AI e Coding per Insegnare: progettare con l’Intelligenza Artificiale nella Scuola dell’infanzia e Primaria

Come cambia la didattica quando l’intelligenza artificiale entra in aula non come strumento magico, ma come oggetto di studio? Questo corso propone un approccio progettuale e critico: i docenti non imparano solo a usare strumenti AI, ma a ideare percorsi in cui gli studenti costruiscono, sperimentano e valutano sistemi intelligenti attraverso il coding. Partendo dal pensiero computazionale, si arriva a progettare attività didattiche con Scratch e piattaforme no-code di Machine Learning, integrando dimensione etica e valutativa. Focus su metodologie attive, progettazione per competenze e DigCompEdu.

Corso su misura con webinar sincroni o incontri in presenza, con taglio operativo e laboatoriale.

La proposta è personalizzabile nella durata e nei contenuti. I webinar potranno essere registrati e messi a disposizione dei partecipanti.

Pensiero Computazionale e AI: costruire le fondamenta

• Dal problem solving al pensiero computazionale: concetti chiave e mappa concettuale
• AI, Machine Learning e Deep Learning: che cosa sono davvero e come spiegarli agli studenti
• Panorama degli strumenti: Scratch, Teachable Machine, Pictoblox

Coding e IA: laboratorio per progettare con gli studenti

• Laboratorio con strumenti adatti a diverse fasce d'età, focalizzati sulla programmazione a blocchi, sul coding tangibile e sulla robotica educativa
• Laboratorio Scratch: progettare un gioco o una storia interattiva con logica condizionale
• Costruire un percorso didattico verticale dal blocco al testo: strategie e risorse (progressione sistematica e coerente delle competenze di coding e pensiero computazionale dall'infanzia alla primaria evitando la frammentazione.

Machine Learning in aula: addestrare algoritmi senza programmazione avanzata

• Teachable Machine: addestrare un classificatore di immagini o suoni in classe
• Dati, bias e responsabilità: come discutere l’etica dell’AI con gli studenti
• Progettare attività di Machine Learning unplugged e plugged per livelli diversi

Progettare Unità di Apprendimento con AI e Coding

• Framework per la progettazione: UDL, didattica per competenze e DigCompEdu
• Laboratorio di co-progettazione: ideare un’Unità di Apprendimento con AI e Coding
• Condivisione e revisione tra pari dei progetti elaborati dai partecipanti

Valutare il pensiero computazionale e le competenze digitali

• Valutare il processo, non solo il prodotto: rubriche per il pensiero computazionale
• Portfolio digitale e documentazione degli apprendimenti con strumenti AI-assisted
• Restituzione finale: presentazione dei progetti, feedback e risorse per continuare