Intelligenza Artificiale nella didattica: Metodologie didattiche con L’AI

Finalità del progetto
Il progetto si propone di:
• Formare i docenti sulle basi teoriche e pratiche dell’Intelligenza Artificiale (IA) applicata all’educazione.
• Promuovere l’uso responsabile e informato degli strumenti basati sull’IA nella didattica.
• Preparare i docenti ad integrare tecnologie emergenti nel curriculum scolastico, favorendo competenze chiave per il XXI secolo.
• Stimolare la riflessione critica sulle implicazioni etiche, sociali e culturali dell’IA nel contesto educativo e lavorativo.

Obiettivi formativi
1. Conoscenze:
o Comprendere i concetti fondamentali dell’IA, inclusi machine learning, reti neurali artificiali e deep learning.
o Conoscere gli strumenti e le applicazioni dell’IA rilevanti per l’istruzione, come generatori di testi, analisi dei dati educativi e sistemi adattivi di apprendimento.
o Riconoscere le implicazioni etiche e legali dell’uso dell’IA in ambito educativo, con particolare attenzione alla privacy e ai bias algoritmici.
2. Competenze:
o Saper integrare strumenti basati sull’IA nella progettazione didattica, migliorando l’efficacia dell’insegnamento.
o Analizzare criticamente le fonti e i dati generati dall’IA, valutandone l’affidabilità e l’appropriatezza.
o Progettare attività educative che coinvolgano gli studenti nell’uso consapevole dell’IA.
3. Atteggiamenti:
o Promuovere un atteggiamento aperto e innovativo verso le tecnologie emergenti.
o Sviluppare una consapevolezza critica riguardo alle sfide etiche e sociali poste dall’IA.
o Favorire la collaborazione interdisciplinare e lo scambio di buone pratiche tra docenti.

Contenuti
1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale:
o Definizione e storia dell’IA.
o Panoramica sulle tecniche principali: machine learning, reti neurali, deep learning.
o IA forte vs IA debole.
2. Strumenti e Applicazioni dell’IA nell’Istruzione:
o Generatori di testi (es. GPT-4) e loro applicazioni didattiche.
o Sistemi di tutoraggio intelligente e piattaforme adattive di apprendimento.
o Analisi dei dati educativi (Learning Analytics) per il miglioramento dei processi didattici.
3. Integrazione dell’IA nella Didattica:
o Progettazione di unità didattiche che incorporano strumenti IA.
o Metodologie attive e partecipative supportate dall’IA (es. flipped classroom, gamification).
o Esempi pratici di utilizzo dell’IA in diverse discipline (scienze, lettere, lingue, straniere).
4. Aspetti Etici e Legali:
o Privacy degli studenti e protezione dei dati personali.
o Bias algoritmici e inclusività.
o Normative vigenti e linee guida sull’uso dell’IA in ambito educativo.
5. Prospettive Future dell’IA nel Mondo del Lavoro:
o Evoluzione delle competenze richieste dal mercato del lavoro.
o Ruolo dell’educazione nel preparare gli studenti alle professioni del futuro.
o Collaborazione scuola-impresa per lo sviluppo di competenze digitali avanzate.
6. Laboratori Pratici:
o Uso di strumenti IA per la creazione di materiali didattici (es. quiz adattivi, mappe
concettuali).
o Simulazione di attività didattiche con l’ausilio dell’IA. Progettazione collaborativa di progetti interdisciplinari.