- Comprendere i fondamenti scientifici e tecnologici dell’intelligenza artificiale, distinguendo i diversi tipi di sistemi e le logiche di funzionamento dei modelli generativi.
- Utilizzare in modo consapevole e critico strumenti di IA generativa nella propria pratica didattica, valutandone autonomamente output e limiti.
- Riconoscere le implicazioni etiche e normative dell’uso dell’IA in ambito scolastico, con particolare riferimento agli obblighi di AI literacy introdotti dall’AI Act.
- Riconoscere le competenze chiave che i framework internazionali indicano come essenziali nell’era dell’IA, per docenti e studenti.
- Progettare attività didattiche che tengano conto della presenza dell’IA nel contesto educativo, ripensando valutazione e compiti in modo coerente.
Area 2 – Collaborazione e comunicazione
Area 3 – Creazione di contenuti digitali
Area 4 – Sicurezza
Area 5 – Risolvere problemi
Area 2 – Risorse digitali
Area 3 – Pratiche di insegnamento e apprendimento
Area 4 – Valutazione dell'apprendimento
Area 6 – Favorire le competenze digitali degli studenti
Fondamenti e sviluppo dell’IA: acquisizione di una visione d’insieme sull’evoluzione dell’IA, sui suoi principi di base e sulle principali logiche di funzionamento.
Tipologie di sistemi di IA e modelli generativi: analisi delle diverse categorie di intelligenza artificiale, dai sistemi basati su regole a quelli che apprendono dai dati.
Comunicare con l’IA: comprensione del funzionamento dei modelli linguistici e costruzione di prompt efficaci per ottenere output utili e valutarli criticamente.
Strumenti di IA generativa per la didattica: sperimentazione guidata dei principali strumenti applicabili al contesto scolastico, con attenzione all’autonomia nella lettura dei risultati prodotti.
Limiti, bias e criticità dell’IA: esplorazione delle principali fonti di errore e delle possibili distorsioni presenti nei sistemi generativi.
Supervisione umana e responsabilità professionale: sviluppo di un approccio critico all’uso dell’IA, volto a garantire il controllo umano sui processi.
AI Act e scuola: obblighi espliciti di AI literacy per chi utilizza sistemi di IA, con attenzione a riconoscimento, limiti e implicazioni.
Privacy, dati e uso responsabile: principi per un uso dei dati coerente con la normativa vigente, con attenzione alle specificità del contesto scolastico.
Framework internazionali sull'AI literacy: panoramica dei principali quadri di riferimento europei e internazionali sulle competenze nell’era dell’IA.
Ripensare la valutazione nell’era dell’IA generativa: riflessione su come la presenza dell’IA modifica il significato dei compiti tradizionali.
Prime attività didattiche con l’IA: progettazione di semplici sequenze didattiche che integrino strumenti di IA in modo consapevole.
Competenze per il futuro: riconoscimento delle competenze digitali e di AI literacy essenziali per i docenti, con prime indicazioni su come svilupparle.
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 alle indicazioni operative per i docenti, con riferimento alla personalizzazione dei materiali didattici e all’uso di strumenti interattivi.
Requisiti etici dell’IA.
L’approccio critico e supervisionato è coerente con i principi etici richiamati nel documento: supervisione umana, trasparenza e responsabilità.
IA al servizio degli studenti.
Il percorso sviluppa competenze per utilizzare l’IA a beneficio degli studenti, anche in chiave inclusiva.
Personalizzazione dei percorsi di apprendimento e utilizzo dell’IA per rispondere ai diversi bisogni degli studenti.
Progettazione di pratiche valutative coerenti con i nuovi ambienti di apprendimento mediati dall’IA.
Uso dell’IA come strumento a supporto dell’inclusione scolastica, in coerenza con il quadro normativo vigente.