Ostatnie dni stycznia przyniosły zestaw wiadomości, które dobrze pokazują, jak mocno przenikają się dziś edukacja, nauka i infrastruktura wiedzy. Z jednej strony w Polsce trwa „przestawianie zwrotnicy” w oświacie (konsultacje dużych zmian programowych), a równolegle rośnie nacisk na praktyczne wsparcie środowisk akademickich: od wydarzeń projektowych MNiSW po realne inwestycje w aparaturę badawczą i dostęp do baz naukowych. Z drugiej strony na świecie widać dwa silne trendy: przyspieszenie w nauce napędzanej AI (od modeli genomowych po ostrzeżenia o „pozornej kompetencji” w szkołach) oraz powrót wielkiej narracji o eksploracji kosmosu, gdzie nawet „testy przed testami” stają się wydarzeniami o znaczeniu strategicznym.
Poniżej zebrałem dziesięć najważniejszych zdarzeń z Polski i ze świata. Każde opisane tak, by było jasne nie tylko „co się stało”, ale też dlaczego może to mieć konsekwencje w kolejnych miesiącach.
Ministerstwo Edukacji uruchomiło konsultacje publiczne dwóch projektów rozporządzeń dotyczących podstawy programowej (dla wychowania przedszkolnego i szkoły podstawowej) oraz ramowych planów nauczania. To jeden z tych momentów, w których „dokument” jest de facto decyzją o tym, jak będzie wyglądał szkolny tydzień, obciążenia uczniów, proporcje między naukami przyrodniczymi, humanistyką i edukacją praktyczną, a nawet sposób oceniania efektów pracy. Sama procedura konsultacyjna to nie tylko formalność: to etap, na którym najłatwiej wyłapać sprzeczności, nadmierne obciążenia godzinowe, luki w ciągłości treści między klasami oraz ryzyka organizacyjne (np. brak zasobów kadrowych do wprowadzenia zmian).
W tle konsultacji pojawia się też ważny wątek społeczny: szkoły i samorządy od dawna sygnalizują przeciążenie programowe i „gonitwę” w klasach IV–VIII. Jeśli celem reformy jest realne wyrównanie obciążeń i bardziej sensowne rozłożenie treści w czasie, to kluczowe będą szczegóły: jak przenoszone są treści między klasami, jak wygląda integracja przedmiotów przyrodniczych, oraz czy szkoła dostaje narzędzia do pracy projektowej bez udawania, że da się to zrobić „za darmo” (czasem, sprzętem i kompetencjami). To także moment, w którym środowiska nauczycielskie, akademickie i organizacje społeczne mogą wnieść uwagi o praktycznej wykonalności – czyli o tym, co w klasie da się zrobić w 45 minut, a co jest tylko ładną deklaracją w papierach.
Na Politechnice Warszawskiej odbyło się pierwsze spotkanie z cyklu „Dni projektów z MNiSW”. Tego typu wydarzenia bywają niedoceniane, a w praktyce potrafią realnie podnieść jakość wdrażania projektów finansowanych publicznie: porządkują oczekiwania grantodawcy, pokazują dobre praktyki w zarządzaniu ryzykiem i sprawozdawczością, oraz – co najważniejsze – tworzą wspólny język między instytucjami, które często utknęły w „swoich” procedurach. W nauce i szkolnictwie wyższym jednym z największych kosztów ukrytych jest koszt błędów projektowych: źle zaplanowane kamienie milowe, zbyt optymistyczne harmonogramy, niedoszacowane zasoby, a potem korekty, aneksy i opóźnienia. Spotkania zorientowane na praktykę pomagają te koszty obniżać.
Warto też zauważyć drugi wymiar: takie cykle są narzędziem budowania kultury projektowej w administracji nauki. Jeśli ministerstwo faktycznie chce, by finansowanie przekładało się na mierzalne efekty (badawcze, wdrożeniowe, edukacyjne), musi inwestować nie tylko w pieniądze, ale też w „kompetencje realizacji”. Dla uczelni i instytutów oznacza to nacisk na profesjonalizację biur projektów, lepsze zarządzanie zakupami aparatury, ochronę danych i praw własności intelektualnej, a także sensowniejsze planowanie zasobów ludzkich. To jest mniej medialne niż „nowy program”, ale w długim okresie bywa ważniejsze: nawet najlepszy konkurs grantowy nie zadziała, jeśli system realizacji będzie generował tarcie i wypalenie zespołów.
Politechnika Białostocka ogłosiła otwarcie Centrum Badań Mikroskopowych – infrastruktury, która ma umożliwiać badania w skali mikro i nano dla wielu obszarów: od inżynierii materiałowej, przez budownictwo i mechanikę, po nauki o środowisku. Z perspektywy nauki to nie jest „kolejna pracownia”, tylko wzmocnienie kompetencji, których nie da się łatwo zastąpić: możliwość obserwacji i charakterystyki materiałów na poziomie struktur, które decydują o właściwościach (wytrzymałość, odporność na korozję, przewodnictwo, starzenie, defekty, itd.). W praktyce nowoczesna mikroskopia i analityka materiałowa są dziś kręgosłupem rozwoju wielu branż: energetyki, elektroniki, budownictwa, medycyny materiałowej, a nawet gospodarki obiegu zamkniętego.
Równie ważny jest komponent edukacyjny. Dla studentów i doktorantów dostęp do takiej infrastruktury zmienia jakość kształcenia: uczą się nie tylko teorii, ale i pracy na aparaturze, interpretacji wyników, kontroli jakości danych i planowania eksperymentu. To są umiejętności, które potem „przenoszą się” do gospodarki – szczególnie jeśli centrum jest otwarte na współpracę z biznesem. W polskich realiach inwestycje w aparaturę często były punktowe i rozproszone; integracja zasobów w jednym centrum może poprawić efektywność (wspólny standard pracy, serwis, szkolenia, lepsze wykorzystanie urządzeń). Dla regionu to także sygnał: uczelnia buduje kompetencje, które mogą przyciągać projekty i partnerstwa przemysłowe, a to zwykle przekłada się na staże, tematy prac dyplomowych i realne wdrożenia.
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego zaprosiła pracowników naukowych i studentów do bezpłatnego testowania bazy GeoRef with Full Text, zapewniającej szeroki dostęp do literatury z obszaru nauk o Ziemi. Na pierwszy rzut oka to „tylko baza danych”, ale w środowisku akademickim dostęp do literatury jest jednym z najbardziej namacalnych czynników jakości badań i kształcenia. Jeśli student lub doktorant ma szybki dostęp do pełnych tekstów, łatwiej uczy się pracy ze źródłami, szybciej weryfikuje hipotezy i unika powielania tematów, które gdzieś już zostały opisane. Z kolei dla zespołów badawczych to kwestia konkurencyjności: bez sprawnego przeglądu literatury trudniej zaplanować badania tak, by były naprawdę „o krok dalej” niż stan wiedzy.
Ważny jest też aspekt praktyczny: bazy pełnotekstowe skracają czas od pytania badawczego do decyzji metodologicznej. W naukach o Ziemi, gdzie dane terenowe i laboratoryjne są kosztowne, każda godzina spędzona na solidnym przeglądzie literatury może oszczędzić tygodnie pracy w późniejszym etapie. Z perspektywy dydaktyki to też narzędzie wyrównywania szans – nie każdy student ma możliwość kupowania dostępu do artykułów, a „szara strefa” dzielenia się PDF-ami jest ryzykowna i nie buduje dobrych nawyków. Jeśli okres testowy pokaże realną wartość bazy, może to przełożyć się na decyzje o stałej subskrypcji i wzmocnienie kompetencji informacyjnych w całej uczelni. Takie ruchy biblioteczne są mało widowiskowe, ale to one często przesądzają o tym, czy uczelnia „dowozi” jakość pracy naukowej.
W dniach 27–29 stycznia 2026 w Nicei odbywa się EOSC Winter School – wydarzenie szkoleniowe skupione wokół Europejskiej Chmury Otwartej Nauki (EOSC). Z punktu widzenia nauki to temat fundamentalny, bo dotyka infrastruktury, bez której coraz trudniej prowadzić badania na poziomie międzynarodowym: zarządzania danymi badawczymi, standardów metadanych, udostępniania zasobów, interoperacyjności narzędzi oraz zgodności z wymaganiami grantodawców dotyczącymi otwartości i reużywalności danych. „Otwartość” nie oznacza tu tylko publicznego wrzucenia plików do sieci, ale uporządkowane procesy: jak dane są opisywane, gdzie są przechowywane, kto ma do nich dostęp, jak zapewnić powtarzalność analiz i jak chronić wrażliwe informacje (np. medyczne) przy jednoczesnym umożliwieniu badań.
Wątek edukacyjny jest równie istotny. Szkoły takie jak EOSC Winter School pełnią rolę przyspieszacza kompetencji dla badaczy, administratorów danych i osób zarządzających projektami. W wielu instytucjach to właśnie brak umiejętności „data stewardship” blokuje wejście na wyższy poziom współpracy międzynarodowej, bo partnerzy oczekują standardów. Z perspektywy Polski udział w EOSC to także inwestycja w modernizację praktyk uczelnianych: lepsze repozytoria, procedury, szkolenia, a docelowo – większa widoczność i cytowalność wyników badań. Jeśli EOSC ma działać jako ekosystem, to potrzebuje ludzi, którzy rozumieją nie tylko technologię, ale i zasady, odpowiedzialność oraz konsekwencje prawne. Taki „miękki” komponent jest często najważniejszy, bo to kompetencje ludzi decydują, czy infrastruktura jest realnie używana.
UNESCO zorganizowało globalne wydarzenie z okazji Międzynarodowego Dnia Edukacji 2026, koncentrując się na młodzieży jako współtwórcach edukacji. To nie jest tylko okolicznościowa celebracja. UNESCO od lat zwraca uwagę, że bez realnego udziału uczniów i studentów w projektowaniu systemu nauczania trudno budować edukację, która odpowiada na wyzwania społeczne i technologiczne. Hasło o „współtworzeniu” przesuwa akcent z modelu, w którym młodzi są wyłącznie odbiorcami, do modelu, w którym mają sprawczość: w doborze form uczenia, tematów, a nawet w organizacji procesu (np. projekty społeczne, wolontariat, inicjatywy badawcze w szkołach). Taki zwrot ma znaczenie praktyczne, bo angażowanie uczniów zwiększa motywację, a to przekłada się na wyniki i dobrostan.
Jednocześnie UNESCO bardzo mocno wiąże edukację z równością szans i pokojem społecznym. W realiach migracji, napięć i rosnących nierówności edukacja jest traktowana jako narzędzie stabilizacji – ale tylko wtedy, gdy jest dostępna i jakościowa. Stąd nacisk na inkluzywność oraz na to, by szkoła nie była „fabryką ocen”, tylko miejscem budowania kompetencji przyszłości: krytycznego myślenia, współpracy, weryfikowania informacji, odpowiedzialności cyfrowej. To jest też sygnał dla państw: polityka edukacyjna nie może być wyłącznie sporem o listę lektur czy liczbę godzin, bo równie ważne są mechanizmy włączania młodzieży w decyzje i wspierania ich głosu. Taki kierunek – jeśli przełożony na konkretne narzędzia – potrafi realnie zmienić kulturę szkoły.
OECD opublikowało „Digital Education Outlook 2026”, raport poświęcony skutecznym zastosowaniom generatywnej AI w edukacji. Najciekawszy (i najbardziej niepokojący) wątek dotyczy zjawiska, które można streścić jako „pozorna kompetencja”: uczeń potrafi wygenerować poprawną odpowiedź, ale nie rozwija umiejętności, które stoją za jej zbudowaniem. To przesuwa ciężar dyskusji z pytania „czy AI pomaga”, na pytanie „jak mierzyć prawdziwe uczenie się w świecie, gdzie odpowiedź jest zawsze pod ręką”. Raport wskazuje też na konieczność zmian w ocenianiu: zamiast testować wyłącznie wynik końcowy, szkoła powinna częściej oceniać proces pracy, planowanie, refleksję, iteracje i zdolność poprawiania błędów – czyli rzeczy, których nie da się wiarygodnie „podmienić” jednym promptem.
Jednocześnie OECD nie proponuje paniki i zakazów. Raczej sugeruje przesunięcie w stronę narzędzi projektowanych stricte dla edukacji, z mechanizmami wglądu dla nauczyciela, z odpowiedzialną polityką danych i z naciskiem na rozwój kompetencji, a nie na generowanie gotowców. To ważne, bo masowe używanie ogólnych chatbotów w szkołach tworzy nową warstwę pracy: nauczyciele muszą weryfikować źródła, tropić konfabulacje i oceniać oryginalność, a to zjada czas. W praktyce raport OECD jest sygnałem dla ministerstw i samorządów: jeśli system edukacji ma korzystać z AI, potrzebuje standardów, szkoleń, narzędzi i jasnych zasad oceniania. Inaczej ryzykujemy, że AI podbije produktywność „na papierze”, ale obniży realną jakość uczenia się – i to właśnie na ten paradoks OECD zwraca uwagę.
NOAA (Space Weather Prediction Center) informowało o rzadkiej burzy radiacyjnej S4, a ESA opisała parametry zjawiska i jego intensywność na tle rekordów. Dla nauki to wydarzenie o podwójnym znaczeniu. Po pierwsze, jest to naturalne „laboratorium” do badań nad wpływem wyrzutów masy koronalnej (CME) i cząstek wysokoenergetycznych na otoczenie Ziemi. Dane z takich epizodów pomagają kalibrować modele prognozowania pogody kosmicznej, które są dziś krytyczne dla satelitów, misji załogowych i infrastruktury komunikacyjnej. Po drugie, to realny stres-test systemów technologicznych: satelity, nawigacja, łączność HF na wysokich szerokościach geograficznych, a nawet planowanie lotów polarnych – wszystko to może być dotknięte skutkami zwiększonego promieniowania.
Wątek edukacyjny pojawia się tu z zaskakująco praktycznej strony. Takie zdarzenia są idealnym pretekstem do popularyzacji fizyki Słońca, magnetosfery, wpływu promieniowania na elektronikę oraz tego, jak mierzy się „skalę” burz kosmicznych. Gdy w przestrzeni publicznej mówi się o ryzyku dla astronautów i satelitów, łatwiej tłumaczyć, dlaczego inwestuje się w obserwatoria, satelity monitorujące i centra prognoz. To też temat dla uczelni technicznych: odporność systemów (radiation hardening), projektowanie elektroniki, redundancja, bezpieczeństwo infrastruktury krytycznej. W epoce rosnącej zależności od usług satelitarnych, pogoda kosmiczna przestaje być ciekawostką, a staje się elementem bezpieczeństwa i ciągłości działania – i właśnie dlatego takie zdarzenia trafiają do „głównego nurtu” wiadomości naukowych.
NASA poinformowała o wejściu załogi Artemis II w kwarantannę (stabilizacja zdrowotna przed lotem) oraz o postępie przygotowań do testu tankowania (tzw. wet dress rehearsal / fueling test) rakiety SLS i statku Orion. Z perspektywy nauki i technologii kosmicznej to etap krytyczny: misje załogowe nie „startują” w dniu startu, tylko wchodzą w serię procedur, które mają wyłapać błędy zanim staną się nieodwracalne. Testy związane z tankowaniem kriogenicznym są wyjątkowo trudne – obejmują zachowanie paliw w ekstremalnych temperaturach, szczelność, bezpieczeństwo systemów i synchronizację setek kroków w czasie. W praktyce to właśnie te testy często decydują o realnym terminie lotu, bo awarie i anomalia na tym etapie są kosztowne i wymagają zmian w procedurach.
Znaczenie edukacyjne i społeczne Artemis II jest równie duże. NASA konsekwentnie buduje wokół programu „moment pokoleniowy”: nowa generacja inżynierów, naukowców i techników ma widzieć, że eksploracja nie jest tylko historią z podręczników. Artemis II, jako pierwsza załogowa misja w nowym programie, stanowi też sprawdzian dla całego ekosystemu: przemysłu, uczelni współpracujących, laboratoriów, a nawet kultury bezpieczeństwa. Każdy etap przygotowań jest obserwowany przez światowe agencje i branżę, bo wpływa na tempo kolejnych misji. Jeżeli NASA utrzyma skuteczność testów i procedur, łatwiej będzie bronić inwestycji w eksplorację kosmosu jako projektu naukowego, technologicznego i edukacyjnego. Jeśli pojawią się opóźnienia, dyskusja wróci do pytania o koszt i efektywność – dlatego ten tydzień był ważny mimo braku samego startu.
W najnowszym numerze „Nature” zwrócono uwagę na model AI nazwany AlphaGenome, rozwijany przez zespół Google DeepMind, mający przewidywać szeroką gamę cech genomowych i skutków wariantów DNA z wysoką precyzją na bardzo długich odcinkach sekwencji (rzędu milionów par zasad). To ważne wydarzenie naukowe, bo jednym z największych problemów biologii i medycyny molekularnej jest interpretacja zmian w DNA, które nie dotyczą bezpośrednio kodujących fragmentów genów. Ogromna część wariantów związanych z chorobami leży w regionach regulacyjnych: wpływają na ekspresję, dostępność chromatyny, składanie RNA, ale nie zmieniają „liter” białka. W praktyce oznacza to, że klasyczne podejścia (szukanie mutacji w genach kodujących) nie wystarczają, a potrzeba narzędzi, które potrafią przełożyć „zmianę w sekwencji” na „zmianę w funkcji biologicznej”.
Jeśli takie modele będą działały stabilnie i będą weryfikowane eksperymentalnie, konsekwencje mogą być dalekosiężne: szybsze wskazywanie kandydatów na przyczyny chorób genetycznych, lepsze projektowanie eksperymentów, a w dłuższym horyzoncie także wsparcie projektowania sekwencji syntetycznych (np. elementów regulacyjnych w inżynierii genetycznej). To także temat edukacyjny: biologia staje się coraz bardziej obszarem, w którym kompetencje z data science i uczenia maszynowego są tak samo ważne jak „mokre” eksperymenty. Uczelnie będą musiały reagować programami kształcenia łączącymi bioinformatykę, statystykę i praktykę pracy z danymi. Jednocześnie rośnie potrzeba krytycznego podejścia: modele predykcyjne mogą przyspieszać naukę, ale tylko wtedy, gdy są używane jako narzędzia do testowania hipotez, a nie jako „wyrocznie”. Ten numer „Nature” dobrze pokazuje, że AI wchodzi w samo centrum biologii – i że będzie to kształtować zarówno badania, jak i edukację.
Redakcja Reklama Kontakt Nasze portale i blogi
Wszelkie prawa zastrzeżone | Dział tematyczny Mindly.pl | Materiały w publikacjach | Zasady korzystania & Polityka prywatności
