Jako učitel znám ten pocit – sedím večer u počítače s dvaceti otevřenými záložkami a hledám podklady na zítřejší hodinu. Najednou je půlnoc a jsem teprve v polovině. Co kdybychom místo toho měli výzkumného asistenta, který by za nás během několika minut prohledal stovky zdrojů a sestavil přehlednou zprávu s citacemi? Přesně to umožňuje funkce Deep Research (hluboký výzkum). Na rozdíl od běžných výstupů chatbotů, které poskytují rychlé odpovědi založené na svých tréninkových datech či rychlém projetí internetu, nástroje pro hluboký výzkum aktivně prohledávají internet, analyzují desítky až stovky zdrojů a vytvářejí strukturované, komplexní zprávy.

Co je Deep Research a jak funguje?

Tyto systémy dokáží automatizovat časově náročné výzkumné procesy tím, že autonomně procházejí web, interpretují obsah z různých online zdrojů a následně sestavují strukturované zprávy, často doplněné o citace a odkazy na původní materiál.

Proces hloubkového výzkumu typicky probíhá ve 4 krocích.

1. Plánování: AI nejprve analyzuje váš dotaz a vytvoří si výzkumný plán – co přesně potřebuje zjistit a kde hledat.
2. Vyhledávání: Systematicky prohledává internet, vědecké databáze, zpravodajské weby a další relevantní zdroje.
3. Analýza: Kriticky hodnotí nalezené informace, porovnává různé zdroje a identifikuje klíčové poznatky.
4. Syntéza: Vytváří ucelený, strukturovaný výstup s citacemi a odkazy na původní zdroje.</li

Zatímco běžné AI modely odpovídají v rámci sekund, Deep Research si bere čas, aby vygeneroval skutečně promyšlené a podložené odpovědi. Tento proces může trvat od pěti do třiceti minut v závislosti na komplexitě dotazu.

Které nástroje nabízejí Deep Research?

ChatGPT (OpenAI)

• Uživatelé bezplatného účtu mají k dispozici 5 dotazů měsíčně na modelu o4–mini.
• Uživatelé s tarifem Plus mají nyní v rámci svého předplatného k dispozici 10 dotazů na modelu o3 a 15 dotazů na o4–mini měsíčně.
• V případě tarifu Pro (za 200 USD) nabídne ChatGPT 125 dotazů na modelu o3 a 125 dotazů na o4-mini měsíčně.
• Nabízí export výstupu do PDF.

Perplexity

• Deep Research v Perplexity je momentálně k dispozici pouze ve webovém rozhraní. V aplikaci jej není možné spustit.
• V rámci bezplatného účtu můžete zpracovat 3 rešerše denně a placeném je tato možnost neomezená.
• Výsledky lze rovněž exportovat jako PDF

Google Gemini

• Součástí všech Gemini plánů (bezplatného, placeného).
• Umožňuje rovněž práci s vlastními soubory či se soubory na Google disku.
• Bezplatný účet nabízí 10 analýz měsíčně a placený 25 denně.
• Placený plán oproti ChatGPT nabízí i 2TB úložiště na Google Disku.

Práce v jednotlivých chatbotech

Níže vám ukážu, jak je možné pracovat s hlubokým výzkumem v jednotlivých aplikacích. Pracovat budu s Gemini, ChatGPT, Perplexity.

ChatGPT

V ChatGPT je nutné si kliknout na „Dovednosti“, vybrat hloubkový výzkum a napsat prompt.

ChatGPT se následně doptá, doplníte mu informace a pustí se do práce.

Perplexity

V prostředí Perplexity stačí napsat prompt a zvolit možnost „Výzkum“. Perplexity se nedoptává a začíná pracovat.

Po vypracování se stačí posunout dolů a můžete si výstup exportovat do PDF.

Google Gemini

V Google Gemini je proces stejný jako u předešlých řešení. Napíšete prompt a vyberete „Deep research“.

Google se taky doptá, stejně jako ChatGPT, jestli chcete něco doplnit a pokud ano, zvolíte „Upravit plán“ v opačném případě stačí kliknout na „Zahájit“.

Google však umí z výzkumu udělat ještě další výstupy, čímž se vymyká konkurenci. Můžete si z toho výzkumu udělat třeba webovou stránku, infografiku, kvíz nebo třeba zvukový přehled, který znáte třeba našeho článku z NotebookLM. Tentokrát generuje zvukové přehledy i v českém jazyce.

Webová stránka potom vypadá třeba takto. Pokud chcete jen exportovat, klikněte vlevo na „Exportovat“ a převeďte do Google Dokumentu.

Hlavní výhody pro vzdělávání

1. Úspora času při přípravě výuky

Činnosti, které by člověku zabraly mnoho hodin pečlivého vyhledávání a analýzy, mohou tyto nástroje zvládnout v řádu desítek minut. Osobně mi to změnilo způsob práce – místo tří hodin strávených prohlížením zdrojů o průmyslové revoluci jsem dostal komplexní přehled za 10 minut. Ano, stále si ty zdroje prohlížím a ověřuji klíčové informace, ale už nemusím procházet stovky stránek, abych našel ty relevantní. Deep Research mi je předfiltruje a já se můžu soustředit na to, jak látku nejlépe podat žákům. Chatbotovi rovněž můžete blíže specifikovat, jaké byste chtěli zdroje. Není to 100%, když mu dodám, že bych chtěl například akademické zdroje, tak se o to v bezplatné variantě snaží, ale stejně použije sem tam Wikipedii. Zadání mi striktně dodržel jen v placené variantě Gemini 2.5 PRO.

2. Komplexní pohled na téma

AI dokáže zpracovat mnohem více zdrojů, než by člověk reálně zvládl přečíst. Jsou schopny zpracovat a syntetizovat informace z obrovského množství různorodých zdrojů, včetně stovek webových stránek, vědeckých článků, PDF dokumentů, tabulek.

Praktické využití ve výuce

Plánování návaznosti učiva

Můžete chatbotovi popsat, kde jste v látce skončili, a požádat ho o návrh, jak na ni navázat. Například:

• „Právě jsme s žáky v 6. ročníku ZŠ dokončili kapitolu o fotosyntéze. Navrhni mi prezentaci, ve které na tuto látku navážeš v kontextu ekosystémů.“
• „V matematice jsme probrali lineární rovnice. Najdi mi zajímavé praktické aplikace, které bych mohl použít v další hodině.“

Nachystal jsem pro ukázku výstupy jednotlivých řešení.

ChatGPT

Gemini

Perplexity

Příprava exkurzí a výletů

Deep Research poslouží taktéž při plánování školních výletů

• „Připrav mi kompletní plán jednodenního výletu do Kutné Hory pro žáky 8. ročníku ZŠ. Zahrň historický kontext, zajímavosti pro děti, praktické informace o dopravě a vstupném.“
• „Analyzuj možnosti přírodovědné exkurze v okolí školy NÁZEV ŠKOLY do 50 km. Zaměř se na místa vhodná pro výuku biologie a ekologie.“

Ukázky:

• ChatGPT;
• Gemini;
• Perplexity.

Další možnosti využití

1. Aktualizace učebních materiálů
   • „Proveď výzkum nejnovějších objevů v oblasti genetiky za poslední 2 roky, které by měly být zahrnuty do výuky biologie na střední škole“
2. Mezipředmětové propojení
   • „Najdi souvislosti mezi průmyslovou revolucí (dějepis) a rozvojem matematiky v 19. století. Vytvoř podklady pro mezipředmětový projekt.“
3. Diferenciace výuky
   • „Vytvoř mi různé úrovně náročnosti materiálů k tématu „voda a její koloběh“ – pro nadané žáky, průměrné žáky a žáky se speciálními vzdělávacími potřebami.“
4. Příprava na aktuální témata
   • „Udělej hloubkový výzkum o umělé inteligenci pro žáky 9. třídy – vysvětli základní principy, současné využití a etické otázky.“

Závěr

Nástroje hloubkového výzkumu představují významný posun v tom, jak můžeme přistupovat k přípravě výuky. Místo hodin strávených procházením internetových zdrojů získáváme během několika minut komplexní, strukturované přehledy s citacemi a odkazy na původní materiály. Největší přínos vidím ve výrazné úspoře času a rozšíření možností díky schopnosti AI zpracovat množství zdrojů, které by člověk jen těžko zvládl. Získáváme tak komplexnější pohled na probírané téma. To nám umožňuje věnovat více času tomu nejdůležitějšímu, a to přemýšlení o tom, jak látku nejlépe zprostředkovat žákům. Osobně používám nejraději a nejvíce Google Gemini v placené verzi pro jeho možnosti analýzy a následného převedení do interaktivní formy webové stránky nebo zvukového podkladu.

Autor: Štěpán Kudláček s pomocí LLM Gemini 2.5 PRO a Claude 4 Sonnet