Ripensare la valutazione degli apprendimenti nell’era dell’AI - IC G. Bartolena - Livorno (LI)

La diffusione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale sta trasformando in modo profondo il modo in cui gli studenti apprendono, producono conoscenza e interagiscono con i saperi disciplinari.
In questo nuovo scenario, la valutazione non può limitarsi a verificare prodotti, ma deve evolvere verso un modello centrato sulla verifica processi cognitivi e del pensiero critico, sulla metacognizione, sulla personalizzazione dei percorsi e sul supporto al processo di apprendimento. Il corso propone un ripensamento organico della valutazione scolastica alla luce della presenza strutturale dell’A.I., offrendo ai docenti strumenti teorici e operativi per progettare prove valutative robuste, gestire il feedback in modo evoluto, documentare i processi di apprendimento e utilizzare consapevolmente gli strumenti di A.I. come supporto strategico alla progettazione, alla regolazione e alla documentazione dei percorsi di apprendimento, in una cornice pedagogica fondata sulla valutazione formativa, autentica e orientata alle competenze. Il corso mira a sviluppare nei docenti competenze professionali avanzate per:

• progettare sistemi valutativi coerenti con i paradigmi della valutazione formativa e per competenze;
• governare consapevolmente l’uso dell’Intelligenza Artificiale nei processi valutativi;
• rafforzare la qualità, l’equità e l’affidabilità delle pratiche di valutazione in contesti ad alta presenza di tecnologie generative.

Corso su misura con webinar sincroni con taglio operativo e laboratoriale.

Ripensare la valutazione nell’era dell’AI

• Evoluzione dei modelli valutativi: dalla valutazione sommativa alla valutazione formativa e autentica
• Valutazione per competenze e centralità dei processi cognitivi
• Impatto dell’AI sugli apprendimenti e sulla funzione valutativa del docente
• Ruolo professionale del docente nella valutazione mediata da tecnologie
• AI in educazione e formazione adattiva

Progettazione di prove valutative robuste in ambienti ad alta presenza di AI

• Concetto di robustezza valutativa: validità, affidabilità, equità
• Prove basate su casi, scenari dinamici, simulazioni AI
• Valorizzazione del processo cognitivo: tracciabilità, riflessione, metacognizione
• Trasparenza e regolazione dell’uso dell’AI nelle prove di verifica

Costruzione di rubriche valutative e prove a livelli differenti di complessità

• Funzione pedagogica delle rubriche valutative
• Allineamento tra obiettivi, criteri, indicatori e livelli di padronanza
• Progettazione di prove con livelli di difficoltà differenziati
• Uso dell’AI come supporto alla costruzione di rubriche e descrittori

Feedback evoluto e supporto alla personalizzazione dei percorsi

• Funzione regolativa del feedback: tempestività, specificità, orientamento al miglioramento
• Feedback per prove strutturate e non strutturate
• Personalizzazione dei percorsi di apprendimento
• Uso dell’AI per l’erogazione del feedback e la produzione di materiali di rinforzo e potenziamento.

Autovalutazione, valutazione tra pari e documentazione del processo

• Autovalutazione come leva di consapevolezza metacognitiva - autovalutarsi con il supporto dell’AI
• Valutazione tra pari e sviluppo delle competenze trasversali - l’AI come tutor didattico
• Portfolio digitale come strumento di documentazione e di consapevolezza del processo di apprendimento
• Scenari di simulazione e compiti autentici supportati da strumenti di AI

I webinar in diretta si terranno secondo il seguente calendario:

• 16-ott - 16.30/19.30
• 23-ott - 16.30/19.30
• 03-nov - 16.30/19.30
• 10-nov- 16.30/19.30

Per partecipare ai webinar clicca sul seguente link: meet.google.com/npt-ksds-wih