- Progettare e gestire percorsi formativi laboratoriali sull’intelligenza artificiale, adottando metodologie attive e orientate alla partecipazione consapevole.
- Analizzare in modo critico un laboratorio formativo, considerando scelte metodologiche, organizzazione dei tempi, dinamiche di gruppo e gestione delle criticità.
- Promuovere processi di condivisione e diffusione delle competenze sull’IA, favorendo modelli di apprendimento collaborativo tra colleghi.
- Sostenere il passaggio da utilizzatore a facilitatore, sviluppando competenze di mediazione, accompagnamento e supporto professionale.
Area 2 – Collaborazione e comunicazione
Area 3 – Creazione di contenuti digitali
Area 5 – Risolvere problemi
Area 3 – Pratiche di insegnamento e apprendimento
Area 6 – Favorire le competenze digitali degli studenti
Scegliere lo strumento adatto: confronto tra i principali modelli di elaborazione del linguaggio naturale e costruzione di criteri per la scelta dello strumento più adatto al contesto d’uso.
Capire come impara una macchina: sperimentazione guidata su dati, pattern e bias per aprire la “scatola nera” dell’IA.
Creare con l’IA: produzione di contenuti originali con strumenti generativi, con attenzione al ruolo della creatività umana.
Analisi critica dei laboratori vissuti: riflessione sul funzionamento del laboratorio, sulle criticità, sulle dinamiche di gruppo e sul ruolo di mediazione verso i colleghi.
La facilitazione come competenza: comprensione di cosa rende efficace un laboratorio, attraverso l’osservazione della conduzione come modello osservabile e discutibile.
Pianificazione operativa: laboratori modulari, da scegliere in base al gruppo, al livello di partenza e alle priorità.
Coinvolgere i colleghi: modalità di presentazione del ciclo di laboratori, scelta del gruppo iniziale e accoglienza di chi non ha esperienza pregressa.
Definizione del programma: progettazione delle attività, dei materiali e dei punti critici da anticipare, con condivisione nel gruppo.
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.
Formazione di figure in grado di diffondere le competenze sull’intelligenza artificiale all’interno della propria istituzione scolastica.
Sviluppo di competenze critiche e consapevoli nell’uso dell’IA.
Promozione di una cultura dell’IA diffusa e radicata nelle pratiche scolastiche, attraverso il ruolo dei docenti come agenti di cambiamento.