Szkolenie pt.: „Analiza literatury: ekstrakcja i porządkowanie kluczowych informacji”

O czym jest to szkolenie?

Szkolenie koncentruje się na wykorzystaniu narzędzi AI do ekstrakcji, organizowania i porządkowania kluczowych informacji z literatury naukowej. Uczestnicy dowiedzą się, jak skutecznie analizować publikacje, wyciągać najważniejsze treści oraz jak usprawnić pracę z dużą ilością źródeł. Szkolenie łączy teorię z praktyką, umożliwiając uczestnikom poznanie efektywnych strategii przetwarzania literatury.

Dla kogo?

• Naukowcy i doktoranci pracujący nad przeglądem literatury.
• Osoby prowadzące badania wymagające analizy dużych zbiorów tekstów.
• Redaktorzy i recenzenci naukowi, którzy chcą lepiej organizować przetwarzane treści.
• Wszyscy zainteresowani wykorzystaniem narzędzi AI do usprawnienia analizy literatury.

Jakie wartości dostarcza?

• Efektywność – szybka identyfikacja kluczowych informacji i generowanie podsumowań.
• Lepsza organizacja pracy – skuteczne metody porządkowania treści naukowych.
• Nowoczesne podejście – automatyczna ekstrakcja danych z abstraktów jak i pełnych tekstów.
• Praktyczne umiejętności – wykorzystanie konkretnych narzędzi do analizy literatury.

Ogólny program szkolenia

1.  Wprowadzenie do analizy literatury z wykorzystaniem AI:
   – Czym jest ekstrakcja informacji i dlaczego jest kluczowa?
   – Przegląd narzędzi wspierających analizę treści naukowych.
   
2.  Ekstrakcja kluczowych informacji z tekstów naukowych:
   – Automatyczne generowanie streszczeń i opisów.
   – Jak AI pomaga w identyfikacji najważniejszych fragmentów?
   
3.  Porządkowanie i organizacja treści:
   – Tworzenie powiązań tematycznych.
   – Zarządzanie źródłami i kategoryzacja wiedzy.
4.  Sesja Q&A:
   – Odpowiedzi na pytania uczestników i wskazówki dotyczące dalszego wykorzystania narzędzi AI.

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., &amp; 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., &amp; 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 &amp; eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham. >>LINK<<
• Tomczyk, P., Bruggemann, P., &amp; 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., &amp; Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print). >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., &amp; 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<<