Lezione 1: Introduzione all’IA e al suo potenziale nella scuola
Cos’è l’IA? Definizione, storia, ambiti di applicazione e principali concetti (machine learning, deep learning, reti neurali).
L’IA nell’educazione: panoramica delle possibili applicazioni (personalizzazione dell’apprendimento, creazione di contenuti, valutazione, automazione).
Etica e IA in ambito educativo: discussione su temi come la privacy, il bias algoritmico, l’impatto sul ruolo dell’insegnante.
Strumenti di IA per la didattica: presentazione di alcune piattaforme e software di facile utilizzo (es. Google AI Experiments, Quick, Draw!, Wolfram Alpha).
Esercitazione pratica: utilizzo di uno strumento di IA per la creazione di contenuti didattici interattivi.
Cos’è l’IA? Definizione, storia, ambiti di applicazione e principali concetti (machine learning, deep learning, reti neurali).
L’IA nell’educazione: panoramica delle possibili applicazioni (personalizzazione dell’apprendimento, creazione di contenuti, valutazione, automazione).
Etica e IA in ambito educativo: discussione su temi come la privacy, il bias algoritmico, l’impatto sul ruolo dell’insegnante.
Strumenti di IA per la didattica: presentazione di alcune piattaforme e software di facile utilizzo (es. Google AI Experiments, Quick, Draw!, Wolfram Alpha).
Esercitazione pratica: utilizzo di uno strumento di IA per la creazione di contenuti didattici interattivi.
Lezione 2: L’IA per la personalizzazione dell’apprendimento
Apprendimento personalizzato: principi e benefici. Come l’IA può supportare percorsi di apprendimento individualizzati.
Strumenti di IA per l’analisi dei dati degli studenti: identificazione di difficoltà, punti di forza e stili di apprendimento.
Piattaforme di apprendimento adattivo: esempi e casi di studio.
IA per il supporto agli studenti con BES: strumenti per la didattica inclusiva.
Esercitazione pratica: simulazione dell’utilizzo di una piattaforma di apprendimento adattivo.
Apprendimento personalizzato: principi e benefici. Come l’IA può supportare percorsi di apprendimento individualizzati.
Strumenti di IA per l’analisi dei dati degli studenti: identificazione di difficoltà, punti di forza e stili di apprendimento.
Piattaforme di apprendimento adattivo: esempi e casi di studio.
IA per il supporto agli studenti con BES: strumenti per la didattica inclusiva.
Esercitazione pratica: simulazione dell’utilizzo di una piattaforma di apprendimento adattivo.
Lezione 3: L’IA per la creazione di contenuti e l’automazione
IA per la generazione di contenuti didattici: creazione di esercizi, quiz, presentazioni multimediali.
Strumenti di IA per la valutazione: analisi automatica di elaborati, feedback personalizzati.
IA per l’automazione dei compiti amministrativi: gestione delle presenze, comunicazioni con le famiglie.
IA e coding: introduzione al pensiero computazionale e alla programmazione visuale (es. Scratch).
Esercitazione pratica: utilizzo di uno strumento di IA per la creazione di un quiz interattivo.
IA per la generazione di contenuti didattici: creazione di esercizi, quiz, presentazioni multimediali.
Strumenti di IA per la valutazione: analisi automatica di elaborati, feedback personalizzati.
IA per l’automazione dei compiti amministrativi: gestione delle presenze, comunicazioni con le famiglie.
IA e coding: introduzione al pensiero computazionale e alla programmazione visuale (es. Scratch).
Esercitazione pratica: utilizzo di uno strumento di IA per la creazione di un quiz interattivo.
Lezione 4: L’IA per lo sviluppo delle competenze del futuro
Competenze digitali e cittadinanza digitale nell’era dell’IA.
IA e creatività: come utilizzare l’IA per stimolare la creatività degli studenti.
IA e pensiero critico: analisi e valutazione delle informazioni nell’era digitale.
Il futuro dell’IA nell’educazione: tendenze e prospettive.
Discussione finale: riflessioni sull’impatto dell’IA nella scuola e condivisione di idee e progetti.
Competenze digitali e cittadinanza digitale nell’era dell’IA.
IA e creatività: come utilizzare l’IA per stimolare la creatività degli studenti.
IA e pensiero critico: analisi e valutazione delle informazioni nell’era digitale.
Il futuro dell’IA nell’educazione: tendenze e prospettive.
Discussione finale: riflessioni sull’impatto dell’IA nella scuola e condivisione di idee e progetti.
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