Szkolenie pt.: „Agent AI w wyborze czasopisma i dopasowaniu manuskryptu do wymogów redakcji”

O czym jest to szkolenie?

Szkolenie pokazuje, jak wykorzystać AI do wyboru czasopisma naukowego oraz przygotowania manuskryptu zgodnie z wymaganiami wybranej redakcji.

Uczestnicy nauczą się analizować profil czasopisma, jego zakres tematyczny, typy publikowanych artykułów oraz wymagania dla autorów. Następnie wykorzystają te informacje do oceny dopasowania własnego manuskryptu i przygotowania listy zmian potrzebnych przed jego złożeniem.

Podczas szkolenia będziemy pracować przede wszystkim z ChatGPT oraz materiałami dostępnymi na stronach wydawców i czasopism. Pokażemy, jak wykorzystać AI do porównywania czasopism, analizy instrukcji dla autorów, kontroli struktury artykułu oraz przygotowania manuskryptu do złożenia.

W trakcie szkolenia Uczestnicy będą mieli możliwość stworzyć własnego agenta AI w projekcie ChatGPT, który będzie wspierał wybór czasopisma, analizował jego wymagania, porównywał je z manuskryptem i przygotowywał listę zmian. Uczestnik będzie mógł dalej rozwijać agenta przy kolejnych artykułach.

Dla kogo?

• Dla naukowców i doktorantów przygotowujących artykuły do publikacji.
• Dla autorów, którzy mają gotowy lub częściowo gotowy manuskrypt i szukają odpowiedniego czasopisma.
• Dla badaczy, którzy chcą ograniczyć ryzyko wysłania artykułu do źle dobranego czasopisma.
• Dla osób, które chcą wykorzystać AI do kontroli zgodności manuskryptu z wymaganiami redakcji.

Program szkolenia

1. Wybór czasopisma jako element strategii publikacyjnej

Określanie kryteriów wyboru czasopisma z uwzględnieniem tematyki, stosowanego podejścia badawczego i rodzaju publikowanych badań, zakresu czasopisma, jego grupy odbiorców oraz ograniczeń wynikających z kierowania się wyłącznie wskaźnikami bibliometrycznymi.

2. Wyszukiwanie potencjalnych czasopism

Tworzenie listy czasopism odpowiadających tematyce artykułu, wykorzystanie ChatGPT do porządkowania i porównywania potencjalnych miejsc publikacji, analiza podobieństwa artykułu do wcześniej opublikowanych prac oraz przygotowanie krótkiej listy czasopism do dalszej analizy.

3. Analiza profilu czasopisma

Analiza zakresu tematycznego czasopisma na podstawie sekcji Aims & Scope, publikowanych problemów badawczych, metod i typów artykułów oraz ocena zgodności profilu czasopisma z celem i wkładem własnego artykułu, z uwzględnieniem potencjalnych obszarów niedopasowania.

4. Analiza wymagań redakcyjnych

Analiza instrukcji dla autorów (Guide for Authors) i innych wytycznych wydawcy, w tym wymagań dotyczących długości i struktury artykułu, abstraktu, słów kluczowych, tabel, rysunków, zasad cytowania, bibliografii, danych badawczych i materiałów dodatkowych, oraz przygotowanie checklisty wymagań dla wybranego czasopisma.

5. Ocena dopasowania manuskryptu do czasopisma

Porównanie tematu, celu i wkładu artykułu z profilem czasopisma, sprawdzenie zgodności struktury manuskryptu z oczekiwaniami redakcji oraz identyfikacja elementów wymagających zmiany przed złożeniem artykułu do czasopisma w formie raportu obejmującego elementy zgodne z wymaganiami, wymagające poprawy i brakujące.

6. Dopasowanie struktury i treści manuskryptu

Dostosowywanie układu sekcji i podrozdziałów oraz długości poszczególnych części i całego artykułu do wymagań czasopisma, a także dopasowanie sposobu prezentacji wkładu teoretycznego i praktycznego oraz eliminowanie lub skracanie treści, które nie wspierają głównej argumentacji.

7. Elementy formalne zgłoszenia artykułu

Weryfikacja tytułu, abstraktu, słów kluczowych i informacji o autorach, przygotowanie wymaganych deklaracji oraz informacji o finansowaniu i konflikcie interesów, a także sprawdzenie wymagań dotyczących wykorzystania AI, danych badawczych i etyki. 

8. Symulacja kontroli redakcyjnej przed złożeniem artykułu

Wykorzystanie ChatGPT do symulacji wstępnej oceny redakcyjnej, sprawdzenie zgodności zakresu artykułu z profilem czasopisma, identyfikacja potencjalnych przyczyn odrzucenia manuskryptu na etapie wstępnej oceny (desk rejection) oraz przygotowanie listy ostatnich zmian przed wysłaniem artykułu. 

9. Sesja Q&A

Odpowiedzi na pytania uczestników, analiza wybranych czasopism i manuskryptów, omówienie możliwości dalszego rozwijania własnego agenta AI oraz wskazanie kolejnych kroków prowadzących do złożenia artykułu w czasopiśmie.

Zakładane efekty szkolenia

• Uczestnik pozna sposoby wyszukiwania czasopism odpowiadających tematyce własnego artykułu.
• Uczestnik pozna kryteria analizy zakresu i profilu publikacyjnego czasopism.
• Uczestnik pozna sposoby interpretowania wymagań redakcyjnych.
• Uczestnik pozna kryteria porównywania potencjalnych czasopism i oceny dopasowania manuskryptu do wybranego tytułu.
• Uczestnik pozna zasady tworzenia checklisty wymagań redakcyjnych.
• Uczestnik pozna sposoby dostosowywania struktury i elementów formalnych manuskryptu do wymagań czasopisma.
• Uczestnik pozna potencjalne przyczyny odrzucenia artykułu na etapie wstępnej oceny redakcyjnej (desk rejection).
• Uczestnik pozna zasady przeprowadzania kontroli artykułu przed jego złożeniem do czasopisma.
• Uczestnik pozna możliwości rozwijania własnego agenta AI w ChatGPT wspierającego wybór czasopisma i dopasowanie manuskryptu do jego wymagań.

Wymagania techniczne

Uczestnik powinien mieć:

• komputer z dostępem do Internetu (więcej szczegółów poniżej w części „Platforma”),
• własny manuskrypt lub jego roboczą wersję,
• informacje o co najmniej jednym potencjalnym czasopiśmie,
• dostęp do strony internetowej wydawcy i instrukcji dla autorów.

Jeżeli uczestnik nie ma jeszcze wybranego czasopisma, podczas szkolenia wykorzysta swojego agenta AI do przygotowania listy potencjalnych czasopism i ich porównania.

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. (2026). Researcher as manager of the academic writing process with generative artificial intelligence. Framework for systematic literature review in management. International Journal of Social Research Methodology, 1-19.
  https://www.tandfonline.com/eprint/EDKXX6WQAFPNX8BNCFXP/full?target=10.1080/13645579.2026.2651311
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Vrontis, D. (2026). AI meets academia: transforming systematic literature reviews. EuroMed Journal of Business, 21(1), 345-369.
  https://www.emerald.com/emjb/article/21/1/345/1249905?casa_token=HhBJvmBN3AYAAAAA:w8fUYzm1V8UEhdkMUPEiaSVji0VsIETyXx0sZs6ek3zy11Guebu101WTdF6NUipsXhl4IiSinX2CqAer
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2026). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 58(1), 135-145.
  https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/09610006241295802
• Tomczyk, P. (2025). Don’t write, manage! Researcher as manager of systematic literature review process in management. Scientific Papers of Silesian University of Technology. Organization & Management / Zeszyty Naukowe Politechniki Slaskiej. Seria Organizacji i Zarzadzanie, (227).
  https://managementpapers.polsl.pl/wp-content/uploads/2025/09/227-Tomczyk.pdf 
• Tomczyk, P. (2025). Zrzucanie czaru, czyli pozamagiczne argumenty za i przeciw współpracy naukowca ze sztuczną inteligencją, PWN Nauka, 1/2025.
• Tomczyk, P. (2025). AI napisze za nas tekst naukowy? Forum Akademickie.
  https://forumakademickie.pl/zycie-akademickie/ai-napisze-za-nas-tekst-naukowy/
• 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
  https://link.springer.com/article/10.1057/s41270-024-00336-9
• 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.
  https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-62135-2_15
• Tomczyk, P., Brüggemann, 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.
  https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218213024500234

Uczestnictwo w szkoleniu wymaga umiejętności podstawowej obsługi komputera (tj. instalacja prostego programu, umiejętność logowania się do aplikacji typu ChatGPT, pracy z programem Word itp.)

Niektóre aplikacje, bądź ich funkcjonalności, zaprezentowane podczas szkolenia są płatne. Nie ma konieczności zakupu ich na potrzeby uczestnictwa w szkoleniu. Zostaną omówione w sposób wskazujący jakie funkcjonalności lub jakie ograniczenia są dostępne w wersjach bezpłatnych a jakie wymagają ewentualnego wykupienia subskrypcji. Informacje przekazane na szkoleniu pozwolą uczestnikowi na świadome podjęcie decyzji o sposobie dalszego korzystania z prezentowanych aplikacji.