Miniony tydzień przyniósł sporo wydarzeń, które nie zawsze trafiają na pierwsze strony portali, a realnie wpływają na to, jak będzie wyglądać nauka i edukacja w 2026 roku: od decyzji instytucji publicznych i uczelni, przez głośne publikacje badawcze, aż po konkretne „twarde” fakty z laboratoriów i kosmodromów. W tym zestawieniu mieszają się historie o przełomach i o planowaniu, o sukcesach i o bolesnych porażkach, które potrafią przesunąć całe harmonogramy programów badawczych.
Poniżej zebrałem wydarzenia z Polski i ze świata. Każde opisuję szerzej, bo w takich podsumowaniach najważniejsze jest nie „co się stało”, tylko „co z tego wynika” dla szkół, uczelni, grantów, rynku pracy, kierunków badań i codziennego życia ludzi, którzy uczą się albo uczą innych.
W pierwszym tygodniu stycznia pojawiła się informacja, że Politechnika Wrocławska (Wrocław University of Science and Technology) została przyjęta do CESAER – stowarzyszenia skupiającego wiodące uczelnie naukowo-techniczne w Europie. To nie jest „kolejna plakietka do gabloty”, tylko wejście do sieci, która w praktyce oznacza łatwiejsze budowanie konsorcjów, większą widoczność przy projektach międzynarodowych, lepszy dostęp do wspólnych inicjatyw w obszarach inżynierii, innowacji i transferu technologii oraz – co bywa równie ważne – wpływ na rozmowę o tym, jak ma wyglądać polityka naukowa i finansowanie badań w UE.
W realnym świecie nauki liczy się nie tylko to, czy zespół ma dobry pomysł, ale czy potrafi go „unieść” organizacyjnie: znaleźć partnerów, domknąć formalności, dowieźć rezultaty, a potem jeszcze zbudować wokół tego trwałe relacje i kolejne projekty. Członkostwo w takim gronie zwiększa prawdopodobieństwo, że uczelnia będzie częściej „na radarze” przy dużych, trudnych tematach, gdzie wchodzą wspólne laboratoria, infrastruktura, mobilność doktorantów, staże przemysłowe czy programy interdyscyplinarne. Dla studentów i doktorantów to może przełożyć się na bardziej międzynarodowe środowisko kształcenia i większą liczbę ścieżek rozwoju, a dla regionu – na mocniejszą pozycję w projektach łączących naukę z gospodarką.
Komisja Europejska uruchomiła nabór do nieformalnej grupy eksperckiej EURIAS, która ma doradzać w zakresie europejskiej polityki badań i innowacji dla sektora automotive. Na papierze brzmi to jak „kolejny zespół konsultacyjny”, ale w praktyce takie grupy potrafią wpływać na priorytety programów, kierunki finansowania, język dokumentów konkursowych i to, jakie kompetencje są uznawane za strategiczne. Motoryzacja to dziś nie tylko silniki i linie produkcyjne: to baterie, materiałoznawstwo, elektronika mocy, oprogramowanie, cyberbezpieczeństwo, czujniki, łączność, AI, a także kwestie środowiskowe i bezpieczeństwa dostaw.
Dla uczelni i instytutów badawczych to sygnał, że warto patrzeć na automotive jak na wielki „węzeł” interdyscyplinarny. Jeśli Europa chce utrzymać konkurencyjność, potrzebuje badań, które da się przełożyć na przemysł, ale bez zredukowania nauki do roli podwykonawcy. Tego typu ciała doradcze często stają się miejscem, gdzie ścierają się interesy producentów, dostawców, start-upów, organizacji społecznych i środowisk naukowych. Umiejętność przedstawienia perspektywy akademickiej – np. znaczenia badań podstawowych, standardów otwartych danych, kształcenia kadr i etyki technologii – bywa kluczowa, bo bez tego dyskusja skręca wyłącznie w stronę krótkoterminowych potrzeb rynku. W dłuższej perspektywie takie inicjatywy potrafią ustawić „mapę drogową” tematyki projektów w Europie na kilka lat.
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu opublikował informację o wydarzeniu poświęconym „dialogowi ze sztuczną inteligencją”. Tego typu inicjatywy są ważne nie dlatego, że „AI jest modne”, tylko dlatego, że uczelnie coraz częściej muszą zderzyć trzy rzeczy naraz: kształcenie (co i jak uczyć), naukę (jak badać i weryfikować narzędzia) oraz praktykę (jak używać AI w realnych procesach). W 2026 roku dyskusja o AI w edukacji nie dotyczy już wyłącznie plagiatów czy „czy wolno używać”, tylko jakości pracy, wiarygodności, odpowiedzialności i kompetencji cyfrowych.
„Dialog” jest tu słowem kluczowym: wiele instytucji próbowało w ostatnich miesiącach podejść do tematu zero-jedynkowo, kończąc albo w skrajnej prohibicji, albo w bezrefleksyjnym zachwycie. Tymczasem sensowne podejście polega na tym, żeby uczyć rozumienia ograniczeń modeli, budowania dobrych poleceń, krytycznej weryfikacji odpowiedzi, pracy na źródłach, a także etycznych aspektów użycia danych. Uczelnie mogą tu pełnić rolę „tłumacza” między technologią a społeczeństwem: pokazywać, gdzie AI realnie wspiera nauczanie (np. spersonalizowane ćwiczenia, wsparcie językowe, prototypowanie), a gdzie może szkodzić (np. automatyzacja ocen bez kontroli, halucynacje, bias). Takie wydarzenia mają też praktyczny wymiar: budują wspólny język między studentami, wykładowcami i administracją akademicką, co jest warunkiem wdrażania sensownych polityk uczelnianych.
W Polsce głośno wybrzmiała informacja o wyniku określanym jako „odkrycie dekady” – dotyczącym bezpośredniego pomiaru masy obiektu planetarnego, który nie krąży wokół gwiazdy (tzw. swobodnie unosząca się planeta). Tego typu obiekty są szczególnie trudne do badania, bo nie świecą własnym światłem jak gwiazdy, a jednocześnie ich „ślad” obserwacyjny bywa ulotny i zależny od precyzyjnych metod. W praktyce to sprawdzian zarówno dla instrumentów, jak i dla modeli interpretacyjnych: mówimy o sytuacji, w której o masie wnioskuje się nie z wygodnego układu orbitalnego, tylko z zjawisk i danych wymagających dużej ostrożności.
Znaczenie takiego wyniku jest większe niż sama astronomiczna ciekawostka. Jeżeli potrafimy lepiej ważyć obiekty planetarne bez gwiazdy-matki, to poszerza się nasze rozumienie tego, jak planety powstają i jak często mogą być „wyrzucane” z układów w wyniku dynamiki grawitacyjnej. To wpływa na modele ewolucji układów planetarnych, a pośrednio także na statystyki dotyczące tego, jak powszechne mogą być planety podobne do Ziemi. Dla polskiej nauki istotne jest też coś innego: pokazanie, że udział w międzynarodowych projektach obserwacyjnych i analizach danych może prowadzić do wyników, które rezonują globalnie. Takie sukcesy często mają efekt domina: łatwiej o kolejnych partnerów, o granty, o przyciąganie doktorantów i postdoków, a także o budowanie kompetencji w obszarach bardzo „przyszłościowych”, jak analiza wielkich zbiorów danych astronomicznych.
Na początku tygodnia pojawiła się informacja o badaniach, które – na podstawie globalnej analizy setek czaszek psowatych – wskazują, że wyraźna różnorodność kształtów i rozmiarów u psów zaczęła się co najmniej 11 tysięcy lat temu. To uderza w popularny, uproszczony obraz, według którego „wszystko zrobiły hodowle XIX wieku”. Oczywiście współczesne rasy są ekstremalne pod względem cech, ale te wyniki sugerują, że fundamenty zróżnicowania pojawiły się znacznie wcześniej i były powiązane z rolami, jakie psy pełniły w społecznościach ludzkich.
Dla nauki to ważny przykład, jak nowe metody (np. zaawansowana analiza kształtu i modeli 3D) potrafią wyciągnąć dodatkową informację z materiału, który w muzeach leży czasem od dekad. Dla edukacji – to świetny case do pokazywania, jak działa współczesna nauka: nie zawsze w postaci „jednego genialnego odkrycia”, ale często poprzez żmudne zestawianie danych z wielu miejsc, standaryzację pomiarów, współpracę między instytucjami i otwartość na rewizję starych założeń. Takie badania są też bardzo „interdyscyplinarne”: łączą archeologię, biologię ewolucyjną, statystykę, informatykę i historię relacji człowiek–zwierzę. To dokładnie ten typ historii, który może zachęcać uczniów i studentów, bo pokazuje, że nauka nie jest zbiorem sztywnych faktów, tylko procesem korygowania obrazu świata, gdy pojawiają się lepsze dane i lepsze narzędzia analizy.
NASA opublikowała szczegółowy materiał o finalnych przygotowaniach do Artemis II – pierwszej załogowej misji programu Artemis, która ma zabrać czterech astronautów na trajektorię wokół Księżyca i z powrotem. W tym tygodniu mocno wybrzmiało, że program jest już w fazie, w której dominują testy, integracja systemów i procedury, a nie „ładne wizualizacje”. To moment, w którym pojedyncze usterki potrafią wywrócić harmonogram, bo wszystko jest połączone: rakieta, kapsuła, infrastruktura naziemna, logistyka, bezpieczeństwo ludzi i dostępność okien startowych.
Z perspektywy nauki i edukacji ten etap jest ważny z dwóch powodów. Po pierwsze, pokazuje „niewidoczną” część eksploracji kosmosu: zarządzanie ryzykiem, inżynierię systemów i kulturę bezpieczeństwa, które są równie kluczowe jak sama fizyka lotu. Po drugie, Artemis II jest magnesem dla kadr – rośnie zainteresowanie kierunkami inżynierskimi, kosmicznymi i informatycznymi, ale też obszarami takimi jak medycyna kosmiczna, psychologia długich misji czy prawo kosmiczne. W praktyce sukces albo opóźnienia tego typu projektów przekładają się na to, jakie kompetencje będą najbardziej poszukiwane i jak uczelnie układają programy kształcenia. Dodatkowo NASA komunikując plan testów i kamienie milowe, daje materiał edukacyjny pierwszej klasy: można na tym uczyć planowania projektu, zależności krytycznych i tego, dlaczego „ostatnie 10%” w dużych systemach bywa najtrudniejsze.
W tym tygodniu w obiegu medialnym mocno przebiła się informacja o planowanym wyprowadzeniu zestawu SLS + Orion na stanowisko startowe w Kennedy Space Center. Sama data rollout’u jest elementem „operacyjnej” układanki: zależy od pogody, gotowości sprzętu i tego, czy nie pojawi się nic, co wymusi dodatkowe prace w budynku montażowym. W programach kosmicznych takie przesunięcia są normalne, a mimo to każda konkretna data ma znaczenie, bo uruchamia całą sekwencję działań: testy na stanowisku, próby tankowania, symulacje odliczania, przeglądy gotowości.
Dlaczego to interesuje edukację? Bo to idealny moment do opowiadania o tym, jak działa nauka i inżynieria w praktyce: „dowieźć” misję to nie tylko zaprojektować, ale też wdrożyć i przetestować. Rollout i późniejsze testy (np. próby generalne) są częścią budowania zaufania do systemu, a to zaufanie musi być oparte na danych. Dla uczelni i nauczycieli to pretekst, by uczyć o technologii kriogenicznej, o materiałach, o kontrolach jakości, o systemach redundancji, o logice procedur bezpieczeństwa. A dla opinii publicznej to przypomnienie, że „wielkie misje” mają bardzo konkretny, często prozaiczny wymiar: logistykę transportu, harmonogramy pracy zespołów i zarządzanie ryzykiem, które nie wybacza skrótów.
NASA poinformowała o separacji satelity Pandora od rakiety i wejściu na orbitę synchroniczną ze Słońcem. Pandora ma przez około rok prowadzić obserwacje około 20 egzoplanet, analizując sygnały związane z atmosferami (m.in. pod kątem obecności pary wodnej, zamgleń czy chmur), a równolegle badać aktywność gwiazd macierzystych. Ten drugi element jest szczególnie ważny: w praktyce obserwacje tranzytów egzoplanet często cierpią na „szum” pochodzący od samej gwiazdy, więc oddzielenie wpływu gwiazdy od sygnału atmosfery planety bywa kluczowe dla rzetelnych wniosków.
To wydarzenie dobrze pokazuje trend w nauce kosmicznej: nie tylko gigantyczne teleskopy za miliardy, ale też mniejsze, wyspecjalizowane misje, które odpowiadają na konkretne pytania badawcze. Dla edukacji i popularyzacji nauki Pandora jest wdzięcznym przykładem, bo łączy „kosmos” z czymś bardzo ludzkim: pytaniem o to, jak powszechne są warunki sprzyjające życiu i jak się je w ogóle wykrywa na odległość. Uczelnie mogą na tym uczyć fotometrii, analizy sygnałów, modelowania atmosfer i statystyki, a szkoły – podstaw metody naukowej: co mierzymy, jakie są źródła błędów, jak budujemy hipotezę i jak ją testujemy. W praktyce takie misje są też „szkołą kadr”: potrzebują inżynierów od oprogramowania, analityków danych, specjalistów od instrumentów i komunikacji, czyli kompetencji, które coraz mocniej przenikają cały rynek pracy.
Indyjska agencja kosmiczna ISRO odnotowała niepowodzenie misji PSLV-C62, wskazując na anomalię związaną z trzecim stopniem rakiety. Tego typu zdarzenia są w świecie kosmicznym szczególnie dotkliwe, bo jeden błąd może oznaczać utratę kilku satelitów i wielu miesięcy (a czasem lat) pracy zespołów. Nawet jeśli sama przyczyna techniczna zostanie dość szybko zidentyfikowana, konsekwencje rozlewają się szeroko: przegląd procedur, kontrola jakości, dodatkowe testy, czasowe wstrzymanie podobnych konfiguracji, a często także zmiany organizacyjne i „lekcje” wdrażane w całej linii programów.
W kontekście nauki to przypomnienie, że postęp technologiczny nie jest liniowy. Programy kosmiczne opierają się na zarządzaniu ryzykiem, ale ryzyka nie da się wyzerować – można je tylko redukować i kontrolować. Dla edukacji inżynierskiej takie przypadki są bezcenne, bo pozwalają uczyć na realnych zdarzeniach: jak prowadzi się analizę przyczyn źródłowych, jak odróżnia się „objaw” od „przyczyny”, jak projektuje się redundancję, jak buduje się kulturę raportowania problemów. Dla świata nauki w szerszym sensie ważne jest też to, że dostęp do przestrzeni kosmicznej jest infrastrukturą badawczą – a awarie wpływają na harmonogramy obserwacji, planowane eksperymenty, a czasem nawet na ciągłość danych. W skali globalnej każda taka awaria jest więc nie tylko „news’em”, ale elementem, który kształtuje tempo badań prowadzonych z orbity.
Komisja Europejska opublikowała informację o badaniu przygotowanym przez Europejski Bank Inwestycyjny we współpracy z KE (w ramach InvestEU Advisory Hub), które analizuje przyczyny relokacji innowacyjnych start-upów i scale-upów poza UE oraz możliwe działania naprawcze. To jest temat z pogranicza nauki, edukacji i gospodarki, bo w praktyce to właśnie firmy technologiczne wchłaniają dużą część absolwentów kierunków STEM, finansują współpracę badawczo-rozwojową i budują ekosystemy wokół uczelni. Jeśli firmy wyprowadzają się, uczelnie tracą partnerów projektowych, a regiony – miejsca pracy i strumień inwestycji w kompetencje.
Wnioski z takich analiz zwykle krążą wokół kilku osi: dostęp do finansowania na etapie wzrostu, jednolitość rynku (łatwość skalowania transgranicznego), regulacje, podatki, szybkość procedur, dostęp do talentów i jakość infrastruktury innowacji. Dla edukacji kluczowe jest to, że polityki proinnowacyjne i polityki edukacyjne muszą się zazębiać. Kształcenie kompetencji przyszłości bez otoczenia, które daje tym kompetencjom pracę i projekty, kończy się „drenażem mózgów” – a tego Europa stara się unikać. Z perspektywy uczelni oznacza to większą presję na praktyczność programów, na współpracę z biznesem, na inkubatory przedsiębiorczości oraz na ścieżki kariery naukowej, które nie zamykają się w murach akademii. W skrócie: nauka i edukacja są tu częścią równania konkurencyjności, a nie osobnym światem.
Uczelnia Atlas University w Stambule opublikowała komunikat o przełożeniu egzaminów finałowych zaplanowanych na 12 stycznia 2026 w związku z niekorzystnymi warunkami pogodowymi ogłoszonymi przez władze miasta. To pozornie „lokalny” news, ale dobrze ilustruje szerszy trend w edukacji: rośnie znaczenie odporności instytucji na zdarzenia zewnętrzne i gotowości do elastycznego zarządzania procesem dydaktycznym. Uczelnie i szkoły coraz częściej muszą działać w warunkach, w których harmonogram jest realnie narażony na zakłócenia: pogoda, transport, sytuacje kryzysowe, awarie infrastruktury.
Takie decyzje mają konsekwencje praktyczne: logistyczne (zmiana terminów, sal, dyżurów), psychologiczne (stres studentów, poczucie niepewności), a czasem także prawne i formalne (terminy zaliczeń, sesje poprawkowe, kwestie stypendialne). Dla edukacji jako systemu to sygnał, że nie wystarczy mieć „plan idealny”, trzeba mieć też plan awaryjny. Rozwija się znaczenie narzędzi hybrydowych, komunikacji kryzysowej, jasnych procedur i kultury organizacyjnej, która potrafi szybko podejmować decyzje bez chaosu. To także przypomnienie, że technologia w edukacji nie jest luksusem, tylko elementem bezpieczeństwa i ciągłości działania – o ile jest używana sensownie i z poszanowaniem jakości kształcenia.
W tym tygodniu Uniwersytet Gdański informował o wykładzie otwartym na Wydziale Biologii prowadzonym przez prof. Jacka Radwana. Tego typu wydarzenia, choć nie brzmią jak „breaking news”, mają realną wartość dla edukacji i kultury naukowej. Wykłady otwarte są jednym z niewielu formatów, które łączą kilka grup naraz: studentów, pracowników naukowych, osoby z zewnątrz i ludzi, którzy dopiero rozważają studia. To także przestrzeń, w której można zobaczyć naukę „na żywo” – jako argumentację, dyskusję, opowieść o metodach i niepewnościach, a nie tylko jako zestaw slajdów z gotową tezą.
W Polsce często narzekamy na dystans między uczelniami a społeczeństwem. Wydarzenia publiczne są jednym z najbardziej praktycznych sposobów, by ten dystans zmniejszać: budować zaufanie do nauki i pokazywać, że uniwersytet jest miejscem dialogu, a nie zamkniętą instytucją. Dla uczelni to także narzędzie rekrutacyjne (w najlepszym sensie): osoba, która usłyszy dobry wykład i poczuje, że rozumie tok myślenia naukowca, łatwiej uwierzy, że „to jest dla mnie”. W długim horyzoncie takie inicjatywy dokładają cegiełkę do jakości debaty publicznej, bo uczą rozumienia dowodów, weryfikowania twierdzeń i odróżniania wiedzy od opinii.
Redakcja Reklama Kontakt Nasze portale i blogi
Wszelkie prawa zastrzeżone | Dział tematyczny Mindly.pl | Materiały w publikacjach | Zasady korzystania & Polityka prywatności
