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A a scuola: non basta usarla, bisogna governarla

Le Linee guida MIM non sono un manuale di prompt, ma un invito a introdurre l’Intelligenza Artificiale nella scuola con metodo, responsabilità e attenzione educativa.

Come credo sappiate entro il prossimo dal 2 agosto 2026 l’AI Act europeo diventerà pienamente applicabile, le scuole entro quella data dovranno redigere un protocollo di utilizzo dell’IA nella propria scuola e poiché sarò coinvolto in questa attività ho pensato mettermi a studiare e i miei appunti li ho trasformati in post, all’interno ho inserito slide ed riassunti audio.

Allego la presentazione del primo post.

L’Intelligenza Artificiale sta entrando nella scuola, ma la vera domanda non è solo “quale strumento usare?”.

La domanda più importante è: come la governiamo?

Nel primo post della nuova serie dedicata alle Linee guida MIM sull’IA a scuola provo a spiegare perché non basta usare chatbot, generatori di testi o strumenti automatici.
Serve metodo, responsabilità, attenzione ai dati, controllo umano e una visione educativa chiara.

L’IA può aiutare i docenti, ma non può sostituire la progettazione didattica, la relazione educativa e il pensiero critico.

Il post completo è disponibile nell’area Premium.

I miei corsi per Tecnica della Scuola: INTEGRARE L’IA NELLA DIDATTICA STEAM: GUIDA OPERATIVA E APPLICAZIONI PRATICHE

Esperienze laboratoriali spendibili in aula integrate con IA generativa

Non basta parlare di innovazione. Occorre portarla davvero in classe, trasformandola in attività concrete, sostenibili e immediatamente utilizzabili.

È da questa esigenza che nasce IA & STEAM in classe: cantiere didattico con attività fisiche pronte all’uso, un corso pensato per docenti della scuola secondaria di primo e secondo grado che desiderano progettare esperienze laboratoriali efficaci, inclusive e replicabili, anche senza partire da competenze tecniche avanzate.

Il cuore del percorso è operativo: ogni modulo guida il corsista nella costruzione passo dopo passo di materiali reali per l’aula. Non ci si limita a riflettere sulle potenzialità dell’intelligenza artificiale o della didattica STEAM, ma si lavora per produrre strumenti concreti: schede studente, schede docente, fogli raccolta dati, rubriche valutative, varianti inclusive e modelli di richieste già pronti per l’uso dell’IA.

L’intelligenza artificiale viene affrontata in modo serio e didatticamente controllato: non come scorciatoia, ma come copilota progettuale capace di supportare la personalizzazione delle consegne, la costruzione di rubriche, la produzione di feedback e l’adattamento delle attività per studenti con bisogni differenti.

Accanto a questo, il corso valorizza una dimensione STEAM concreta e accessibile: attività fisiche, osservazioni, misure, raccolta di dati reali, lettura di tabelle e grafici, formulazione di ipotesi, verifica e documentazione. Un approccio che restituisce centralità al laboratorio come spazio di pensiero, di scoperta e di costruzione di competenze autentiche.

Un ulteriore punto di forza del percorso è l’introduzione al riconoscimento di immagini, suoni e gesti con l’IA, attraverso strumenti gratuiti e accessibili come Teachable Machine, PictoBlox, micro:bit CreateAI e Machine Learning for Kids. In questo modo i docenti potranno sperimentare micro-attività innovative, collegabili a coding, robotica educativa e cittadinanza digitale, senza essere costretti a percorsi complessi o troppo specialistici.

Punti tematici

  • Cantiere Didattico: standard di produzione e impacchettamento (schede, rubriche, template digitali) pronti per l’aula.
  • IA generativa per la didattica (uso controllato): prompt a vincoli, checklist qualità, validazione, riscontro formativo e personalizzazione per livelli.
  • STEAM pratico e accessibile: attività concrete di laboratorio con materiali semplici e strumentazione disponibile a scuola; raccolta e lettura di dati reali (tabelle, grafici, mappe) per arrivare a conclusioni e decisioni.
  • Metodo scientifico e progettazione: ipotesi, test, controllo variabili, iterazione e documentazione.
  • Pensiero logico e problem solving: attività guidate su regole, condizioni e sequenze, con difficoltà crescente e varianti “senza codice”.
  • Escape-Lab valutativo: gamification orientata a evidenze e valutazione autentica, con debrief metacognitivo.
  • Riconoscimento di immagini, suoni e gesti con l’IA (modelli semplici con strumenti gratuiti): raccolta di esempi, addestramento guidato, verifica dei risultati, limiti e possibili bias; attività replicabili in classe.
  • Inclusione (UDL): scaffolding, consegne graduate, strumenti compensativi e ruoli strutturati.

Obiettivi

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Progettare e condurre attività STEAM fisiche con dati reali, adattabili a diversi livelli (secondaria di I e II grado).
  • Utilizzare l’IA per produrre materiali didattici con vincoli, controlli e validazione (consegne, rubriche, feedback, varianti inclusive).
  • Costruire materiali pronti: schede studente/docente, fogli dati, template digitali, rubriche e griglie di osservazione.
  • Gestire attività laboratoriali per gruppi (ruoli, tempi, debrief) e raccogliere evidenze per la valutazione.
  • Progettare micro-attività di riconoscimento di immagini, suoni e gesti con l’IA utilizzando strumenti gratuiti, guidando gli studenti nella raccolta di esempi, nell’addestramento di un modello semplice e nella verifica dei risultati.
  • Integrare strategie inclusive (UDL) e varianti DSA/BES senza riscrivere da zero le attività.

Calendario

  • Lunedì 13 aprile 2026 – Dalle 16.00 alle 18.00
  • Lunedì 20 aprile 2026 – Dalle 16.00 alle 18.00
  • Lunedì 27 aprile 2026 – Dalle 16.00 alle 18.00

Per ulteriori informazioni ed iscrizione al corso seguire il LINK.