Książka stanowi pogłębioną, akademicką syntezę krajowego programu kształcenia nauczycieli w obszarze sztucznej inteligencji w edukacji zawodowej, osadzonego w ramach modernizacji systemu kształcenia i inicjatyw centrów doskonałości zawodowej i branżowych centrów umiejętności. Jej głównym celem jest wyposażenie nauczycieli przedmiotów zawodowych oraz ogólnokształcących w spójny zestaw kompetencji poznawczych, praktycznych i społecznych, które pozwolą im wprowadzać narzędzia AI do codziennej praktyki dydaktycznej w sposób skuteczny, bezpieczny prawnie, etycznie odpowiedzialny oraz środowiskowo zrównoważony. Publikacja łączy perspektywę nauczyciela technika teleinformatyka, mechatronika i informatyka z perspektywą dydaktyki ogólnej, dzięki czemu może służyć jako uniwersalny podręcznik dla szkół zawodowych i branżowych, a zarazem jako materiał referencyjny dla instytucji prowadzących kursy doskonalące nauczycieli.

Struktura książki wiernie respektuje logikę ramowego programu dziesięciu modułów tematycznych, jednocześnie porządkując je w dwie rozbudowane części odpowiadające dwóm rozdziałom książki. Zastosowana zasada organizacyjna od ogółu do szczegółu odzwierciedla intencję prowadzenia czytelnika krok po kroku, od podstawowych pojęć i prostych środowisk pracy do złożonych scenariuszy multimodalnych, pracy offline oraz zielonych strategii infrastrukturalnych. W obrębie każdego tematu czytelnik najpierw otrzymuje uogólniony model myślenia i działania, następnie konkretne przykłady dla przedmiotów ogólnych i zawodowych, a wreszcie precyzyjne procedury techniczne oraz narzędziowe checklisty uwzględniające różne środowiska sprzętowo systemowe: od domowego komputera z dostępem mobilnym po serwerownię szkolną.

Rozdział pierwszy przedstawia fundamenty odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy nauczyciela zawodowego. Otwiera go syntetyczne, ale analityczne wprowadzenie do podstawowych kategorii pojęciowych AI w kontekście edukacyjnym: modeli językowych, uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, analizy danych i wstępnie zarysowanej multimodalności. Celem nie jest tu techniczna rekonstrukcja algorytmów, lecz konceptualizacja AI jako środowiska pracy nauczyciela i jako komponentu ekosystemu szkolnego. Autor wskazuje, w jaki sposób narzędzia oparte na AI zmieniają relację między przygotowaniem materiałów, prowadzeniem lekcji a ocenianiem, i jak przesuwają akcent z pracy ręcznej na projektowanie procesów dydaktycznych.

Kolejne fragmenty rozdziału pierwszego przechodzą od teorii do konfiguracji konkretnych środowisk pracy. Szczegółowo opisano klasy narzędzi reprezentowane przez takie rozwiązania jak ChatGPT, Bielik, Gemini, prezio.ai czy Copilot oraz wybrane biblioteki uczenia maszynowego, traktowane jako reprezentanci szerszych kategorii technologicznych. Czytelnik otrzymuje zestaw spójnych, nienadmiarowo technicznych przewodników po instalacji i pierwszej konfiguracji w różnych konfiguracjach: na komputerach z systemem Windows, na laptopach typu MacBook, na stacjach roboczych klasy Mac Pro oraz na szkolnych komputerach stacjonarnych średniej klasy, przy założeniu zarówno pełnego dostępu do Internetu, jak i warunków ograniczonych. W ujęciu metodycznym są to tak zwane karty narzędzi, adresowane przede wszystkim do użytkowników nietechnicznych, które odpowiadają na pytania: czym jest dane narzędzie, do jakich zadań dydaktycznych się nadaje, jak bezpiecznie rozpocząć pracę oraz jakie typowe błędy metodyczne i techniczne należy przewidywać.

Istotną częścią rozdziału pierwszego jest rozwinięcie modułów dotyczących personalizacji nauczania oraz automatyzacji zadań dydaktycznych. Autor pokazuje, jak narzędzia AI mogą wspierać diagnozowanie potrzeb uczniów, konstruowanie planów nauki dostosowanych do poziomu i stylu uczenia się, a także generowanie zestawów zadań, testów, scenariuszy powtórek i raportów postępu. Równocześnie akcent położony jest na krytyczną kontrolę jakości: nauczyciel nie jest jedynie użytkownikiem gotowych materiałów tworzonych przez modele, lecz ich świadomym redaktorem i projektantem procesu, który potrafi weryfikować poprawność merytoryczną, adekwatność poziomu trudności oraz dostosowanie do wymogów dostępności cyfrowej i ochrony danych.

Kluczowym elementem tej części książki jest rozdział poświęcony etyce, prawu i bezpieczeństwu stosowania AI w edukacji. Przedstawiono w nim w przystępny, lecz ściśle uporządkowany sposób podstawowe wymogi prawne w zakresie ochrony danych osobowych (RODO) oraz minimalne standardy dostępności i inkluzywności zasobów cyfrowych, nawiązujące do aktualnych norm technicznych, takich jak EN 301 549 i wytyczne WCAG. Na tej bazie omawia się typowe kategorie ryzyk, od naruszeń poufności danych uczniów po ryzyka związane z błędami i uprzedzeniami w modelach, oraz sposoby ich systematycznej analizy i minimalizacji. Zastosowane pojęcia etycznej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, takie jak przejrzystość, odpowiedzialność i sprawiedliwość algorytmiczna, odwołują się do szerokiego dorobku współczesnej literatury naukowej, która powinna zostać szczegółowo zacytowana w docelowej wersji bibliografii.

W obrębie rozdziału pierwszego szczególnie rozbudowano także zagadnienie inżynierii promptów jako nowej kompetencji metodycznej nauczyciela. Książka przedstawia zasady projektowania zapytań i poleceń kierowanych do modeli oraz strategie iteracyjnego doskonalenia promptów tak, aby uzyskiwane treści wspierały cele kształcenia, a nie zastępowały procesu uczenia się ucznia. Ujęcie to łączy komponent językowy (jak formułować komunikaty), dydaktyczny (jak przekształcać cele lekcji w precyzyjne zadania dla modelu) i etyczno prawny (jak ograniczać w promptach możliwość generowania treści niepożądanych). Inżynieria promptów traktowana jest tutaj jako kompetencja kluczowa niezależnie od konkretnego narzędzia i wersji technologii, co odpowiada wymogowi, aby use case nie dezaktualizował się wraz ze zmianą rozwiązań rynkowych.

Wszystkie moduły pierwszego rozdziału zamykają się tak zwanymi pakietami do przekazania dalej. Są to syntetyczne zestawy materiałów, które nauczyciel może bezpośrednio wykorzystać, szkoląc radę pedagogiczną, zespół przedmiotowy lub uczniów starszych klas. Każdy pakiet zawiera podsumowanie kluczowych zasad etycznych i prawnych, listę najważniejszych norm i dobrych praktyk, przykładowy konspekt 30 lub 45 minutowej mini prelekcji oraz propozycje prostych ćwiczeń analizy ryzyka i konstruowania regulaminów korzystania z AI w szkole. Dzięki temu książka pełni funkcję nie tylko podręcznika indywidualnego, lecz także narzędzia do budowania wewnątrzszkolnych systemów kompetencji w obszarze AI.

Rozdział drugi koncentruje się na zaawansowanych, ale praktycznie ugruntowanych obszarach: multimodalnych modelach AI, pracy w warunkach ograniczonej infrastruktury oraz zielonych kompetencjach cyfrowych, splecionych z projektowym podejściem do planowania lekcji. Jego pierwsza część rozwija zagadnienia multimodalności, rozumianej jako równoległe przetwarzanie tekstu, obrazu, dźwięku i innych danych, i pokazuje, jak tego typu modele można włączać w różne typy zajęć. Autor prowadzi czytelnika przez przykłady z przedmiotów ogólnych (język polski, matematyka, geografia, język obcy) oraz z przedmiotów zawodowych powiązanych z teleinformatyką, mechatroniką i informatyką, ilustrując, w jaki sposób łączenie różnych mediów może wzmacniać uczenie się przez działanie i rozwijanie myślenia wizualnego, przestrzennego oraz proceduralnego.

Kolejne części rozdziału drugiego szczegółowo omawiają scenariusze wykorzystania AI w warunkach ograniczonych zasobów. Zrekonstruowano kilka typowych profili infrastrukturalnych: środowisko domowe jednego komputera z dostępem mobilnym, pracownia szkolna z kilkoma stanowiskami i obciążoną siecią bezprzewodową, a także szkołę dysponującą kilkoma serwerami, na których można uruchamiać lekkie modele lokalne. Dla każdego profilu książka proponuje dobór klas narzędzi (modele chmurowe a modele offline, rozwiązania typu Bielik czy inne lekkie modele uruchamiane lokalnie) oraz wzorcowe procedury konfiguracji i zabezpieczeń, tak aby nawet w minimalnej konfiguracji sprzętowej możliwe było wdrażanie kluczowych elementów programu nauczania.

Szczególne miejsce zajmuje tu refleksja nad zielonymi kompetencjami i zrównoważonymi praktykami w obszarze AI. Autor analizuje wpływ wyboru architektury systemu, lokalizacji centrów danych, konfiguracji modeli i praktyk użytkowania na zużycie energii i ślad środowiskowy szkoły lub instytucji szkoleniowej. Na tej podstawie formułowane są praktyczne rekomendacje dotyczące optymalizacji zapytań, lokalnego przetwarzania danych, minimalizowania transferu czy stosowania energooszczędnych serwerów. Te wątki także odwołują się do rosnącej literatury dotyczącej zielonej informatyki i wymagają osobnego uzupełnienia o szczegółowe odniesienia bibliograficzne.

W rozdziale drugim rozbudowano również moduł projektu końcowego, w którym nauczyciel, korzystając z wcześniejszych rozdziałów, opracowuje pełny scenariusz lekcji lub cyklu zajęć z wykorzystaniem narzędzi AI, łącząc elementy inżynierii promptów, personalizacji, automatyzacji dydaktyki, wymogów prawnych, zasad dostępności i zielonych praktyk. Projekt ma formę dokumentu dydaktycznego, który może być realnie wdrożony, oceniany i dalej modyfikowany. Książka przedstawia kryteria oceny takich projektów w kategoriach poprawności technicznej, trafności rozwiązań metodycznych, zgodności z zasadami etyki i prawa oraz jakości refleksji autorefleksyjnej nauczyciela.

Metodycznie obie części książki są silnie zakorzenione w koncepcji nauczania przez działanie i refleksję nad działaniem. Każdy moduł zawiera wyraźne rozróżnienie pomiędzy komponentem teoretycznym, wprowadzającym kluczowe pojęcia, a komponentem praktycznym, w którym uczestnicy realizują zadania na stanowiskach komputerowych, konfigurują narzędzia, analizują wygenerowane materiały, testują scenariusze lekcji i przeprowadzają mini audyty ryzyka oraz wpływu środowiskowego. Wskazówki dla prowadzących kursy i nauczycieli adaptujących ćwiczenia do własnych warunków obejmują rekomendacje dotyczące przygotowania środowiska technicznego, sposobu wprowadzania zadań, monitorowania pracy uczestników i budowania atmosfery sprzyjającej krytycznemu, ale konstruktywnemu podejściu do technologii.

Na poziomie efektów kształcenia książka dąży do pełnej spójności z zestawem rezultatów zdefiniowanych w programie: wiedzą na temat podstaw AI, umiejętnością projektowania i prowadzenia zajęć z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji, kompetencjami w zakresie automatyzacji wybranych zadań dydaktycznych, a także zdolnością do identyfikacji i redukcji ryzyk, respektowania norm prawnych oraz wdrażania zielonych praktyk cyfrowych. Jednocześnie zwraca uwagę na rozwój kompetencji społecznych: współpracy w zespołach nauczycielskich, komunikowania zmian interesariuszom szkoły, odpowiedzialności za ochronę danych uczniów oraz krytycznej oceny wyników generowanych przez AI.

Całość książki tworzy spójną propozycję dydaktyczną, która łączy perspektywę polityki publicznej i systemowego wdrażania sztucznej inteligencji w edukacji z perspektywą codziennej pracy nauczyciela w klasie i warsztacie szkolnym. Dzięki połączeniu szczegółowych scenariuszy, neutralnych technologicznie wzorców działań i pakietów materiałów do dalszego przekazywania, książka ma szansę stać się narzędziem nie tylko podnoszenia indywidualnych kompetencji, lecz także kształtowania kultury odpowiedzialnego i zrównoważonego korzystania z AI w całych społecznościach szkolnych.