- Sviluppare modalità strutturate di interazione con i modelli linguistici, adattandole a diversi contesti disciplinari e obiettivi didattici.
- Progettare Unità di Apprendimento che integrino l’IA in modo funzionale al processo educativo, dalla definizione degli obiettivi alla valutazione.
- Utilizzare e configurare strumenti di IA personalizzati per supporto allo studio, produzione scritta e comprensione dei contenuti.
- Elaborare attività e strumenti di valutazione autentica che promuovano un uso consapevole e critico dell’IA da parte degli studenti.
- Applicare un approccio riflessivo e responsabile nell’integrazione dell’IA, individuando situazioni di valore aggiunto e quelle in cui limitarne l’uso.
Area 3 – Creazione di contenuti digitali
Area 5 – Identificazione e risoluzione dei problemi
Area 2 – Risorse digitali
Area 3 – Pratiche di insegnamento e apprendimento
Area 4 – Valutazione dell'apprendimento
Area 5 – Valorizzazione delle potenzialità degli studenti
Tecniche di prompting strutturato: costruzione di interazioni con i modelli linguistici basate su strutture metodologiche definite.
Configurazione e personalizzazione del contesto: definizione di ruolo, vincoli operativi e stile comunicativo.
Valutazione critica degli output: criteri per analizzare i contenuti generati e riconoscere imprecisioni e bias.
Integrazione dell'IA nella progettazione per Unità di Apprendimento: metodologie per inserire strumenti di IA nella progettazione didattica.
Architetture didattiche ibride: modelli in cui l’IA svolge un ruolo integrativo rispetto alle interazioni didattiche.
Valutazione autentica: prove che richiedano competenze non delegabili all’IA e rubriche supportate dagli strumenti generativi.
Progettazione di agenti IA disciplinari: principi e procedure per la configurazione di agenti IA destinati a funzioni di tutoring e feedback.
Differenziazione e bisogni educativi: utilizzo di agenti IA per adattare il tipo di supporto alle esigenze dei singoli studenti.
Integrazione in ambienti di lavoro strutturati: composizione di ecosistemi di strumenti IA coerenti con le finalità didattiche dell’istituto.
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.
Utilizzo consapevole e avanzato degli strumenti di intelligenza artificiale per la didattica, la valutazione e la personalizzazione degli apprendimenti.
Sperimentazione dell’IA direttamente nelle classi, con attività coerenti con il curricolo di istituto.