Grzech: ___ | Fix: ___

Prompt D:

Napisz ładny feedback dla studenta

Grzech: ___ | Fix: ___

Odpowiedzi

Ćwiczenie 1.3 — Generowanie pytań egzaminacyjnych (20 min)

Cel

Stworzenie zestawu pytań z taksonomią Blooma — pierwszy praktyczny produkt z warsztatu.

Prompt

Goal: Stwórz zestaw 15 pytań egzaminacyjnych z taksonomią Blooma.

Context: Przedmiot: [WPISZ PRZEDMIOT]. Kierunek: [WPISZ KIERUNEK].
Rok: [WPISZ]. Uczelnia techniczna w Polsce.
Temat: [WPISZ TEMAT EGZAMINU].

Source: Standardowa wiedza akademicka z zakresu [TEMAT] na poziomie
podręcznika [WPISZ PODRĘCZNIK LUB "standardowy podręcznik akademicki"].

Expectations:
- Rozkład: 4x Zapamiętywanie, 3x Rozumienie, 3x Stosowanie,
  2x Analizowanie, 2x Ocenianie, 1x Tworzenie
- Pytania 1-3 poziomu: jednokrotny wybór (4 odpowiedzi)
- Pytania 4-6 poziomu: otwarte
- Każde pytanie z etykietą poziomu Blooma
- Klucz odpowiedzi na końcu
- Punktacja: poziom 1-2 = 1 pkt, 3-4 = 2 pkt, 5-6 = 3 pkt
- Sumaryczne punkty + próg zaliczenia 50% + szacowany czas
- Format: tabela

Po wygenerowaniu — checklist weryfikacji

1. Czy pytania faktycznie odpowiadają deklarowanemu poziomowi Blooma?
2. Czy pytania zamknięte mają jednoznaczne odpowiedzi?
3. Czy pytania otwarte są gradowalne (da się ocenić częściowo)?

Ćwiczenie 1.4 — Feedback dla studenta (15 min)

Prompt

Goal: Napisz konstruktywny feedback do pracy studenta.

Context: Jestem wykładowcą [WPISZ PRZEDMIOT] na [WPISZ WYDZIAŁ].
Oceniam [projekt / sprawozdanie / kod / esej] studenta [ROK STUDIÓW].

Source: Kryteria oceny: [WKLEJ LUB OPISZ KRYTERIA].
Praca studenta: [WKLEJ FRAGMENT LUB OPIS]

Expectations:
- Minimum 3 pochwały z odniesieniem do konkretnych fragmentów
- Max 3 obszary do poprawy — KAŻDY z sugestią JAK poprawić
- 2-3 pytania rozwojowe zamiast krytyki
- Proponowana ocena z uzasadnieniem
- Ton: wspierający ale szczery
- Długość: 200-300 słów
- Format: gotowy do wysłania studentowi emailem

Krok dodatkowy: Iteracja (fix-prompt)

Gdy output nie jest idealny, w tym samym czacie napisz:

Dobrze, ale zmień 2 rzeczy:
1. Ton jest zbyt formalny — to feedback do studenta II roku, nie recenzja
2. Dodaj pytanie rozwojowe o [TEMAT]
Resztę zachowaj bez zmian.

Zasada 50%: Jeśli output jest poniżej 50% oczekiwanej jakości — zacznij od nowa z lepszym promptem zamiast iterować.

Poziom 2 — Nowe funkcje Copilot 2026 (45 min)

Copilot Memory, Pages, Notebooks, Scheduled Prompts, Prompt Gallery — praktyczne zastosowanie nowych funkcji

2.0 Przegląd nowych funkcji 2025-2026

Źródła: Copilot Personalization and Memory — Microsoft Learn, Copilot Release Notes — Microsoft Learn

Ćwiczenie 2.1 — Copilot Memory: personalizacja asystenta (15 min)

Concept

Copilot Memory zapamiętuje Twoje preferencje między sesjami czatu. Dane przechowywane są w ukrytym folderze Twojej skrzynki Exchange — podlegają tym samym zasadom bezpieczeństwa co e-mail. Możesz przeglądać, usuwać i wyłączać pamięć w Ustawienia > Personalizacja.

Źródło: Copilot Personalization and Memory — Microsoft Learn

Krok 1: Ustaw instrukcje niestandardowe (Custom Instructions)

Otwórz Copilot Chat → Ustawienia → Personalizacja → Instrukcje niestandardowe. Wklej:

Jestem wykładowcą [WPISZ PRZEDMIOT] na [WPISZ UCZELNIĘ].
Preferuję odpowiedzi w języku polskim, w tonie profesjonalnym ale przystępnym.
Gdy tworzę materiały dydaktyczne, zawsze używaj struktury GCSE
(Goal, Context, Source, Expectations).
Domyślny format odpowiedzi: tabela lub lista numerowana.
Moi studenci to [ROK] rok [KIERUNEK].

Krok 2: Przetestuj pamięć

W nowej sesji czatu wklej:

Goal: Stwórz 5 pytań powtórkowych na następny wykład.

Context: Temat: [WPISZ TEMAT].

Source: Wiedza akademicka na poziomie mojego przedmiotu.

Expectations: Format dopasowany do moich preferencji.

Krok 3: Sprawdź

• Czy Copilot użył polskiego języka?
• Czy zastosował ton z Twoich instrukcji?
• Czy format odpowiada Twoim preferencjom?

Krok 4: Zapisz pamięć w rozmowie

Napisz w czacie:

Zapamiętaj: mój przedmiot ma 15 tygodni wykładów i 8 laboratoriów.
Egzamin składa się z testu (40%) i projektu (60%).

Otwórz nową sesję i zapytaj: "Przypomnij mi strukturę oceniania mojego przedmiotu."

Ćwiczenie 2.2 — Copilot Pages: współtworzenie dokumentu (15 min)

Concept

Copilot Pages to interaktywna kanwa — możesz zamienić dowolną odpowiedź Copilota w edytowalną stronę, a następnie współpracować nad nią z innymi w czasie rzeczywistym. Pages można konwertować do Worda jednym kliknięciem.

Źródło: Copilot Pages — Microsoft Learn

Krok 1: Wygeneruj treść

Goal: Stwórz plan semestralny przedmiotu z rozkładem na 15 tygodni.

Context: Jestem wykładowcą [WPISZ PRZEDMIOT] na [WPISZ UCZELNIĘ].
Kierunek: [WPISZ]. Rok: [WPISZ]. Forma: wykład + laboratorium.

Source: Standardy PRK dla tego kierunku, aktualne trendy w dziedzinie 2025-2026.

Expectations:
- Tabela: Tydzień | Temat wykładu | Temat laboratorium | Efekt kształcenia
- 15 wierszy
- Zaznacz tygodnie z kolokwium/egzaminem

Krok 2: Zamień w Page

1. Pod odpowiedzią Copilota kliknij "Edytuj w Pages" (ikona strony)
2. Strona otworzy się w panelu bocznym
3. Edytuj bezpośrednio — dodaj notatki, popraw treści
4. Kliknij "Udostępnij" aby wysłać link współpracownikom

Krok 3: Dopracuj z AI

Na stronie Pages kliknij Copilota i napisz:

Dodaj kolumnę "Materiały" z sugerowanymi zasobami (podręcznik, artykuł, wideo)
dla każdego tygodnia. Zachowaj istniejącą strukturę.

Refleksja

• Pages vs Word: kiedy który? (Pages = szybka współpraca, Word = formalny dokument)
• Czy udostępniłbyś plan studentom jako Page?

Ćwiczenie 2.3 — Prompt Gallery: zapisz i udostępnij (15 min)

Concept

Prompt Gallery to katalog promptów w Copilot Chat. Zawiera prompty Microsoft (zakładka "Sugerowane"), Twoje własne ("Twoje prompty") i udostępnione przez zespół Teams ("Zespoły").

Źródło: Copilot Prompt Gallery — Microsoft Learn

Krok 1: Przeglądaj galerię

1. Otwórz m365.cloud.microsoft/copilot-prompts
2. Przeglądaj kategorie: Pisanie, Analiza, Kreatywność, Kod
3. Kliknij dowolny prompt — zobacz jak jest skonstruowany
4. Zwróć uwagę na etykiety Goal/Context/Source/Expectations

Krok 2: Zapisz własny prompt

Stwórz prompt do częstego użytku i zapisz go w galerii:

Goal: Wygeneruj szybkie podsumowanie artykułu naukowego.

Context: Jestem wykładowcą przygotowującym materiały do wykładu.

Source: Artykuł poniżej:
[TU WKLEJ ARTYKUŁ]

Expectations:
- Streszczenie: max 150 słów
- 3 kluczowe wnioski (bullet points)
- Ocena przydatności dydaktycznej (1-10)
- Sugerowany poziom studiów
- Język: polski

Po wygenerowaniu: kliknij "Zapisz prompt" (ikona zakładki). Nadaj mu nazwę: "Recenzja artykułu — szybka".

Krok 3: Udostępnij zespołowi

Jeśli masz zespół Teams (np. "Katedra [NAZWA]"):

1. Otwórz Prompt Gallery → Twoje prompty
2. Kliknij ⋮ przy prompcie → "Udostępnij zespołowi"
3. Wybierz zespół Teams

Przerwa (15 min)

Poziom 3 — Zaawansowane techniki promptowania (60 min)

Chaining, tone control, source attribution, halucynacje, meta-prompting, self-consistency

Ćwiczenie 3.1 — Chaining: łańcuch promptów (15 min)

Concept

Zamiast jednego mega-promptu, stwórz łańcuch: output promptu 1 = input promptu 2. W tym samym czacie Copilot pamięta kontekst.

Ćwiczenie: 3-krokowy łańcuch

Krok 1 — Analiza (w trybie Think Deeper):

Goal: Przeanalizuj ten temat wykładu pod kątem trudności dla studentów.

Context: Przedmiot: [WPISZ]. Temat: [WPISZ].
Studenci II roku, pierwszy kontakt z tematem.

Source: Wiedza akademicka na poziomie standardowego podręcznika z tej dziedziny.

Expectations: Lista 5 najtrudniejszych konceptów + dlaczego są trudne
+ typowe błędy studentów. Format: numerowana lista.

Krok 2 — Plan (w tym samym czacie, tryb Quick Response):

Na podstawie tej analizy, stwórz plan 90-minutowego wykładu,
który adresuje te trudności. Zacznij od najłatwiejszego konceptu.
Format: tabela [Czas | Temat | Metoda | Jak adresuję trudność].

Krok 3 — Materiały (w tym samym czacie):

Dla najtrudniejszego konceptu z listy, stwórz analogię ze świata
codziennego, która wyjaśni go studentowi bez wiedzy specjalistycznej.
Dodaj 2 pytania sprawdzające zrozumienie.

Dlaczego łańcuch > mega-prompt?

Ćwiczenie 3.2 — Tone control: 4 wersje odpowiedzi (10 min)

Scenariusz

Student pisze: "Panie Profesorze, proszę o przedłużenie terminu oddania projektu o 2 tygodnie. Miałem problemy osobiste."

Regulamin: max 1 tydzień przedłużenia z uzasadnieniem.

Prompt

Goal: Napisz 4 warianty odpowiedzi odmownej (na pełne 2 tygodnie)
z kontrofertą (1 tydzień).

Context: Jestem wykładowcą przedmiotu projektowego.
Student nie podał szczegółów. Regulamin pozwala max 1 tydzień.

Source: Regulamin studiów uczelni — sekcja o przedłużeniach terminów.

Expectations:
- Wariant A: Formalny (do dokumentacji)
- Wariant B: Empatyczny (student w trudnej sytuacji)
- Wariant C: Asertywny (student regularnie się spóźnia)
- Wariant D: Mentorski (wskazówki na przyszłość)
- Każdy: max 80 słów, jasna decyzja + warunki
- Na końcu: tabela porównawcza (wariant, kiedy użyć, ryzyko)

Refleksja

• Który wariant pasuje gdy student jest w depresji? A gdy manipuluje?
• Ton = strategia, nie dekoracja.

Ćwiczenie 3.3 — Source attribution: wymuś cytowanie (15 min)

Problem

Copilot nigdy nie powie "nie wiem". Zamiast tego wygeneruje przekonująco brzmiącą bzdurę.

5 typów halucynacji

Uniwersalny constraint anty-halucynacyjny

Dodaj do KAŻDEGO promptu z danymi:

Dla KAŻDEJ liczby i twierdzenia podaj źródło w formacie:
[źródło: nazwa/URL, sekcja].
Jeśli nie masz danych — napisz BRAK DANYCH, nie zgaduj.

Ćwiczenie: Detektyw halucynacji

Tryb: Think Deeper — wymaga głębszego rozumowania.

Wklej do Copilot Chat:

Goal: Opisz 5 najważniejszych polskich osiągnięć w informatyce.

Context: Jestem wykładowcą historii informatyki na uczelni technicznej.

Source: Potwierdzone źródła — publikacje, patenty, oficjalne strony.
Dla KAŻDEGO faktu podaj źródło. Jeśli nie jesteś pewien — napisz
[WYMAGA WERYFIKACJI].

Expectations: Lista z datami. Dla każdego: kto, co, kiedy, gdzie.
Max 300 słów.

Po otrzymaniu — sprawdź KAŻDY fakt w Google i wypełnij:

Ćwiczenie 3.4 — Meta-prompting: prompt generujący prompty (10 min)

Prompt

Goal: Wygeneruj szablon prompta do tworzenia sylabusów, który każdy
wykładowca na wydziale może wypełnić bez wiedzy o prompt engineering.

Context: Jestem koordynatorem ds. jakości kształcenia. Mam 40 wykładowców,
którzy piszą prompty w stylu "napisz sylabus". Potrzebuję standardowego
szablonu.

Source: Oficjalne elementy skutecznego promptu Microsoft: Goal, Context,
Source, Expectations.

Expectations:
- Pola do uzupełnienia: [PRZEDMIOT], [KIERUNEK], [ROK], [ECTS],
  [FORMA ZAJĘĆ], [EFEKTY KSZTAŁCENIA]
- Szablon gotowy do skopiowania
- 1 przykład wypełnionego szablonu
- Instrukcja użycia (3 zdania)
- Wykładowca BEZ wiedzy o AI musi go zrozumieć

Test

Wyślij wygenerowany szablon koledze. Czy wypełnił go poprawnie bez Twojej pomocy?

Ćwiczenie 3.5 — Self-consistency: 3 perspektywy (10 min)

Kiedy używać

Tylko dla decyzji o dużej wadze: zmiana programu kształcenia, nowy kierunek, strategia wydziału.

Technika

Otwórz 3 osobne czaty w Copilot:

Czat 1:

Goal: Znajdź 5 mocnych argumentów ZA wprowadzeniem obowiązkowego
przedmiotu "AI w mojej dziedzinie" na [KIERUNEK] od roku 2027.

Context: Wciel się w entuzjastę innowacji w edukacji.
Uczelnia techniczna w Polsce.

Source: Aktualne trendy w edukacji AI na uczelniach europejskich 2024-2026.

Expectations: Lista 5 argumentów z danymi/przykładami. Bądź przekonujący.

Czat 2:

Goal: Znajdź 5 ryzyk i argumentów PRZECIW wprowadzeniu obowiązkowego
przedmiotu "AI w mojej dziedzinie" na [KIERUNEK].

Context: Wciel się w sceptycznego profesora z 30-letnim doświadczeniem.

Source: Badania nad wdrożeniami nowych przedmiotów na uczelniach.

Expectations: Lista 5 argumentów. Bądź szczery i konkretny.

Czat 3:

Goal: Stwórz zbalansowaną rekomendację na podstawie argumentów za i przeciw.

Context: Oto argumenty ZA: [wklej z czatu 1]
Oto argumenty PRZECIW: [wklej z czatu 2]

Source: Oba zestawy argumentów powyżej.

Expectations: Tabela (argument, waga 1-10, rekomendacja)
+ podsumowanie w 3 zdaniach.

Dlaczego osobne czaty? W tym samym czacie AI potwierdza wcześniejsze odpowiedzi (confirmation bias). Osobne czaty = niezależne perspektywy.

Poziom 4 — Python w Copilot: Code Interpreter (45 min)

Copilot Chat pisze i uruchamia Python w sandboxie — prezentacje, wizualizacje, interaktywne materiały

Źródło: Code Interpreter — Microsoft Learn

4.0 Co potrafi Code Interpreter?

Ograniczenia: Sandbox jest odcięty od internetu. Kod działa tylko na uploadowanych plikach. Max czas wykonania ograniczony.

Ćwiczenie 4.1 — Prezentacja PowerPoint z Pythona (15 min)

Prompt

Goal: Napisz skrypt Python, który wygeneruje prezentację PowerPoint
na temat [WPISZ TEMAT WYKŁADU].

Context: Jestem wykładowcą [PRZEDMIOT] na uczelni technicznej.
Prezentacja na 90-minutowy wykład dla studentów [ROK] roku.

Source: Wiedza akademicka na poziomie standardowego podręcznika z dziedziny.

Expectations:
Skrypt Python z biblioteką python-pptx, który tworzy:
- Slajd tytułowy (tytuł wykładu, moje imię, data, logo wydziału)
- 8-10 slajdów merytorycznych — każdy z nagłówkiem i 3-5 bullet pointami
- 1 slajd z tabelą porównawczą (min. 4 kolumny, 5 wierszy)
- 1 slajd z diagramem (matplotlib osadzony jako obraz)
- Slajd "Pytania?" na końcu
- Kolorystyka: profesjonalna, ciemne tło, jasny tekst
- Zapisz jako [TEMAT]-wyklad.pptx

Wygeneruj KOD PYTHON gotowy do uruchomienia.
Na końcu dodaj instrukcję: jak zainstalować python-pptx i uruchomić skrypt.

Tip: Jeśli Code Interpreter jest aktywny — Copilot sam uruchomi skrypt i da gotowy plik do pobrania.

Ćwiczenie 4.2 — Interaktywne ćwiczenia HTML dla studentów (15 min)

Prompt

Goal: Wygeneruj kompletny plik HTML z interaktywnymi ćwiczeniami
dla studentów.

Context: Przedmiot: [WPISZ PRZEDMIOT]. Temat ćwiczeń: [WPISZ TEMAT].
Studenci [ROK] roku, uczelnia techniczna w Polsce.

Source: Wiedza z zakresu [TEMAT] na poziomie wykładowym.

Expectations:
Stwórz JEDEN samodzielny plik HTML (z inline CSS + JavaScript), który zawiera:

1. QUIZ (5 pytań jednokrotnego wyboru):
   - Natychmiastowa informacja zwrotna (poprawna/błędna odpowiedź)
   - Wyjaśnienie po każdym pytaniu
   - Wynik końcowy (X/5) z oceną

2. ĆWICZENIE DRAG & DROP (dopasowywanie):
   - 6 pojęć do dopasowania z definicjami
   - Wizualna informacja zwrotna (zielony = ok, czerwony = błąd)

3. ĆWICZENIE Z TIMEREM:
   - Zadanie do rozwiązania w 5 minut
   - Odliczanie widoczne na ekranie
   - Po upływie czasu — pokazanie rozwiązania

4. PODSUMOWANIE:
   - Łączny wynik ze wszystkich ćwiczeń
   - Skala: "Świetnie (>80%)", "Dobrze (60-80%)", "Powtórz materiał (<60%)"

DESIGN:
- Responsive (działa na telefonie)
- Ciemny motyw (#1a1a2e tło, #e0e0e0 tekst, #00d4aa akcent)
- Font: system-ui
- Bez zewnętrznych zależności (wszystko inline)
- Język: polski

Wygeneruj KOMPLETNY kod HTML gotowy do zapisania jako plik .html

Ćwiczenie 4.3 — Wizualizacja danych z CSV/Excel (15 min)

Prompt (z uploadem pliku)

Goal: Przeanalizuj załączone dane i stwórz raport wizualny.

Context: To są wyniki egzaminu z [PRZEDMIOT], sesja [ZIMOWA/LETNIA] 2025.
Kolumny: nr_indeksu, grupa, pytanie_1, pytanie_2, ..., suma_punktów, ocena.

Source: Załączony plik CSV/Excel z danymi egzaminacyjnymi.

Expectations:
Napisz skrypt Python, który:
1. Wczyta dane z załączonego pliku
2. Oblicza: średnia, mediana, odchylenie std, rozkład ocen
3. Generuje 4 wykresy:
   - Histogram rozkładu ocen (z etykietami %)
   - Boxplot porównujący grupy
   - Heatmap trudności pytań (% poprawnych odpowiedzi per pytanie)
   - Wykres korelacji: punkty z pytania X vs suma (scatter plot)
4. Zapisze wykresy jako PNG + raport jako PDF
5. Wypisze podsumowanie: najłatwiejsze/najtrudniejsze pytanie,
   grupa z najlepszymi/najgorszymi wynikami

Format output: kod Python + opis co każda sekcja robi.

Jeśli nie masz danych: Poproś Copilota: "Najpierw wygeneruj przykładowy CSV z wynikami egzaminu: 60 studentów, 3 grupy, 10 pytań (0-5 pkt każde). Potem przeanalizuj."

Poziom 5 — Ekspert: awatary, ewaluacja i meta-ewaluacja (45 min)

Tworzenie ćwiczeń, ocena przez awatary, pętla doskonalenia

Ćwiczenie 5.1 — Stwórz ćwiczenia, a potem je oceń (15 min)

Krok 1: Wygeneruj ćwiczenie

Goal: Stwórz kompletne ćwiczenie laboratoryjne dla studentów.

Context: Przedmiot: [WPISZ]. Temat: [WPISZ]. Rok: [WPISZ].
Czas trwania: 90 minut. Praca w parach.
Uczelnia techniczna w Polsce.

Source: Wiedza z zakresu [TEMAT] na poziomie podręcznika [WPISZ]
lub standardowego podręcznika akademickiego.

Expectations:
- Wprowadzenie (5 min): kontekst i cel ćwiczenia
- Instrukcja krok po kroku (60 min): min. 6 kroków
- Zadanie samodzielne (20 min): open-ended problem
- Pytania kontrolne (5 min): 3 pytania sprawdzające zrozumienie
- Kryteria oceny: rubryka 4-poziomowa (wybitny/dobry/podstawowy/niedostateczny)
- Format: gotowy do wydruku, z numerami stron

Krok 2: Oceń w skali 1–10

W TYM SAMYM czacie dodaj:

Teraz oceń te ćwiczenia, które właśnie stworzyłeś. Bądź surowy i obiektywny.

Ocena w 8 aspektach (1-10 każdy):

1. MERYTORYKA — czy treści są poprawne i aktualne?
2. PEDAGOGIKA — czy struktura wspiera uczenie się?
3. TRUDNOŚĆ — czy poziom jest adekwatny do roku studiów?
4. INSTRUKCJE — czy student zrozumie co ma robić bez dodatkowych wyjaśnień?
5. CZAS — czy realistycznie mieści się w 90 minutach?
6. ANGAŻOWANIE — czy ćwiczenie jest interesujące, nie nudne?
7. OCENIALNOŚĆ — czy kryteria oceny są jasne i sprawiedliwe?
8. PRAKTYCZNOŚĆ — czy wiąże teorię z praktyką/przemysłem?

Format: tabela z oceną + 1-zdaniowe uzasadnienie per aspekt.
Średnia ważona (merytoryka i pedagogika x2).
Na końcu: TOP 3 rzeczy do poprawy.

Krok 3: Popraw

Popraw ćwiczenie adresując TOP 3 rzeczy do poprawy.
Pokaż TYLKO zmienione fragmenty (nie przepisuj całości).
Po poprawce — oceń ponownie te 3 aspekty.

Ćwiczenie 5.2 — Panel awatarów do ewaluacji (15 min)

Prompt (tryb Think Deeper)

Goal: Stwórz 4 awatary ewaluacyjne i użyj ich do oceny ćwiczenia
[WKLEJ LUB OPISZ ĆWICZENIE Z KROKU 5.1].

Context: Potrzebuję wieloperspektywicznej oceny jakości materiałów
dydaktycznych na uczelni technicznej.

Source: Standardy dydaktyki akademickiej, PRK, oczekiwania rynku pracy.

Expectations:
Stwórz 4 awatary z pełną charakterystyką:

AWATAR 1 — "Studentka Ewa" (III rok, pilna, pierwsza w rodzinie na studiach):
- Ocenia: zrozumiałość instrukcji, jasność języka, dostępność
- Priorytet: "Czy dam radę to zrobić sama?"

AWATAR 2 — "Prof. Marek" (25 lat doświadczenia, sceptyk wobec nowości):
- Ocenia: poprawność merytoryczna, głębokość, rygor naukowy
- Priorytet: "Czy to czegoś uczy, czy jest gadżetem?"

AWATAR 3 — "Dr Katarzyna" (PKA auditor, ekspert ds. jakości kształcenia):
- Ocenia: zgodność z PRK, mierzalność efektów, dokumentacja
- Priorytet: "Czy to przejdzie akredytację?"

AWATAR 4 — "Tomek" (CTO w firmie technologicznej, zatrudnia absolwentów):
- Ocenia: praktyczność, powiązanie z przemysłem
- Priorytet: "Czy absolwent po tym ćwiczeniu da sobie radę u mnie?"

DLA KAŻDEGO AWATARA:
- Ocena 1-10 z 1-zdaniowym uzasadnieniem
- Co musi się zmienić, żeby dostał 10/10? (konkretne zmiany)
- Cytat in-character: "Jako [imię], uważam że..."

Na końcu: tabela zbiorcza + konsensus (co wszyscy 4 się zgadzają).

Ćwiczenie 5.3 — Pętla doskonalenia z awatarami (15 min)

Prompt

W NOWYM czacie wklej oryginalne ćwiczenie + oceny awatarów:

Goal: Przepisz ćwiczenie tak, aby KAŻDY z 4 awatarów dał ocenę
minimum 9/10.

Context: Oto ćwiczenie: [WKLEJ]
Oto oceny awatarów: [WKLEJ TABELĘ Z 5.2]

Source: Sugestie awatarów jako wytyczne do poprawy.

Expectations:
1. Dla KAŻDEGO awatara: zaimplementuj zmianę, którą zasugerował do 10/10
2. Oznacz co zmieniono: [ZMIANA DLA EWY], [ZMIANA DLA MARKA], itd.
3. Sprawdź czy zmiana dla jednego awatara nie psuje oceny innego
4. Po zmianach: ponowna ocena przez każdego awatara
5. Jeśli któryś nadal daje <9/10: kolejna iteracja

Format: ćwiczenie v2.0 ze zmianami oznaczonymi + nowa tabela ocen.

Refleksja

• Ile iteracji potrzebowałeś do 9/10?
• Które awatary mają sprzeczne wymagania?
• Jak rozwiązałeś te konflikty?

Top 10 nieoczywistych promptów dla Copilot Chat 2026 (10 min)

Prompty, które naprawdę zmieniają produktywność — a większość ludzi o nich nie wie.

1. Reverse prompt engineering

Przeanalizuj ten tekst i napisz prompt, który by go wygenerował.
Następnie ulepsz ten prompt o 3 elementy i wygeneruj lepszą wersję.

[WKLEJ DOWOLNY TEKST]

Dlaczego działa: Uczysz się od istniejących wyników zamiast pisać prompt od zera.

2. Sokratejski dialog

NIE dawaj mi odpowiedzi. Zamiast tego zadaj mi serię 5 pytań
sokratejskich, które doprowadzą mnie do samodzielnego rozwiązania
problemu: [OPISZ PROBLEM].
Po każdej mojej odpowiedzi — kolejne pytanie pogłębiające.

Dlaczego działa: Idealne do mentoringu studentów i własnego myślenia.

3. Red team mojego dokumentu

Wciel się w najbardziej krytycznego recenzenta. Znajdź WSZYSTKIE słabe
punkty, niejasności, braki logiczne i potencjalne kontrargumenty.
Bądź bezlitosny. Dla każdego problemu: numer akapitu + sugestia naprawy.
NIE chwal — szukaj TYLKO problemów.

[WKLEJ TEKST]

Dlaczego działa: AI domyślnie jest uprzejme. Ten prompt wymusza krytyczne myślenie.

4. Constraint stacking: budowanie ograniczeń warstwami

Warstwa 1 (treść): Napisz abstrakt artykułu naukowego o [TEMAT].
Warstwa 2 (format): Struktura IMRAD, max 250 słów, 5-7 słów kluczowych.
Warstwa 3 (styl): Język angielski, czas przeszły w Metodach i Wynikach,
  czas teraźniejszy we Wstępie i Dyskusji.
Warstwa 4 (meta): Na końcu oceń abstrakt według kryteriów IEEE
  i zaproponuj 1 poprawkę.

Dlaczego działa: Precyzyjne warstwy ograniczeń radykalnie podnoszą jakość.

5. "Zadzwoń do eksperta"

Dla tego problemu: [OPIS]
Zidentyfikuj 3 różne dziedziny ekspertyzy, które pomogą go rozwiązać.
Dla każdej: wciel się w eksperta i odpowiedz z tej perspektywy.
Na końcu: synteza — co mówi konsensus 3 ekspertów?

Dlaczego działa: Jedno pytanie, trzy perspektywy, jedna synteza.

6. Spaced repetition generator

Stwórz 20 fiszek (flashcards) na temat [TEMAT].
Format per fiszka: PRZÓD (pytanie) | TYŁ (odpowiedź max 2 zdania) |
TAG (łatwe/średnie/trudne) | INTERWAŁ (1/3/7/14/30 dni)
Eksportuj jako tabelę CSV gotową do importu do Anki.

Dlaczego działa: Gotowy materiał do efektywnej nauki — dla siebie lub studentów.

7. "Odwróć perspektywę"

Napisałem ten email/raport/decyzję: [WKLEJ]

Pokaż mi:
1. Jak odczyta to osoba, która się ze mną NIE zgadza?
2. Jak odczyta to osoba, która nie zna kontekstu?
3. Jak odczyta to osoba w stresie/pod presją czasu?

Dla każdej perspektywy: 1 cytat, który będzie źle zrozumiany
+ sugestia przeformułowania.

Dlaczego działa: Testuje komunikację przed wysłaniem.

8. Progressive disclosure: kurs w 5 poziomach

Wyjaśnij [ZŁOŻONY TEMAT] na 5 poziomach:
1. Dla 10-latka (analogia ze świata codziennego)
2. Dla studenta I roku (podstawowa terminologia)
3. Dla studenta magistra (pełna formalność)
4. Dla doktoranta (niuanse i edge cases)
5. Dla eksperta (pytania otwarte i kierunki badań)

Każdy poziom: max 3 zdania.

Dlaczego działa: Natychmiast widzisz jak dostosować wyjaśnienie do odbiorcy.

9. Copilot Memory + Scheduled Prompt (combo)

Zapamiętaj: co poniedziałek o 8:00 potrzebuję podsumowania
nadchodzących terminów z mojego kalendarza akademickiego
na najbliższy tydzień. Format: lista z priorytetami.

Dlaczego działa: Automatyzuje cotygodniowy rytuał planowania. Wymaga M365 Copilot.

10. "Zbuduj mi rubrikę do oceny TEGO promptu"

Stwórz rubrykę do oceny jakości promptów do Copilot Chat.
5 kryteriów, 4 poziomy (1-4 pkt), z opisem każdego poziomu.
Następnie OCEŃ ten sam prompt, który właśnie napisałeś,
używając swojej własnej rubryki. Bądź szczery.

Dlaczego działa: Meta-ocena — AI ocenia jakość SWOICH instrukcji.

Ściągawka do wydruku

4 elementy skutecznego promptu (Microsoft)

Kiedy który tryb?

Nowe funkcje 2025-2026 — kiedy używać?

5 złotych zasad

1. Jeden prompt = jedno zadanie
2. Podaj kontekst — AI nie czyta w myślach
3. Podaj źródło — bez Source Copilot zgaduje
4. Definiuj format — tabela, email, lista, kod
5. Weryfikuj ZAWSZE — szczególnie liczby, cytaty i źródła

Źródła Microsoft Learn

• Write effective prompts — Microsoft Learn
• Craft effective prompts for M365 Copilot — Microsoft Learn
• Copilot Chat Overview — Microsoft Learn
• Copilot Personalization and Memory — Microsoft Learn
• Copilot Prompt Gallery — Microsoft Learn
• Scheduled Prompts — Microsoft Learn
• Code Interpreter — Microsoft Learn
• Copilot Release Notes — Microsoft Learn

Warsztaty przygotowane dla uczelni w Polsce | 2026 Oparte na oficjalnych best practices Microsoft Learn + zweryfikowane źródła marzec 2026