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Breve presentazione

Questo corso introduttivo nasce con l’obiettivo di fornire ai docenti le conoscenze e le competenze pratiche per utilizzare l’IA non solo come uno strumento personale di produttività, ma come un vero e proprio alleato per la progettazione di esperienze di apprendimento più inclusive, personalizzate e stimolanti per i nostri studenti. Attraverso un percorso pratico e laboratoriale, verranno esplorate le potenzialità, i meccanismi e le implicazioni etiche di questa tecnologia, per diventare protagonisti attivi dell’innovazione nella scuola.

Obiettivi del corso

Al termine del percorso formativo, i docenti saranno in grado di:

• Comprendere i principi di funzionamento dei principali modelli di IA generativa (LLM).
• Utilizzare tecniche di prompt engineering per dialogare efficacemente con l’IA e ottenere risultati mirati.
• Progettare unità di apprendimento, attività didattiche e progetti (es. Project Based Learning) con il supporto dell’IA.
• Creare e utilizzare assistenti personalizzati per specifiche esigenze didattiche.
• Generare materiali didattici multimediali (mappe, presentazioni, immagini, podcast) tramite strumenti di IA specializzati.
• Promuovere un uso critico, responsabile ed etico dell’IA tra gli studenti, riconoscendone opportunità e rischi.

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Metodologia

Il corso adotta un approccio teorico-pratico. Ogni lezione sarà suddivisa in due fasi:

1. Fase di presentazione: introduzione ai concetti chiave, agli strumenti e alle strategie operative.
2. Fase laboratoriale: i docenti si cimenteranno direttamente con le piattaforme di IA, mettendo in pratica le nozioni apprese attraverso esercitazioni guidate e attività collaborative.

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Programma dettagliato del corso

Modulo base

Lezione 1: Cos’è l’IA generativa e come funziona?

• Contenuti principali:
  • introduzione all’IA generativa.
  • componenti essenziali: modelli linguistici (LLM)
  • funzionamento a grandi linee di un Transformer
  • il concetto di Token
  • la natura probabilistica dell’IA
  • panoramica e confronto tra le principali piattaforme: Gemini, ChatGPT, Copilot, Claude, e altre.

Lezione 2: Principi di Prompt Engineering per la Didattica

• Contenuti principali:
  • definizione di Prompt Engineering
  • anatomia di un prompt efficace: ruolo, contesto, compito, formato di output.
  • tecniche base e avanzate (es. few-shot, chain-of-thought) di prompting
  • analisi di prompt specifici per la creazione di lesson plan, esercizi, griglie di valutazione.

Lezione 3: Prompt Avanzati e Progettazione Didattica

• Contenuti principali:
  • utilizzare l’IA come partner nella progettazione (es. Project Based Learning, debate, role-playing, etc.).
  • creazione e utilizzo di assistenti personalizzati (GPTs, Gems, Assistenti di Copilot, etc.)
  • analisi critica dei risultati: riconoscere e gestire errori, bias e “allucinazioni” dell’IA.

Lezione 4: Strumenti di AI che elaborano i contenuti dell’utente: NotebookLM, Perplexity e altri

• Contenuti principali:
  • introduzione a piattaforme di IA “source-grounded” come NotebookLM, Perplexity, etc.
  • funzionalità principali: riassumere, interrogare documenti, generare guide allo studio, mappe concettuali, FAQ e glossari a partire da fonti proprie (PDF, slide, trascrizioni, etc.)
  • creazione di chatbot che rispondono su una base di conoscenza prestabilita.

Lezione 5: IA per la creatività e l’inclusione

• Contenuti principali:
  • panoramica di strumenti specialistici per generare contenuti visivi:
    • mappe concettuali con Napkin, NotebookLM, MarkMap, etc.
    • presentazioni (es. Gamma, Canva, etc.)
    • immagini (Gemini Flash Image, OpenAI DALL-E, etc.)
    • video (Veo, Sora, etc.)
  • focus sull’uso dell’IA come strumento compensativo e di supporto per studenti con Bisogni Educativi Speciali (BES).

Lezione 6: Uso Responsabile, Etica e Sicurezza dell’IA

• Contenuti principali:
  • il dilemma del plagio: strumenti per il riconoscimento di contenuti generati da IA e strategie per creare compiti “a prova di IA”
  • le app più usate dagli studenti
  • rischi, bias e implicazioni etiche
  • la normativa europea (AI Act) e le regole scolastiche (AI policy scolastica).

Lezione 6 extra: L’impatto dell’AI sul mondo del lavoro

• Contenuti Principali:
  • analisi delle trasformazioni in atto nel mercato del lavoro dovute all’adozione dell’IA.
  • settori maggiormente influenzati e nuove opportunità professionali emergenti.
  • competenze chiave richieste per il futuro: adattabilità, pensiero critico, creatività e collaborazione uomo-macchina.
  • riflessioni su come preparare gli studenti ad affrontare un mondo del lavoro in rapida evoluzione grazie all’IA.

Lezioni Opzionali di Approfondimento

Lezione 7 (Opzionale - Umanistica): Come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano

• Contenuti Principali:
  • una panoramica sull’impatto degli algoritmi intelligenti nella vita delle persone
  • la “scorciatoia” per creare macchine intelligenti che non pensano in modo deduttivo
  • macchine sociali e sistemi di raccomandazione: assistenti o controllori?
  • “Attention Is All You Need”: l’algoritmo che ha svelato il segreto della conoscenza.
  • proprietà “emergenti” in un Large Language Model (LLM) quando la sua dimensione supera una soglia critica
  • oltre i limiti della nostra conoscenza: come gestiremo macchine più intelligenti di noi?

Lezione 8 (Opzionale - STEM): “Vibe Coding” per la didattica

• Contenuti Principali:
  • utilizzare l’AI per generare codice funzionante senza saper programmare
  • esportazione e condivisione degli elaborati di un LLM
  • creazione di simulazioni interattive (es. sistema massa-molla, pendolo, molecole)
  • grafici dinamici da dati (es. da fogli di calcolo)
  • quiz interattivi e semplici giochi didattici.

Autore del corso - Prof. Gennaro Malafronte👋

Il Prof. Gennaro Malafronte ( email protetta LinkedIn e GitHub) è docente di Informatica presso l’IISS “A. Greppi” di Monticello Brianza, dove ricopre anche il ruolo di Coordinatore dell’Indirizzo Informatico ed Animatore Digitale. Con quasi vent’anni di esperienza nell’insegnamento delle discipline STEM e una profonda passione per l’innovazione tecnologica applicata alla didattica, ha sviluppato una competenza riconosciuta nell’integrazione di strumenti digitali avanzati nei processi di apprendimento.

Nel corso degli anni, il Prof. Malafronte ha progettato e condotto numerosi percorsi di formazione per docenti, focalizzandosi sull’alfabetizzazione digitale, sul coding, sulla robotica educativa e, più recentemente, sull’uso responsabile e creativo dell’Intelligenza Artificiale generativa. La sua filosofia didattica si basa sulla convinzione che l’AI non debba sostituire il ruolo insostituibile del docente, ma rappresentare un alleato strategico per personalizzare l’apprendimento, liberare tempo da attività ripetitive e stimolare la creatività sia degli insegnanti che degli studenti.

Il suo approccio alla formazione è profondamente pratico e laboratoriale: crede fermamente che si impari facendo, sperimentando direttamente con gli strumenti, commettendo errori e riflettendo criticamente sui risultati ottenuti. Questo corso è il frutto di questa visione: un percorso che accompagna i docenti dalla comprensione dei principi di funzionamento dell’AI generativa fino alla progettazione autonoma di esperienze didattiche innovative, fornendo loro non solo competenze tecniche, ma anche la consapevolezza necessaria per diventare protagonisti responsabili della trasformazione digitale della scuola.

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Licenza d’uso

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