Formazione IA
Personalizzare la didattica con l'A.I
MODALITA': online
Relatori: Alessandra Rucci - Maria Chiara Litterio
Tutor: Arianna Capponi
ID:
Programma:
23 Giugno
Parte teorica (3h) – dalle 9 alle 12
Gettare le basi
Che cos’è e come funziona una Intelligenza Artificiale
Limiti, potenzialità e normativa
Le regole del prompting
Laboratorio di prompt engineering (2h) – Dalle 13 alle 15
Personalizzare la propria AI per un’interazione efficace
Esercitazione guidata per scrivere prompt efficaci
25 Giugno
Parte teorica (3 h) – dalle 9 alle 12
A.I. per la progettazione didattica – costruire una U.D.A e/o una lezione
Personalizzare la didattica attraverso la valutazione educativa
Rubriche di valutazione
Feedback
Laboratorio A.I. (3h) – Dalle 13 alle 15
Utilizzare l’Intelligenza Artificiale per:
• Realizzare una rubrica valutativa
• Scrivere un feedback personalizzato
26 Giugno
Parte teorica (2h) – dalle 9 alle 11
Usare l’Intelligenza artificiale come tutor didattico
Regole base per lo studente per un’interazione intelligente
Revisione di testi
Preparazione a un’interrogazione
Esplorazione di un argomento
Preparazione di un debate
Laboratorio A.I. (3h) – dalle 12 alle 15
Analizzare il dialogo con l’AI, strumenti e simulazione
29 Giugno
Parte teorica (2h) – dalle 9 alle 11
Utilizzare l’AI entro perimetri certi e definiti: un framework internazionale come linea guida
Pianificazione del lavoro
Riscrittura di un testo
Collaborazione con l’A.I.
Laboratorio A.I. (2 h) – dalle 11 alle 13
Applicazioni pratiche della parte teorica svolta – Progettare un’U.D.A. inclusiva
30 Giugno
Conclusione del corso (3 h) – dalle 9 alle 12
Come sopravvivere all’Intelligenza Artificiale?
Nuovi strumenti di valutazione e verifica
Strumenti di A.I. appositamente progettati per la didattica
Riflessioni conclusive
A2.1 - AI in classe in sicurezza: NotebookLM per la didattica
Edizione 1:
Modalità: online
Formatore: Franca Burzigotti
Tutor: Arianna Capponi
ID:446382
Edizione 2:
Modalità: online
Formatore: Franca Burzigotti
Tutor: Manola Rossi
ID:446390
Programma:
AI, sicurezza e primo approccio a NotebookLM
- AI generativa: cos'è, come funziona, cosa non è
- Rischi per la privacy: cosa NON caricare mai
- Dati sensibili e alunni: regole essenziali
- NotebookLM: panoramica dell'interfaccia
- Confronto con altri strumenti AI (ChatGPT, Gemini)
- Valutare criticamente gli output dell'AI e sviluppare un uso consapevole e responsabile
- Simulazione: Primo accesso e orientamento e caricamento di un documento
- Prova libera guidata: ogni docente esplora un documento personale
Documenti, normativa e progettazione
- Caricare più fonti nello stesso notebook
- Strategie di interrogazione efficace: domande aperte vs specifiche
- Lavorare con le Indicazioni Nazionali 2025
- Usare NotebookLM per analizzare documenti del curricolo di istituto
- Note: come salvare le risposte migliori
- Simulazione: Notebook per le Indicazioni 2025 e costruire un percorso curricolare
Simulazione avanzata e integrazione nella pratica
- Le funzioni dello Studio: FAQ, Guida allo studio, Documento
- Generare quiz e domande di verifica
- Creare materiali differenziati per livelli
- Audio Overview: cos'e' e come si usa
- Limiti di NotebookLM: quando non usarlo
- Simulazione: Scheda di sintesi e domande di comprensione, materiale differenziato per tre livelli e Audio Overview
Simulazione avanzata e integrazione nella pratica
- Riepilogo strategie dei moduli precedenti
- Condivisione di un notebook con i colleghi
- Creare template di notebook riutilizzabili
- Limiti etici: quando l'AI non basta
- Simulazione: UdA completa con NotebookLM, analisi di un caso inclusivo e piano personale di utilizzo
- Restituzione finale e valutazione del corso
B1 - AI - LAB: esploratori di algoritmi e creatività digitale
Edizione : Laboratorio B1
Modalità: presenza
Formatore: Nanni Elisabetta
ID:449615
PROGRAMMA:
Macchine che Imparano: il Machine Learning
- Introduzione al concetto di addestramento (training). Limiti dell’ AI: allucinazioni e bias.
- Utilizzo di strumenti visuali (es. Teachable Machine) per la progettazione di attività didattiche laboratoriali (esempio: addestrare un piccolo modello di IA capace di riconoscere i gesti o i disegni alla lavagna).
- Comprendere che l'IA "impara" dai dati con i quali viene addestrata.
Scrittura Aumentata - Narrazione e Prompt Design
- L'IA come assistente alla scrittura creativa e al brainstorming.
- Progettazione di un laboratorio di scrittura a quattro mani. Si chiede all'IA di generare l'incipit di una storia fantasy (o altro genere), per poi intervenire per correggere le ripetizioni, aggiungere emozioni umane e modificare il finale.
- Imparare a dare istruzioni chiare e capire l'importanza della revisione umana.
Detective delle Immagini e Deepfake
- L'IA generativa d'immagini e il rischio della disinformazione visiva.
- Utilizzo di strumenti AI di generazione immagini. Progettazione di attività che, a partire dal generare immagini impossibili (es. "un astronauta che cavalca un dinosauro in stile Van Gogh"), strutturi schede di "Vero o Falso" da usare per imparare a scovare i dettagli rivelatori (mani con sei dita, sfondi incoerenti) di immagini AI.
- Educazione visiva e prevenzione del cyberbullismo/disinformazione.
Etica: Bias e Regole del Gioco
- Pregiudizi degli algoritmi, come evitare i Bias nell’attività didattica con l’AI. Perché l'IA a volte è ingiusta?
- Discussione guidata su scenari etici: come progettare e costruire un "Decalogo per l'uso gentile dell'IA" a scuola.
- Responsabilità e rispetto delle regole (Cittadinanza Digitale).
A5-AAI-MASTER:ACCADEMIA PER FORMATORI
MODALITA': online
Relatori: Franca Burzigotti
Tutor: Manola Rossi
ID:451762
PROGRAMMA:
-
Deep Dive - Architetture e Regole dell'AI
- Fondamenti Tecnici: reti neurali e modalità di apprendimento dei sistemi di IA
- Potenzialità e limiti dei modelli esistenti
- Compliance e Sicurezza: Analisi del Regolamento UE 2024/1689 e della Legge 132/2025. Gestione del rischio e classificazione dei sistemi IA ad alto rischio nella scuola
- Guida al processo di adozione dell’I.A. e stesura del regolamento interno
- Coinvolgimento della comunità scolastica attraverso la redazione di un position paper sull’IA
Progettazione Didattica Avanzata con l'AI
- Principi di Prompt Engineering per la progettazione didattica, la generazione di materiali didattici, rubriche di valutazione e percorsi inclusivi
- Utilizzo dell’ IA per generare audio, video e immagini a supporto di una didattica inclusiva
- Uso dell’IA per la valutazione formativa: rilascio del Feedback e autovalutazione dello studente
- Orientamento e IA: usare l’IA per promuovere la didattica orientativa e la metacognizione
Etica, Bias e Integrità Accademica
- Critical AI Literacy: Tecniche per identificare allucinazioni, bias cognitivi e stereotipi nelle risposte dell'IA
- Diritto d'Autore e Proprietà Intellettuale: Gestione del copyright nell'era dei contenuti generati da macchine
- Linee Guida MIM: Applicazione operativa del D.M. 166/2025 sulla protezione dei dati degli studenti
Strategie di Mentoring e Facilitazione
- Critical AI Literacy: Tecniche per identificare allucinazioni, bias cognitivi e stereotipi nelle risposte dell'IA
- Diritto d'Autore e Proprietà Intellettuale: Gestione del copyright nell'era dei contenuti generati da macchine
- Linee Guida MIM: Applicazione operativa del D.M. 166/2025 sulla protezione dei dati degli studenti