Generativní AI může z přednášky připravit studijní oporu, pomoci studentům s procvičováním a nabídnout vyučujícímu další pohled na vlastní materiály. Na AI Monday Plzeň #7 jsem 1. září 2025 ukázal svůj postup od nahrávky přes přepis v UWebASR po chronologické shrnutí, témata diskutovaná nad rámec slajdů, slovníček a experimentální Custom GPT. Součástí přednášky byly také praktické limity: kvalita vstupu, lidská kontrola, ochrana soukromí a omezená zpětná vazba o používání chatbota.
Generativní AI otevírá ve výuce řadu praktických možností, pokud má k dispozici kvalitní podklady a její výstupy někdo kontroluje. Na AI Monday Plzeň #7 jsem představil postup, který používám pro přípravu doplňkových materiálů k vysokoškolským přednáškám. Přednáška začala 1. září 2025 v 19:00 v salonku restaurace Plzeňka a navázala na ni živá diskuse s publikem.
Od nahrávky ke studijním materiálům
Výklad se záměrně nedrží pouze slajdů. Základní fakta studenti najdou v PDF, zatímco během přednášky se můžeme věnovat aktuálním tématům, otázkám a souvislostem. Právě tyto odbočky bývají užitečné, zároveň se obtížně zachycují do ručně psaných poznámek.
Přednášku proto nahraji a zvuk převedu pomocí UWebASR na text. Přepis obsahuje chyby zejména u anglických odborných termínů, názvů knihoven a metod. Jazykový model dokáže při následném zpracování využít kontext oboru a vytvořit chronologické shrnutí výkladu, přehled bodů diskutovaných nad rámec slajdů a slovníček pojmů.
Pořadí jednotlivých kroků má praktický význam. Nejprve nechávám zpracovat samotný přepis, aby zůstal zachovaný skutečný průběh hodiny. Slajdy přidávám až poté pro porovnání a doplnění terminologie. Nejvíce ruční práce obvykle vyžaduje slovníček, ze kterého odstraňuji triviální nebo okrajové pojmy.
Custom GPT pro procvičování
Slajdy a odvozené textové materiály lze použít jako znalostní základ specializovaného Custom GPT. Student se může ptát na jednotlivé přednášky, nechat si vysvětlit rozdíl mezi dvěma metodami nebo spustit průběžný kvíz s okamžitým vyhodnocením. Podklady zároveň pomáhají chatbotu držet terminologii konkrétního předmětu.
Tento způsob použití jsem studentům nabízel experimentálně. Rozhraní tehdy poskytovalo pouze celkový počet interakcí, takže jsem neviděl, na co se studenti ptají ani zda jsou odpovědi věcně správné. Podrobnější vyhodnocování by vyžadovalo vlastní rozhraní a logování, které znovu otevírá otázky soukromí.
AI jako první kritik
Stejný princip lze obrátit směrem k vyučujícímu. AI používám pro hledání překlepů, kontrolu struktury slajdů, připomínky k anglickým textům a reflexi mluveného projevu. Opakovaná slova, nedokončené věty nebo nejasné přechody mezi tématy se z nahrávky hledají snáz než z vlastní paměti.
Výstup beru jako první připomínky před lidskou revizí. Umožňuje mi porovnávat různé verze materiálů a průběžně upravovat přednášky, které se kvůli vývoji technologií každý rok částečně mění.
Limity začínají už u vstupu
Výsledek závisí na kvalitě zvuku, způsobu vedení hodiny a dostupnosti řečníků v nahrávce. Při pohybu vyučujícího po místnosti nebo rozsáhlejší práci ve skupinách může být záznam neúplný. Generativní model někdy doplní kontext z dobře zachycené strany rozhovoru, takové doplnění stále vyžaduje kontrolu.
Nahrávky a úplné přepisy nezveřejňuji. Během diskuse zaznívají osobní názory vyučujícího i studentů a jejich veřejné šíření by omezovalo otevřenost výuky. Studentům dávám až odvozené materiály, ve kterých zůstávají témata a pojmy bez doslovného zachycení jednotlivých promluv.
V závěrečné diskusi jsme se věnovali také motivaci studentů a významu osobní účasti. Doplňkové materiály pomáhají především lidem, kteří se chtějí tématu věnovat do hloubky. Živá přednáška jim stále nabízí možnost řídit diskusi, ptát se a propojit výklad s praktickou projektovou prací.
Úplné slajdy přednášky jsou dostupné v Gamma. Navazující doplňkové materiály obsahují praktický postup pro nahrání a přepis přednášky, konkrétní prompty, převod výsledků do PDF a ukázku Custom GPT. AI Monday publikovalo také videozáznam na Patreonu.
Abstrakt
Přednáška představila praktický postup pro zpracování vysokoškolské přednášky pomocí automatického rozpoznávání řeči a generativní AI. Z nahrávky vzniká textový přepis, chronologický přehled výkladu, seznam témat diskutovaných nad rámec slajdů a slovníček odborných pojmů. Tyto materiály mohou sloužit také jako znalostní základ specializovaného chatbota pro vysvětlování látky a přípravu na zkoušku. Druhá část se věnovala využití AI jako prvního kritika výukových materiálů a mluveného projevu. Diskuse zahrnula kvalitu přepisu, etiku nahrávání, soukromí studentů, nutnost lidského dohledu a omezené možnosti vyhodnocení přínosu Custom GPT.
Odkazy
- Slajdy přednášky: Prezentace s workflow zpracování přednášek, ukázkami promptů, Custom GPT a přehledem přínosů a omezení.
- Záznam přednášky na Patreonu AI Monday: Videozáznam publikovaný organizátory; celý příspěvek vyžaduje přístup k obsahu AI Monday na Patreonu.
- Program AI Monday Plzeň #7: Program akce s časem přednášky, anotací, místem konání a profilem řečníka.
- Doplňkové materiály k přednášce: Třístránkový praktický návod k nahrávání zvuku, přepisu pomocí UWebASR, tvorbě tří studijních výstupů pomocí konkrétních promptů, převodu Markdownu do PDF a nastavení Custom GPT.
- UWebASR: Služba pro automatické rozpoznávání řeči použitá v představeném postupu.
- Navazující článek o AI ve výuce Internetových technologií: Praktická zkušenost z dalšího semestru, která propojuje výukové materiály, studentské projekty a transparentní používání AI.