Un percorso operativo per comprendere l’IA generativa e il principio essenziale delle reti neurali, costruire prompt realmente efficaci, sperimentare diversi strumenti e progettare una formazione semplice, sicura e replicabile per i colleghi.
Percorso realizzato nell’ambito del progetto “Snodo formativo territoriale per la transizione digitale e l’intelligenza artificiale nella didattica e nell’organizzazione scolastica”, finanziato dall’Unione europea – NextGenerationEU e pubblicato sulla piattaforma Scuola Futura.
Accedi a Scuola Futura ↗Un formatore non deve diventare un tecnico dell’intelligenza artificiale. È però utile comprendere il principio di base: i sistemi moderni non seguono soltanto regole scritte una per una, ma imparano schemi ricorrenti osservando molti esempi.
È un modello matematico molto semplificato: riceve diversi segnali, attribuisce loro un’importanza e produce un’uscita. L’ispirazione viene dal neurone biologico, ma non è una copia del cervello e non possiede coscienza.
Collegando molti neuroni artificiali in strati si ottiene una rete. Ogni strato riconosce progressivamente caratteristiche e relazioni: da elementi semplici a schemi più complessi.
La rete osserva esempi, confronta il proprio risultato con quello atteso e modifica gradualmente i collegamenti interni. “Imparare” significa quindi regolare molti pesi, non memorizzare una risposta unica.
Dati in ingresso, passaggi intermedi e risultato: la complessità nasce dalla collaborazione di molte unità semplici.
Impara soprattutto a riconoscere, classificare o stimare: per esempio distinguere un gatto da un cane o prevedere un valore.
Impara strutture e regolarità per produrre nuovi contenuti. Nei modelli linguistici il testo viene costruito un elemento alla volta, prevedendo ciò che è più plausibile nel contesto.
Gli strumenti cambiano rapidamente. Il corso insegna a scegliere l’applicazione adatta, formulare richieste di qualità, controllare i risultati e trasformare l’esperienza in un’attività formativa immediatamente utilizzabile nella propria scuola.
Dall’IA tradizionale alle reti neurali: addestramento, contesto, generazione probabilistica, bias e limiti.
Dal prompt generico a una richiesta strutturata, verificabile e riutilizzabile.
Riconoscere allucinazioni, controllare fonti, dati, citazioni e coerenza del risultato.
Testi, ricerca documentale, immagini, presentazioni, valutazione e personalizzazione.
Assegnare ruoli di progettista, esperto, revisore, valutatore e coordinatore.
Costruire un modulo chiaro, laboratoriale e replicabile nei diversi contesti scolastici.
Ogni parte teorica è accompagnata da dimostrazioni ed esercitazioni direttamente riutilizzabili nella futura formazione dei colleghi.
IA tradizionale e generativa, neurone artificiale, reti, addestramento, contesto, limiti e allucinazioni.
Contesto, ruolo, obiettivo, destinatari, vincoli, fonti e formato dell’output.
Progettazione, contenuti, ricerca, inclusione, valutazione e organizzazione.
Controllo delle risposte, confronto delle fonti e revisione critica degli output.
Linee guida, AI Act, dati personali, trasparenza e responsabilità del docente.
Progettazione, controllo disciplinare, inclusione, valutazione e revisione coordinata.
Struttura, testi, visual, navigazione, accessibilità e call to action.
I partecipanti progettano e realizzano una pagina web informativa per presentare un corso, un progetto o un’attività scolastica, lavorando per revisioni successive.
Durante il percorso saranno sperimentate diverse categorie di applicazioni.
Il modello viene guidato come un gruppo di lavoro virtuale, nel quale ogni agente svolge una funzione specifica.
Docenti interessati a condurre attività formative sull’intelligenza artificiale nei propri istituti.
Dimostrazioni, esercitazioni guidate, lavoro cooperativo, revisione tra pari e produzione di materiali.
Le date e gli orari saranno pubblicati nei canali istituzionali dell’ITTS “C. Grassi”.
Il codice identificativo e le modalità di iscrizione saranno comunicati con apposito avviso.
Il corso dedica uno spazio specifico alla privacy, alla trasparenza e alla supervisione umana, con esempi immediatamente applicabili alla vita scolastica.
Ideazione, materiali sintetici, attività didattiche, bozze e supporto alla progettazione.
Elaborati degli studenti, personalizzazione, documenti interni e registrazione su servizi esterni.
Dati sanitari, PEI e PDP nominativi, decisioni automatiche, profilazione e materiali lesivi.
Per aggiornamenti, calendario, iscrizioni e comunicazioni ufficiali consulta il sito istituzionale della scuola.