1. |
2. Odnos in uporaba umetne inteligence v trženju med slovenskimi podjetjiMaja Konečnik Ruzzier, Mitja Ruzzier, Matej Rus, 2026, izvirni znanstveni članek Opis: Članek predstavlja umetno inteligenco (UI) kot prelomno silo, ki spreminja in nadgrajuje poslovanje ter trženje v podjetjih. Empirična raziskava, izvedena med 113 zaposlenimi, analizira odnos, pogled in uporabo UI v trženju med slovenskimi podjetji. Rezultati kažejo, da imajo zaposleni izrazito pozitiven odnos do UI, predvsem kadar je uporabljena etično in odgovorno. Največjo dodano vrednost prepoznavajo pri analitiki podatkov, chatbotih in virtualnih asistentih, analizi mnenj ter avtomatizaciji procesov, medtem ko jo slovenska podjetja trenutno največ uporabljajo pri ustvarjanju vsebin. Trenutno so med slovenskimi podjetji najbolj uporabljena generativna orodja, predvsem ChatGPT (81,4 %), sledijo orodja za avtomatizacijo oglaševanja (33,6 %) ter orodja za generiranje vizualnih vsebin, kot je Midjourney (23,0 %). Sklepno rezultati raziskave razkrivajo velik optimizem glede prihodnje vloge UI v poslovanju in trženju, ob hkratni poudarjeni skrbi za njeno etično uporabo ter ohranjanju aktivne vloge človeka pri kompleksnih in zahtevnih nalogah.
Ključne besede: Slovenija, podjetje, trženje, umetna inteligenca
Objavljeno v RUP: 09.06.2026; Ogledov: 309; Prenosov: 6
 Celotno besedilo (193,92 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. |
4. Etični vidiki rabe generativne umetne inteligence v izobraževanjuErnest Ženko, 2026, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Prispevek se posveča etičnim vidikom uporabe generativne umetne inteligence (Gen-UI) v izobraževanju, ki postaja pomembno področje sodobnega pedagoškega razmisleka. Avtor ugotavlja, da se je uvedba Gen-UI v šolsko in univerzitetno okolje zgodila kot spontani prihod tehnologije, brez načrtovanih postopkov in okvirov vrednotenja, kar sproža številna vprašanja o avtentičnosti, pravičnosti, zasebnosti, odgovornosti in trajnosti. V prispevku so predstavljeni ključni etični okviri UNESCO, OECD in Evropske komisije, ki skupaj oblikujejo jedro globalnega pristopa, ki se usmerja k zaupanja vredni umetni inteligenci. Poudarek je na tem, da etična uporaba Gen-UI ne pomeni omejevanja tehnologije, pač pa njeno umestitev v širši humanistični in pedagoški okvir, kjer tehnologija podpira človekovo dostojanstvo, razvoj avtonomije in pravičnost. Posebej so izpostavljena temeljna načela odgovorne rabe, kot so človeški nadzor, preglednost, odgovornost, pravičnost, varnost in trajnost. V sklepu avtor opozarja, da etika v kontekstu umetne inteligence presega tehnična vprašanja ter predstavlja prizadevanje za ohranjanje človeških vrednot v digitalni dobi: iskanje ravnotežja med tehnološkim determinizmom in etično avtonomijo.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, etika v izobraževanju, odgovorna raba tehnologije, zaupanja vredna umetna inteligenca, mednarodni etični okviri, človekovo dostojanstvo in avtonomija
Objavljeno v RUP: 22.04.2026; Ogledov: 454; Prenosov: 5
Celotno besedilo (329,45 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
5. Vloga generativne umetne inteligence pri razvoju spretnosti samoregulacije učenja : the case of Slovenia’s DC pensionsAlja Polanec, Sonja Čotar Konrad, 2026, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: V prispevku naslavljamo vlogo generativne umetne inteligence (Gen-UI) pri učenju in poučevanju, s katero lahko podpremo individualizirano in diferencirano učenje in vklju čimo analizo napredka pri učenju ter prilagajamo učne strategije posamezniku. Osrednji proces učenja, ki ga z Gen-UI lahko podpremo, je samoregulacija učenja (SRU). V pri spevku obravnavamo najpogosteje navedena modela SRU, ki poudarjata medsebojno povezanost in cikličnost faz načrtovanja, izvedbe in samorefleksije učenja, pri čemer v vsaki fazi nakažemo, kako lahko vključevanje Gen-UI podpre vsako izmed njih. Nada lje izpostavljamo, kako lahko orodja Gen-UI vključujemo v različne komponente SRU: na kognitivni ravni s spodbujanjem strategij ponavljanja, elaboracije in organizacije z omogočanjem sinteze znanja, iskanja analogij ter oblikovanja konceptualnih povezav; na metakognitivni ravni podpira načrtovanje (npr. določanje SMART ciljev), spremljanje razumevanja in refleksirano vrednotenje; na motivacijsko-čustveni ravni prispeva k večji samoučinkovitosti, notranji motivaciji ter zmanjševanju testne anksioznosti. V prispev ku izpostavljamo tudi nove modele vključevanja Gen-UI v učenje in poučevanje, kot sta HHAIR (Hybrid Human-AI Regulation) in ISAR (Inversion, Substitution, Augmentation, Redefinition), ki poudarjata postopno prenosljivost samoregulacijskih spretnosti z UI na učenca ter redefinicijo učnih procesov kot najvišje ravni podpore učenju in poučevanju z vključevanjem Gen-UI. Kljub številnim prednostim rabe Gen-UI opozarjamo tudi na tve ganja, kot so čezmerno zanašanje na tehnologijo, zmanjšanje kritičnega mišljenja, meta kognitivna pasivnost, kognitivna lenoba in pristranost. Zato je učinkovitost rabe Gen-UI za spodbujanje SRU odvisna od smiselne, ozaveščene in reflektirane uporabe, ki lahko podpre poglobljeno in odgovorno samoregulacijo učenja.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca v izobraževanju, samoregulacija učenja, kritično mišljenje, model HHRI, model ISAR
Objavljeno v RUP: 22.04.2026; Ogledov: 491; Prenosov: 13
Celotno besedilo (1,24 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. |
7. |
8. |
9. |
10. Uporaba generativne umetne inteligence pri oblikovanju matematičnih besedilnih nalogNežka Kuzmin Delgiusto, Nuša Cafuta, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Prispevek raziskuje vlogo generativne umetne inteligence (ChatGPT) pri ustvarjanju matematičnih besedilnih nalog na razredni stopnji. Izpostavlja koristi in izzive pri uporabi tovrstne tehnologije z namenom prilagajanja učnega procesa ter izboljšanja kakovosti izobraževanja. Namen prispevka je preizkusiti in kritično ovrednotiti zmožnost generativne umetne inteligence pri oblikovanju smiselnih, kakovostnih in pedagoško ustreznih matematičnih besedilnih nalog v različnih matematičnih tematskih sklopih. Pri tem izhajamo iz predhodno določenih kriterijev (jasnost in razumljivost, povezava z realnim življenjem, uporaba ustrezne matematične terminologije, ustrezna zahtevnost glede na razvojno stopnjo, pravilno uporabljeni matematični koncepti), ki opredeljujejo kakovostno matematično besedilno nalogo. Študija primera je pokazala, da generativna umetna inteligenca lahko ustvari kakovostne matematične besedilne naloge. Kljub temu njena uporaba zahteva premišljeno integracijo v izobraževalni proces ter ustrezno pedagoško načrtovanje. Ključna predpogoja za učinkovito implementacijo tovrstne tehnologije sta kritično mišljenje učiteljev – ena izmed temeljnih kompetenc vseživljenjskega učenja – ter njihova sposobnost vrednotenja ustvarjenih nalog. Poleg tega je nujno redno strokovno usposabljanje o možnostih, omejitvah in etičnih vidikih uporabe sodobnih tehnologij v vzgojno-izobraževalnem sistemu.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, ChatGPT, matematične besedilne naloge, kritično mišljenje, vseživljenjsko učenje
Objavljeno v RUP: 07.01.2026; Ogledov: 1072; Prenosov: 11
Celotno besedilo (128,84 KB) |
