L’IA nella didattica
id – edizione 1302-ATT-946-E-15
Durata: 10 ore (5 laboratori da due ore in presenza)
Formatore: da definire
CALENDARIO:
da definire
Obiettivo: Fornire ai docenti una comprensione di base dei concetti di intelligenza artificiale e delle sue applicazioni pratiche nella didattica, consentendo loro di integrare strumenti e risorse basate sull’IA nelle loro attività educative.
ATTIVITÀ LABORATORIALI
Laboratorio 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale
- Cos’è l’intelligenza artificiale? Definizione, storia e applicazioni quotidiane.
- L’IA nella nostra vita: Esempi concreti di come l’IA è presente nella nostra quotidianità.
- Miti e realtà: Sfatare i luoghi comuni sull’intelligenza artificiale.
Laboratorio 2: L’IA nell’Apprendimento
- Personalizzazione dell’apprendimento: Come l’IA può adattare i contenuti e i ritmi di apprendimento alle esigenze individuali degli studenti.
- Feedback personalizzati: Utilizzo di strumenti basati sull’IA per fornire feedback immediati e specifici agli studenti.
- Valutazione formativa: Come l’IA può supportare i docenti nella valutazione continua dei progressi degli studenti.
Laboratorio 3: Strumenti di IA per la Didattica
- Assistenti virtuali: Utilizzo di assistenti come Google Assistant o Siri per attività didattiche.
- Generatori di contenuti: Creazione di immagini, testi e video con strumenti basati sull’IA (es. Midjourney, ChatGPT).
- Piattaforme di apprendimento adattativo: Presentazione di piattaforme che personalizzano i percorsi di apprendimento degli studenti.
Laboratorio 4: Progettare Attività Didattiche con l’IA
- Integrazione dell’IA nel curricolo: Esempi concreti di attività didattiche per le diverse discipline.
- Creazione di scenari di apprendimento: Progettazione di attività che stimolino il pensiero critico e la risoluzione di problemi.
- Valutazione dell’impatto: Come misurare l’efficacia delle attività basate sull’IA.
Laboratorio 5: Etica e Responsabilità nell’Utilizzo dell’IA
- Bias algoritmici: Consapevolezza dei potenziali pregiudizi presenti negli algoritmi.
- Privacy e protezione dei dati: Come garantire la privacy degli studenti nell’utilizzo di strumenti basati sull’IA.
- Responsabilità etica: Il ruolo del docente nell’utilizzo responsabile dell’IA.
