Krążący w mediach społecznościowych zestaw sześciu promptów zmienia Claude’a z maszyny do podawania gotowych odpowiedzi w nauczyciela, który zadaje pytania, wytyka luki w rozumowaniu i nie przepuszcza dalej, dopóki użytkownik naprawdę czegoś nie zrozumie. W redakcji AIPORT.pl korzystamy z tych promptów od jakiegoś czasu i działają bardzo dobrze, a badania nad AI w edukacji pokazują, dlaczego taki sposób pracy z czatbotem ma większy sens niż proszenie go o gotowe rozwiązania.
- Badanie opublikowane w 2025 roku w PNAS przez zespół Hamsy Bastani z Wharton School wykazało, że uczniowie korzystający ze zwykłego ChatGPT (GPT Base) wypadli podczas ćwiczeń o 48 proc. lepiej niż grupa kontrolna, ale na egzaminie bez AI uzyskali wyniki o 17 proc. gorsze niż uczniowie, którzy nigdy z AI nie korzystali.
- Anthropic wprowadził tryb nauki (Learning mode) w Claudzie w kwietniu 2025 roku, a od 14 sierpnia 2025 roku jest on dostępny dla wszystkich użytkowników jako styl „Learning"; analogiczne funkcje uruchomiły też OpenAI w lipcu 2025 roku i Google w sierpniu 2025 roku.
- Według polskiej edycji raportu EU Kids Online 2026, opartego na próbie 1502 osób i opublikowanego 9 kwietnia 2026 roku, już 8 na 10 badanych uczniów korzysta z generatywnej AI, ale blisko 63 proc. z nich uzyskało niski wynik w teście wiedzy o mechanizmach działania internetu.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Gotowe odpowiedzi od AI poprawiają wyniki w ćwiczeniach, ale pogarszają wyniki na egzaminie
Największy argument za tymi promptami nie pochodzi od ich autora, tylko z badania opublikowanego w 2025 roku w PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), jednym z najważniejszych czasopism naukowych w USA. Zespół Hamsy Bastani z Wharton School i Uniwersytetu Pensylwanii dał blisko tysiącu licealistów uczących się matematyki dostęp do korepetytorów opartych na GPT-4. Jedna wersja naśladowała zwykły interfejs ChatGPT (GPT Base), a druga miała prompty zaprojektowane tak, by chronić proces nauki (GPT Tutor).
Wyniki dobrze pokazują pułapkę, w którą wpada większość ludzi korzystających z AI do nauki:
- w trakcie ćwiczeń z pomocą AI grupa GPT Base wypadła o 48 proc. lepiej niż grupa kontrolna, ale na egzaminie bez AI uzyskała wyniki o 17 proc. gorsze niż uczniowie, którzy nigdy z AI nie korzystali,
- grupa GPT Tutor poprawiła wyniki ćwiczeń aż o 127 proc., a na egzaminie wypadła mniej więcej tak samo jak grupa kontrolna,
- według autorów uczniowie bez zabezpieczeń traktowali GPT-4 jak kulę ortopedyczną podczas ćwiczeń, a potem radzili sobie gorzej samodzielnie.
Hamsa Bastani, profesor Wharton School i współautorka badania, tłumaczyła, że badaczy niepokoi scenariusz, w którym ludzie polegają na narzędziach AI i przez to „nie zbudują tych podstawowych umiejętności” / „won’t actually build those fundamental skills”.
Wniosek z badania jest prosty: sam dostęp do AI nie uczy. Uczy sposób, w jaki z AI się korzysta. I dokładnie w tym miejscu przydają się prompty, które zmuszają model do zadawania pytań zamiast podawania odpowiedzi.
Sześć promptów do nauki z Claude’em w polskiej wersji
Autor zestawu nie jest podpisany na grafikach, które krążą w sieci, dlatego nie podajemy jego nazwiska. Oryginał jest po angielsku, poniżej nasze tłumaczenia. W nawiasach kwadratowych wpisujesz własne dane. Prompty działają też w ChatGPT czy Gemini, ale my testowaliśmy je na Claudzie.
- Architekt osobistej ścieżki. Do planowania nauki pod konkretny cel i termin, a nie „nauki ogólnie”:
„Mój prawdziwy cel to [CEL]. Nie chcę uczyć się [UMIEJĘTNOŚĆ] ogólnie, chcę osiągnąć [KONKRETNY WYNIK] do [TERMIN]. Oto, co już wiem: [CO WIEM]. Zbuduj mi 7-dniową ścieżkę nauki. Każdy dzień ma mieć jedno zadanie na mniej niż 45 minut, jasny test, po którym poznam, czy zrobiłem je dobrze, i jedną rzecz do pominięcia, żebym nie tracił czasu. Jeśli cała ścieżka nie doprowadzi mnie do celu, przebudowuj ją, aż to zrobi.” - Pogromca krzywej uczenia się. Gdy trzeba szybko wejść w nowy temat i oddzielić to, co ważne, od tego, co można odpuścić:
„Jesteś nauczycielem, który ma ze mną tylko 4 godziny i nigdy więcej mnie nie zobaczy. Twoje jedyne zadanie: sprawić, żebym zaczął sprawnie posługiwać się [UMIEJĘTNOŚĆ], zanim skończy się czas. Żadnej teorii bez praktycznego zastosowania, żadnych ogólnikowych list. Powiedz mi trzy rzeczy: czego nauczyć się najpierw, co całkowicie zignorować i jakie jedno ćwiczenie, wykonane raz, stawia mnie przed 70 proc. osób, które uczyły się tego miesiącami. Potem naucz mnie pierwszego kroku i poczekaj na moją odpowiedź, zanim pójdziesz dalej.” - Tłumacz niezrozumiałego tekstu. Na trudny artykuł, dokumentację czy fragment podręcznika:
„Poniższy materiał mnie przerasta. Zanim cokolwiek wyjaśnisz, podaj mi jedną główną ideę, po której zrozumieniu reszta zacznie się układać. Wyjaśnij najpierw tylko ją, na codziennej analogii i bez terminów technicznych. Potem zadaj mi 3 pytania, na które odpowie tylko ktoś, kto naprawdę to zrozumiał. Jedno naraz, czekaj na każdą odpowiedź. Nie idź dalej, dopóki nie zaliczę wszystkich trzech. [WKLEJ MATERIAŁ]” - Symulator prawdziwych błędów. Zamiast wykładu dostajesz sytuację, w której łatwo się pomylić:
„Nie wyjaśniaj mi [POJĘCIE]. Wrzuć mnie od razu w realistyczną sytuację, w której muszę go użyć i prawdopodobnie popełnię błąd. Potem poczekaj na moją odpowiedź. Kiedy się pomylę, nie podawaj mi rozwiązania. Zadaj jedno pytanie, które zmusi mnie do znalezienia miejsca, w którym moje rozumowanie się posypało. Odpowiedź podaj dopiero po dwóch próbach. Potem powtórz to z nową sytuacją, aż zacznę odpowiadać dobrze bez wahania.” - Wymuszona metoda Feynmana. Nazwa pochodzi od Richarda Feynmana, fizyka i noblisty, kojarzonego z zasadą, że naprawdę rozumiesz coś dopiero wtedy, gdy umiesz to prosto wytłumaczyć:
„Uczyłem się dziś [TEMAT]. Wyjaśnię ci, co zrozumiałem, tak jakbyś miał 10 lat. Poczekaj na moje wyjaśnienie. W trakcie przerywaj mi za każdym razem, gdy użyję żargonu, którego nie potrafię zdefiniować, pominę krok w rozumowaniu albo uproszczę coś tak bardzo, że stanie się nieprawdą. Na koniec powiedz dokładnie, co te błędy mówią o tym, co w moim rozumieniu jest jeszcze chwiejne.” - Wykrywacz ukrytych luk. Dla tych, którym wydaje się, że już wszystko umieją:
„Myślę, że opanowałem już [UMIEJĘTNOŚĆ]. Udowodnij mi, że się mylę. Zadaj mi 5 pytań, które wyglądają na proste, ale obnażają luki kogoś, kto nigdy nie wszedł głęboko w temat. Jedno naraz, czekaj na każdą odpowiedź. Po każdej powiedz mi, co ujawnia o brakach w moich podstawach. Nie oszczędzaj mnie. Jeśli moja odpowiedź jest płytka, powiedz to wprost.”
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Wszystkie sześć promptów łączy jeden mechanizm: AI czeka na odpowiedź użytkownika
Prompty z zestawu różnią się celem, ale działają na tej samej zasadzie. Każdy z nich odbiera modelowi możliwość podania gotowca i każe mu zatrzymać się, zadać pytanie i ocenić odpowiedź człowieka. To dokładnie to, co w badaniu PNAS odróżniało skuteczny GPT Tutor od szkodliwego GPT Base.
Polecenia typu „jedno pytanie naraz”, „poczekaj na moją odpowiedź”, „nie podawaj rozwiązania przed dwiema próbami” brzmią banalnie, ale bez nich model ma naturalną skłonność do wyrzucenia od razu pełnej, gładkiej odpowiedzi. Użytkownik ją czyta, kiwa głową i ma poczucie, że się czegoś nauczył. Często niesłusznie.
W redakcji AIPORT.pl używamy tych promptów od jakiegoś czasu i szczerze mówiąc, zmieniły mój sposób pracy z Claude’em. Najbardziej doceniam „Wykrywacza ukrytych luk”, bo jest nieprzyjemny w najlepszym możliwym sensie. Pokazuje, że coś, co wydawało mi się opanowane, w rzeczywistości znam z nagłówków.
Mam jednak dwie uwagi. Po pierwsze, te prompty wymagają czasu i cierpliwości, a większość ludzi otwiera czatbota właśnie po to, żeby ten czas zaoszczędzić. Po drugie, AI nadal może się mylić, także wtedy, gdy ocenia nasze odpowiedzi. Korepetytor, który z pełnym przekonaniem chwali błędne rozumowanie, jest gorszy niż żaden. Dlatego przy ważnych tematach warto konfrontować to, czego nauczyliśmy się od AI, z dobrym podręcznikiem albo żywym człowiekiem.
Pytanie, które zadaję sobie coraz częściej, brzmi: czy szkoły nauczą uczniów tak korzystać z AI, czy zostawią ich z gotowcami?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Anthropic ma w Claudzie wbudowany tryb nauki, prompty idą o krok dalej
Ręcznie pisane prompty to nie jedyna droga. Anthropic wprowadził tryb nauki (Learning mode) w kwietniu 2025 roku w ramach Claude for Education, gdzie Claude stosuje metodę sokratejską i zadaje pytania w rodzaju „jakie dowody wspierają twój wniosek?”. Od 14 sierpnia 2025 roku tryb jest dostępny dla wszystkich użytkowników jako styl „Learning” w menu wyboru stylu. W Claude Code pojawiły się wtedy dodatkowo style Explanatory i Learning, a w tym drugim Claude zostawia w kodzie znaczniki #TODO i prosi programistę o samodzielne uzupełnienie fragmentów.
Konkurencja zrobiła to samo. OpenAI uruchomił tryb nauki w ChatGPT w lipcu 2025 roku, a Google w sierpniu dodał do Gemini funkcje prowadzonej nauki. Drew Bent, szef działu edukacji w Anthropic, mówił, że pomysł na tryb nauki wziął się z rozmów ze studentami, którzy wciąż wracali do pojęcia „brain rot”, czyli otępienia od bezmyślnego scrollowania i korzystania z gotowców.
Moim zdaniem wbudowany tryb nauki i opisane prompty dobrze się uzupełniają. Tryb Learning zmienia ogólny styl rozmowy. Prompty dają coś więcej: konkretny scenariusz, liczbę pytań, warunek przejścia dalej i bezlitosną ocenę.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polscy uczniowie masowo korzystają z AI, ale nie zawsze wiedzą, jak działa
Temat dotyczy w Polsce ogromnej grupy ludzi. Według polskiej edycji raportu EU Kids Online 2026, opublikowanego 9 kwietnia 2026 roku i opartego na reprezentatywnej próbie 1502 osób, już 8 na 10 badanych uczniów korzysta z generatywnej AI. Jednocześnie blisko 63 proc. respondentów uzyskało niski wynik w teście wiedzy o mechanizmach działania internetu, choć znaczna część uważa, że ma wysokie kompetencje cyfrowe.
Te liczby dobrze pokazują problem. Uczniowie AI używają, ale niekoniecznie umieją używać jej tak, żeby rzeczywiście się czegoś nauczyć. Opisane prompty to prosty i darmowy sposób na zmianę tego nawyku, dostępny dla każdego, kto ma konto w Claudzie, ChatGPT czy Gemini. Nauczyciele i rodzice mogą je po prostu pokazać dzieciom jako alternatywę dla „zrób mi to zadanie”.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl, testów promptów prowadzonych w redakcji oraz dodatkowych źródeł, w tym badania „Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics” opublikowanego w PNAS (2025, tom 122, nr 26), omówienia badania przez Knowledge at Wharton oraz relacji Engadget i Tom’s Guide o udostępnieniu trybu nauki w Claudzie. Polskie dane pochodzą z komunikatu Orange Polska o raporcie EU Kids Online 2026 z dnia 09.04.2026.
Zestaw promptów pochodzi z grafik udostępnianych w mediach społecznościowych, bez podpisu autora. Tłumaczenia na język polski: redakcja AIPORT.pl.
Wypowiedź Hamsy Bastani, profesor Wharton School, została zweryfikowana z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o wykorzystaniu AI w nauce i trybach edukacyjnych czatbotów.
