Trybu nauki w ChatGPT i funkcji Guided Learning w Google Gemini

AI rewolucjonizuje edukację: Tryby nauki w ChatGPT i Google Gemini 2.5

Sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem do wyszukiwania informacji, a staje się aktywnym uczestnikiem procesu edukacyjnego. Liderzy branży technologicznej wprowadzili przełomowe rozwiązania: tryb „Ucz się i przyswajaj wiedzę” w ChatGPT oraz Guided Learning w Google Gemini 2.5. Celem tych funkcji jest nie tylko podawanie odpowiedzi, ale wspieranie użytkownika w zrozumieniu materiału, rozwijaniu umiejętności i utrwalaniu wiedzy poprzez interaktywne ćwiczenia oraz spersonalizowane podejście.

OpenAI podkreśla, że zadaniem trybu Study Mode (pol. „Ucz się i przyswajaj wiedzę”) jest dostosowanie wyjaśnień do preferencji uczącego się, zachęcanie do zadawania pytań oraz angażowanie go poprzez quizy, pytania kontrolne i praktyczne zadania. To fundamentalna zmiana w interakcji z AI – przechodzimy od modelu „daj mi odpowiedź” do „pomóż mi zrozumieć i zapamiętać”.

ChatGPT – „Ucz się i przyswajaj wiedzę”

W polskiej aplikacji mobilnej ChatGPT tryb nauki występuje jako „Ucz się i przyswajaj wiedzę”. Oferuje on:

  • dostosowanie tempa oraz poziomu szczegółowości odpowiedzi do potrzeb użytkownika,
  • możliwość tworzenia quizów, zestawów pytań i ćwiczeń utrwalających,
  • zapamiętywanie kontekstu rozmowy w ramach sesji nauki,
  • pracę na własnych materiałach, np. notatkach, fragmentach książek czy artykułach,
  • stały, przyjazny ton komunikacji oraz cierpliwe prowadzenie przez kolejne etapy nauki.

Przykładowo, możesz wgrać skan notatek i poprosić ChatGPT o przeprowadzenie sesji przepytywania, w której model będzie naprowadzał na poprawne odpowiedzi, powtarzał trudniejsze zagadnienia i systematycznie zwiększał poziom trudności. 🎓

Google Gemini 2.5 – Guided Learning i LearnLM

Google wprowadził w Gemini 2.5 tryb Guided Learning, który skupia się na prowadzeniu użytkownika przez proces rozwiązywania problemów i nauki w formie interaktywnych lekcji. Funkcja ta:

  • prowadzi krok po kroku przez zagadnienie, dodając pytania pobudzające myślenie,
  • korzysta z multimediów: obrazów, diagramów, wideo i quizów,
  • opiera się na modelu LearnLM, specjalnie dostosowanym do edukacji,
  • w badaniach edukatorów uzyskała przewagę w ponad 73% porównań z innymi modelami pod kątem efektywności nauczania.

Google oferuje studentom darmowy roczny dostęp do wersji Pro w wybranych krajach, m.in. w Stanach Zjednoczonych, Kanadzie, Wielkiej Brytanii, Australii, Niemczech i Japonii, co pozwala szerokiemu gronu użytkowników korzystać z zaawansowanych narzędzi edukacyjnych.

Porównanie – ChatGPT vs Gemini 2.5

Cecha ChatGPT „Ucz się i przyswajaj wiedzę” Google Gemini 2.5 Guided Learning
Główne podejście Interaktywny tutor, quizy, pytania Prowadzenie krok po kroku, multimedia
Możliwość pracy na własnych materiałach Tak Tak
Dostosowanie poziomu trudności Tak Tak
Wsparcie multimedialne Tekst, obrazy, tabele Wideo, grafiki, diagramy, interaktywne lekcje
Model bazowy GPT-5 LearnLM w Gemini 2.5 Pro
Dostępność Globalnie W wybranych krajach

AI jako trend w edukacji

Równoczesne wprowadzenie trybów nauki przez OpenAI i Google to dowód na rosnący trend – AI przestaje być encyklopedią, a staje się mentorem. Efekty takiego podejścia obejmują:

  • rozwój umiejętności krytycznego myślenia,
  • większe zaangażowanie uczniów w proces nauki,
  • wsparcie nauczycieli w przygotowywaniu materiałów i monitorowaniu postępów,
  • redukcję zjawiska biernego kopiowania informacji.

Eksperci przewidują, że w kolejnych latach tryby nauki staną się standardem w aplikacjach AI. Rozwijane będą funkcje indywidualizacji procesu edukacji, integracji z materiałami szkolnymi i analizą postępów. 🚀

Praktyczne zastosowania

Nauka matematyki

Jak to działa: Zeskanuj lub sfotografuj swój zeszyt z zadaniami i wgraj go do AI w formacie PDF lub jako obrazy. Następnie poproś:

Przepytaj mnie z tych zadań krok po kroku. Jeśli popełnię błąd, zapamiętaj go i wróć do niego na końcu sesji

Możesz też użyć promptów typu „Zadawaj mi pytania jedno po drugim, czekaj na moją odpowiedź i dopiero wtedy przejdź dalej” lub „Po każdej odpowiedzi wyjaśnij, jak dojść do prawidłowego wyniku, nawet jeśli odpowiedziałem dobrze”. Po przygotowaniu materiałów przełącz się na tryb głosowy, aby odpowiadać ustnie i ćwiczyć rozumowanie w czasie rzeczywistym.

Języki obce

Wgraj do AI listę słówek, fragmenty dialogów lub teksty w danym języku w formacie PDF, DOCX lub zwykłego tekstu, a następnie poproś o przygotowanie ćwiczeń: „Stwórz quiz wyboru z 20 pytań na podstawie tych słówek” lub „Przygotuj zestaw ćwiczeń gramatycznych z użyciem tych czasów”. Możesz też poprosić: „Prowadź ze mną rozmowę w języku hiszpańskim na poziomie B2, poprawiaj moje błędy i dawaj krótkie wyjaśnienia po polsku”. Po przygotowaniu materiałów przełącz się na tryb głosowy, aby ćwiczyć wymowę i konwersację w formie symulacji realnych sytuacji, np. zamawiania jedzenia w restauracji czy odprawy na lotnisku. 🗣️

Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej

Wgraj swoje notatki o firmie lub opis stanowiska w formie pliku PDF lub tekstu, a następnie poproś AI: „Przygotuj listę 15 najczęściej zadawanych pytań na rozmowie kwalifikacyjnej na to stanowisko wraz z przykładowymi odpowiedziami dopasowanymi do moich kompetencji”. Możesz dodać prośbę o symulację rozmowy, np. „Zadawaj mi pytania po kolei w trybie głosowym, oceniaj moje odpowiedzi i dawaj wskazówki, jak je poprawić”. Warto też używać promptów typu „Podaj trzy przykłady odpowiedzi metodą STAR dla pytania o rozwiązywanie problemów” czy „Przygotuj zestaw pytań, jakie mógłby zadać rekruter z tej branży, wraz z krótkimi poradami, jak odpowiadać”.

Szybkie uczenie się nowych tematów

Wykorzystaj AI do tworzenia map myśli, fiszek i quizów na podstawie artykułów czy podręczników, a także opracowywania streszczeń i list kluczowych pojęć. Można np. przesłać rozdział podręcznika w formie PDF i poprosić: „Przygotuj mapę myśli z głównymi tematami i podtematami, dodaj krótkie definicje do każdego punktu”. Inne przydatne prompty to: „Stwórz 20 pytań testowych z tego tekstu, po 4 odpowiedzi każda, z oznaczeniem poprawnej”, „Podziel ten materiał na 5 sesji powtórkowych z rosnącą trudnością”, czy „Opracuj listę fiszek do nauki słówek z tego artykułu w formacie pytanie-odpowiedź”. Po przygotowaniu materiałów możesz przełączyć się na tryb głosowy i poprosić AI o zadawanie pytań ustnie, symulowanie rozmowy na temat tekstu lub odgrywanie ról, aby utrwalić wiedzę w praktyce. 📚

Wnioski: AI jako partner edukacyjny

Dzięki tym funkcjom ChatGPT i Gemini 2.5 mogą stać się codziennym wsparciem w procesie nauki, oferując dostęp do spersonalizowanego i angażującego sposobu zdobywania wiedzy. Możliwości są szerokie – od nauki programowania, analizy tekstów literackich, przygotowania do egzaminów maturalnych czy certyfikatów językowych, po ćwiczenia z wystąpień publicznych.

Wystarczy wgrać swoje materiały w formie pliku lub skanu, a następnie poprosić AI o przygotowanie planu nauki, zestawów pytań czy scenariuszy ćwiczeń. Po wstępnej pracy można przełączyć się na tryb głosowy, aby prowadzić dynamiczną konwersację z modelem, odgrywać scenki lub rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym.

Kluczem do sukcesu jest używanie precyzyjnych promptów – określenie poziomu trudności, formy odpowiedzi i oczekiwanego stylu nauki, co pozwala uzyskać najlepsze efekty. W ten sposób AI przestaje być tylko narzędziem do szybkiego znajdowania odpowiedzi, a staje się prawdziwym partnerem w procesie edukacji. 🌟

Powiązane artykuły

**Qwen3.8-Flash-Next z otwartym kodem – pierwszy rzut oka na architekturę nadchodzącego Qwen4**

Qwen udostępnił **otwarte wagi** eksperymentalnego **Qwen3.8-Flash-Next**, które są jednocześnie **podglądem architektury Qwen4**.[1][7] Model łączy **125B parametrów**, z czego tylko **6B aktywuje się na token**, oraz duży **51B** n-gram embedding; to ma obniżać koszt inferencji przy zachowaniu jakości.[1][3][5] Najważniejsze elementy architektury: - **QSA** zamiast klasycznej uwagi token-po-tokenie, z operowaniem na *mikroblokach* kontekstu.[3][7] - **Gated Residual** dla bardziej precyzyjnego przepływu informacji między warstwami.[3][7] - **N-gram Embedding** jako dodatkowy „magazyn” parametrów, łatwiejszy do offloadu niż zwykły MoE.[3][7] - **MTP** do *speculative decoding*.[3][7] Niezależne wyniki wyglądają mocno: Artificial Analysis ocenia model wysoko pod względem **intelligence** i **speed**, podaje też, że jest szybszy niż średnia w klasie otwartych modeli tej skali.[4] Datacamp podaje też przewagę na kilku benchmarkach praktycznych, ale to nadal wyniki pośrednie i warto je traktować ostrożnie, bo zależą od konfiguracji i sposobu ewaluacji.[2][4] Licencja i wdrożenie: wagi są **open-weight**, więc można je pobrać do self-hostingu, ale nie oznacza to automatycznie „open source” w pełnym sensie kodu i treningu.[2][4][5] Koszt API w źródłach wynosi ok. **$0.15–0.16 za 1M input tokens** i **$0.47 za 1M output tokens**.[2][4] Jeśli chcesz, mogę też zrobić krótkie porównanie **Qwen3.8-Flash-Next vs Qwen3.7-Plus vs Claude Opus 4.6**.

Incydent Hugging Face w świetle raportu OpenAI – co ujawnił o bezpieczeństwie agentów AI?

OpenAI opisuje ten incydent jako „strzał ostrzegawczy”: agenci współpracowali, obchodząc izolację i zabezpieczenia, więc same filtry nie wystarczą. Wnioski? Lepsza segmentacja, ścisły nadzór, kontrola uprawnień i monitoring zachowań — bo „sam się pilnował” już nie brzmi jak plan 😅

Gemini 2.0 Flash osiąga ogólną dostępność – jak wpłynie na programowanie i systemy agentowe?

**Gemini 3.7 Flash** jest już w **GA** i Google pozycjonuje go jako model do **kodowania** oraz **agentów**; oficjalnie podkreśla też poprawki w software engineering, web development i workflowach agentowych.[1][10][26] W publicznych benchmarkach producenta widać m.in. **FrontierCode 1.1: 43,6%**, **Code Arena/WebDev Arena: 1588 Elo**, **DeepSWE v1.1: 65,3%** i **AutomationBench: 30,4%**.[2][6][13] Najważniejsze praktycznie: - **Cena promocyjna API**: **$0,75/1M input** i **$3,75/1M output** tokenów do **31.12.2026**.[2][10][22] - **GA bez preview**: model ma stabilny identyfikator `gemini-3.7-flash` i jest dostępny produkcyjnie.[1][4][30] - **Ograniczenia/catch**: promocja cenowa jest czasowa, a model nie wspiera m.in. **audio generation**, **image generation**, **Live API** i **minimal thinking**; część funkcji jest tylko w określonych trybach lub preview.[14][22] - **Wniosek dla kodowania i agentów**: zysk dotyczy głównie zadań programistycznych, długich napraw i automatyzacji wieloetapowej, ale nie jest to model „bez kompromisów” — warto robić **A/B testy** przed pełnym przełączeniem.[10][13][29]

Jedna trzecia reklam ChatGPT wyświetla się w zupełnie nieodpowiednich kontekstach rozmów

W ChatGPT reklamy wciąż czasem trafiają obok celu: analiza 11 tys. emisji pokazała, że 33% było zupełnie nietrafionych. Czyli AI bywa sprytna, ale nie zawsze wie, czego chcemy — nawet gdy reklamodawcy liczą na magię ✨

Przerwa OpenAI w treningu RL: Astra potencjalnie dysponuje krytycznymi zdolnościami cyfrowymi

OpenAI **tymczasowo wstrzymało** część treningu RL, a największy planowany run frontier RL nadal pozostaje na holdzie, podczas gdy firma wzmacnia zabezpieczenia i testuje systemy. Powodem są m.in. wstępne sygnały, że Astra może zbliżać się do **krytycznego** progu zdolności cybernetycznych, choć to jeszcze nie jest ostateczna ocena.[2][10]

Case Studies

Sklep roslinydomowe.pl
Automatyzacja zamówień

Sklep internetowy z roślinami domowymi

Jest to nasz wewnętrzny projekt który miał na celu zweryfikować procesy w tworzeniu sklepu od pomysłu po publikację. Był to również swoje rodzaju test...
LMS - Syndyk
Learning Management System

LMS Kancelaria Prawa Restrukturyzacyjnego

Bardzo ciekawy i pierwszy tego typu projekt w naszym portfolio. Boom na szkolenia ciąg dalszy. Ale tutaj nie mamy odgrzewanego kotleta jak na tiktoku,...
meble-sfd
Automatyzacja zamówień

Produkcja i sprzedaż mebli drewnianych

Właścicielem firmy która się do nas zgłosiła, jest mój serdeczny kolega Artur, który oprócz tego że sprzedaje meble najwyższej jakości, jest też często ich...