Obiettivi formativi
- Comprendere i principi dell’IA generativa e quando usarla in modo efficace a scuola.
- Progettare lezioni, attività e verifiche con il supporto dei modelli linguistici (LLM).
- Applicare tecniche di prompt engineering per ottenere output chiari, affidabili e riutilizzabili.
- Integrare l’IA in chiave inclusiva (UDL, accessibilità) e per la personalizzazione dell’apprendimento.
- Curare aspetti etici, privacy, citazioni e fact-checking nelle produzioni didattiche.
- Ottimizzare il lavoro del docente (pianificazione, materiali, rubriche, feedback) riducendo i compiti ripetitivi.
Metodologia
Percorso laboratoriale e “learn-by-doing”: brevi demo guidate, esercitazioni pratiche su casi reali, micro-challenge individuali e di gruppo, con template pronti all’uso. Ogni attività produce un deliverable (scheda, lezione, quiz, rubrica o unità didattica) immediatamente riutilizzabile in classe. Chiusura con revisione tra pari, criteri di qualità e checklist di etica e attendibilità.
Struttura del Corso
Lezione 1 — Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)
Focus: cosa sono i modelli generativi e come funzionano in pratica (LLM, limiti, “allucinazioni”, prompt di base).
Attività: confronto “prompt semplice vs. prompt migliorato”.
Output: mini-glossario + linee guida d’uso consapevole.
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude.
Lezione 2 — Etica, privacy e copyright
Focus: principi etici, bias, tutela dati (contesto scolastico), citazioni e attribuzioni corrette.
Attività: applicazione di una checklist etica su un caso reale.
Output: bozza di mini-policy d’istituto per l’uso dell’IA.
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude.
Lezione 3 — Il potenziale dell’IA nella didattica
Focus: scenari d’uso per discipline, differenziazione e accessibilità (UDL), attività autentiche.
Attività: progettazione rapida di una micro-UDA con obiettivi, prodotti attesi e valutazione.
Output: scheda UDA pronta all’uso in classe.
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude, Napkin (mappa idee).
Lezione 4 — Domande orientative e Prompt Engineering
Focus: trasformare obiettivi didattici in domande potenti; struttura del prompt (ruolo-compito-vincoli-esempi).
Attività: “debug del prompt” su casi disciplinari.
Output: pacchetto di prompt riutilizzabili (Prompt Pack) per il proprio ambito.
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude, Napkin.
Lezione 5 — L’IA come supporto al lavoro del docente
Focus: pianificazione lezioni, materiali, rubriche, quiz, feedback; flusso “progetta-genera-revisiona”.
Attività: realizzazione di una lezione completa in 45’ (slide, scheda, verifica, rubrica).
Output: kit lezione pronto (slide + consegne + valutazione).
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude, Gamma (presentazioni), NotebookLM (studio/sintesi materiali).
Lezione 6 — Studenti: come usare l’IA in modo responsabile
Focus: regole d’aula, trasparenza, citazioni, limiti dei detector, collaborazione uomo-IA.
Attività: design di un compito autentico che includa l’IA come strumento (evidenze verificabili).
Output: consegna per gli studenti + rubriche di valutazione.
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM.
Lezione 7 — Risorse digitali per lezioni interattive
Focus: creare contenuti chiari, accessibili e coinvolgenti (slide narrative, mappe, schede).
Attività: prototipo di lezione interattiva con storyboard e materiali stampabili/digitali.
Output: presentazione Gamma + schede operative pronte.
Strumenti: Gamma, Napkin, ChatGPT/Gemini/Claude (contenuti), NotebookLM (organizzazione fonti).
Strumenti usati
- ChatGPT
- Gemini
- Claude
- Gamma (presentazioni/slide narrative)
- Napkin (idee, mappe e collegamenti concettuali)
- NotebookLM (sintesi e studio assistito su materiali caricati)
Pubblico di riferimento
- Docenti di scuola primaria e secondaria
- Formatori ed educatori
- Scuole e istituti scolastici
- Pubbliche Amministrazioni (settore istruzione e formazione)
- Imprese e associazioni educative
Requisiti
- In presenza
