- Progettare materiali didattici su diversi livelli di complessità con il supporto dell’IA, adattandoli alle caratteristiche e ai bisogni degli studenti.
- Elaborare prove di valutazione autentica e strumenti di valutazione, utilizzando l’IA come supporto, mantenendo il controllo professionale sul processo valutativo.
- Impiegare strumenti di feedback personalizzato generati dall’IA per accompagnare e monitorare i percorsi di apprendimento individuali.
- Utilizzare l’IA generativa in chiave compensativa, creando materiali accessibili e semplificati a supporto di studenti con DSA e BES.
- Sviluppare soluzioni digitali personalizzate per sostenere l’apprendimento autonomo degli studenti con bisogni specifici.
- Integrare in modo consapevole l’IA nella progettazione didattica, nel rispetto delle indicazioni normative relative all’inclusione scolastica.
Area 3 – Creazione di contenuti digitali
Area 4 – Sicurezza, benessere e uso responsabile
Area 5 – Identificazione e risoluzione dei problemi
Area 3 – Pratiche di insegnamento e apprendimento
Area 4 – Valutazione dell'apprendimento
Area 5 – Valorizzazione delle potenzialità degli studenti
Sviluppo di strategie per progettare percorsi e materiali differenziati su più livelli, calibrati sui diversi bisogni e modalità di apprendimento degli studenti, con il supporto di strumenti di IA generativa.
Rielaborazione dei contenuti disciplinari: utilizzo di tecniche per adattare spiegazioni, testi e attività in funzione delle caratteristiche della classe, garantendo coerenza con gli obiettivi del curricolo.
Feedback personalizzato e monitoraggio: impiego dell’intelligenza artificiale per fornire riscontri mirati agli studenti e per seguire nel tempo l’evoluzione dei loro apprendimenti.
Progettazione di compiti autentici: ideazione di attività e prove di valutazione che valorizzino competenze non delegabili all’IA, garantendo coerenza tra obiettivi formativi, attività proposte e criteri di valutazione.
Costruzione di rubriche valutative con l’IA: utilizzo degli strumenti generativi per supportare la definizione e il perfezionamento di rubriche di valutazione, mantenendo il ruolo centrale del docente nel giudizio educativo.
Valutazione inclusiva e differenziata: sviluppo di strategie per adattare strumenti e criteri valutativi agli studenti con BES e DSA, in linea con la normativa vigente e i percorsi personalizzati.
Valutare nell’era dell’IA: riflessione sul ruolo della valutazione in presenza di strumenti intelligenti, con attenzione alla centralità della persona e al rafforzamento della dimensione educativa e formativa del processo.
L’IA come strumento compensativo: il potenziale dell’IA generativa come strumento compensativo per studenti con DSA, ad esempio sintesi vocale, rielaborazione dei testi, mappe concettuali automatiche e semplificazione linguistica, con integrazione negli strumenti compensativi già previsti nei PDP.
Produzione di materiali accessibili e differenziati: progettazione e produzione con il supporto dell’IA di materiali didattici accessibili, domande di verifica adattate, spiegazioni multilivello e supporti visivi per studenti con bisogni specifici.
Tutor digitali per studenti con BES/DSA: configurazione di ambienti di apprendimento personalizzati basati su strumenti di IA, in grado di supportare lo studio autonomo, la preparazione alle verifiche e il ripasso, calibrati sulle caratteristiche del singolo studente.
Quadro normativo sull’inclusione e uso responsabile dell’IA: riferimenti alla Legge 170/2010, al Decreto interministeriale 2011 e alle Linee guida per l’inclusione scolastica, con attenzione alle implicazioni dell’uso dell’IA in contesti educativi che coinvolgono studenti minorenni con certificazione.
La proposta può essere modulata nella durata e nei contenuti, per rispondere in modo puntuale alle diverse esigenze.
IA a supporto dei docenti.
Il percorso risponde direttamente alle indicazioni operative per i docenti, con riferimento alla personalizzazione dei materiali didattici, all'uso di strumenti interattivi e alla progettazione di attività differenziate.
Requisiti etici dell'IA.
L'approccio critico e supervisionato è coerente con i principi etici richiamati nel paragrafo: supervisione umana, trasparenza e responsabilità nell'utilizzo dei sistemi di IA.
IA al servizio degli studenti.
Il percorso sviluppa nei docenti le competenze necessarie per utilizzare l'IA a beneficio diretto degli studenti, con particolare attenzione agli strumenti di supporto per studenti con bisogni educativi speciali.
Personalizzazione dei percorsi di apprendimento e l'utilizzo dell'IA per rispondere ai diversi bisogni degli studenti.
Progettazione di pratiche valutative coerenti con i nuovi ambienti di apprendimento mediati dall'IA.
Utilizzo dell'IA come strumento a supporto dell'inclusione scolastica, in coerenza con il quadro normativo vigente: Legge 170/2010 sui Disturbi Specifici dell'Apprendimento, Decreto interministeriale 27 dicembre 2012 e relative Linee guida, e Linee guida per l'integrazione scolastica degli alunni con disabilità.