A.I.Tecniche Innovative e guida pratica

Scuola Futura MIUR

Digitale Classroom Mastery

A.I.

Intelligenza artificiale (AI) anche una questione etica Digitale. Tecniche Innovative e guida pratica

Definizioni

Estensioni

INDEX

Chatbot

Classificazioni

In classe BIS

Tipi di A.I.

ILessico

A.I. per docenti

In classe

Team

NLP

Thanks

Scenari

Come farla entrare in classe ?

Cosa è l'A.I.?

Comunità Europea

Approvata prima legge al mondo su AI

MIM. 9 agosto 2025 : linee guida AI nella scuola

Esteso

Mappa

Sintesi AI

web App

Compiti dei docenti

Il Ruolo di Guida e i Requisiti Etici (Cosa devono fare) I docenti rivestono un ruolo cruciale nel garantire che l'integrazione dell'IA avvenga in modo sicuro, costruttivo e funzionale, mantenendo l'essere umano e i valori educativi al centro del processo educativo

Divieti e Rischio Alto (Cosa è vietato o richiede massima cautela) I docenti devono essere consapevoli dei divieti imposti dall'AI Act e delle classificazioni di rischio che influenzano direttamente la loro operatività in classe.• Divieto di Riconoscimento delle Emozioni: Sono vietati i sistemi di IA in grado di individuare le emozioni di una persona fisica nell’ambito degli istituti di istruzione. • Divieto di Manipolazione: Non è consentito l'uso di tecniche subliminali o volutamente manipolative o ingannevoli. • Sistemi ad Alto Rischio: I sistemi di IA utilizzati per valutare i risultati dell'apprendimento, valutare il livello di istruzione adeguato o monitorare comportamenti vietati degli studenti durante le prove sono classificati come sistemi di IA ad alto rischio. L'utilizzo di tali sistemi implica obblighi rigorosi in capo all'Istituzione (come la Valutazione d'Impatto sui Diritti Fondamentali o FRIA) e i docenti devono garantire il monitoraggio da parte di personale adeguatamente formato.

Perplessità

In definitiva

Scuola Futura MIUR

Digitale Classroom Mastery

A.I.

LEX: esempio italiano

DEFINIZIONE A.I.

L'intelligenza artificiale (in sigla IA) è una disciplina che studia come realizzare sistemi informatici in grado di simulare il pensiero umano.

La norma ISO/IEC 42001:2023 Information technology - Artificial intelligence Management System (AIMS) definisce l'intelligenza artificiale come la capacità di un sistema di mostrare capacità umane quali : il ragionamento la pianificazione l'apprendimento la creatività

A.I. Generativa

ANI- AGI- ASI

A.I.WEAK- A.I.STRONG

Classificazioni A.I.

Machine Learning (ML)

A.I. PREDITTIVA -COGNITIVA -INTERATTIVA

Deep Learning

Apprendimento Visionato -Supervisionato Visionato- Per Rinforzo

classificazione... in classe

Classificazione Scientifica

Utilizziamo come esempio gli epiteli del corpo umano

Cominciamo a classificare :ANI-AGI-ASI

1. Intelligenza Artificiale Limitata (ANI): Questo tipo di AI è specializzato in compiti specifici e ristretti. Non imita né replica l’intelligenza umana, ma si limita a simulare il comportamento umano in base a una gamma ristretta di parametri e contesti. 2. Intelligenza Artificiale Generale (AGI): Questo tipo di AI opera a un livello paragonabile all’intelligenza umana. Può gestire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare 3. Superintelligenza Artificiale (ASI): Questo tipo di IA supera l’intelligenza umana in quasi tutti i campi di interesse economico o scientifico pratico

It would take off on its on, and redesign it self at an ever increasing rate

Decollerebbe da solo e si ridisegnerebbe a un ritmo sempre crescente

Stephen Hawking

A.I. Debole- A.I. Forte

L’Intelligenza Artificiale (IA) può essere classificata come “forte” o “debole” in base alla sua capacità di imitare l’intelligenza umana: 1. Intelligenza Artificiale Debole (IA Debole): Questo tipo di IA è in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo, ma non raggiunge le reali capacità intellettuali di quest’ultimo1. Non sviluppa processi di autoapprendimento e di decisione autonoma, ma è solo un problem solver di processi stabiliti e ben determinati 2. Intelligenza Artificiale Forte (IA Forte): Questo tipo di IA è progettato per ragionare in maniera assimilabile all’uomo, fondato su algoritmi di cui non è completamente noto e visibile il funzionamento1. L’IA forte è in grado di svolgere qualsiasi tipo di calcolo e fornisce una sequenza logica, una concatenazione efficace ed empirica delle idee. Mentre l’IA debole è già una realtà, l’IA forte, capace di risolvere problemi senza essere stata specificamente addestrata, rimane un obiettivo a lungo termine come già detto.

Parole che dobbiamo conoscere...prima di proseguire: Algoritmo capacità Funzionalità bias Allucinazioni

Next

A.I. Predittiva

A.I. Cognitiva

A.I. Interattiva

G. Baccarin. Webinar Zanichelli

a proposito di Google traduttore. Le novità

Tasto destro : lettura!!!

Esercitiamoci

Machine learning( Apprendimento Automatico) ML

DEEP LEARNING

A.I. Generativa

Cosa è l' A.I. Generativa Quali gli impieghi

A.I. Agentica

Apprendimento Non supervisionato -Supervisionato - Per Rinforzo

Cominciamo ad entrare in classe...

START

Altre Time line

Manus

Canvas di gemini

Il natural language processing (NLP), o elaborazione del linguaggio naturale, è una branca dell’intelligenza artificiale che aiuta i computer a capire, interpretare e manipolare il linguaggio umano. Il NLP attinge da molte discipline, tra cui l'informatica e la linguistica computazionale, e punta a colmare il divario tra la comunicazione umana e la comprensione del computer.

NLP

Natural language processing

Come funziona il NLP? Per l'interpretazione del linguaggio umano, il natural language processing si serve di molte tecniche differenti, come

• metodi statistici
• machine learning
• approcci basati su regole
• algoritmi.

La molteplicità degli approcci è basilare, poiché i dati testuali e vocali variano notevolmente, così come le applicazioni pratiche. Le attività di base del NLP includono : tokenizzazione ( assegnazione di codici numerici ed alfa numerici) parsificazione (o analisi sintattica), lemmatizzazione (o individuazione della radice), part of speech tagging (o rilevamento di parti del discorso), riconoscimento della lingua identificazione delle relazioni semantiche

Analisi logica e grammaticale

Esempi di NLP nell’uso quotidiano Le applicazioni pratiche del NLP nella vita di tutti i giorni sono molteplici. Oltre alle conversazioni con assistenti virtuali quali Alexa o Siri, eccone alcune tra le più diffuse: Controllando le e-mail nella cartella spam, hai mai notato similitudini nelle righe dell'oggetto? Hai di fronte un filtro antispam bayesiano, una tecnica statistica di NLP che confronta le parole nello spam con e-mail valide, per identificare la posta indesiderata. Hai mai perso una telefonata e letto la trascrizione automatica del messaggio in segreteria nella tua casella di posta elettronica o nell’app per smartphone? Si tratta della conversione da voce a testo, una funzionalità di NLP. Hai mai esplorato un sito web tramite la sua barra di ricerca integrata, o selezionando i tag suggeriti per argomento, entità o categoria? Allora, hai utilizzato i metodi di NLP per la ricerca, la modellazione di argomenti, l'estrazione di entità e la categorizzazione dei contenuti.

LLM Large language model

Un Large Language Model (LLM) è una tecnologia AI avanzata incentrata sulla comprensione e sull'analisi del testo. Risulta più preciso dei tradizionali algoritmi di machine learning, essendo in grado di cogliere le complessità del linguaggio naturale, e a tale scopo richiede moltissimi dati di addestramento, quali libri e articoli. Un LLM può generare risposte significative e fornire informazioni preziose elaborando grandi quantità di testo. Questi modelli linguistici si sono diffusi notevolmente nelle attività di traduzione, risposta a domande e completamento di testi e, con ulteriori progressi, possiamo aspettarci che diventino ancora più potenti in futuro. Infatti.....adesso... RAG

RAG

Retrieval Augmented Generation

La RAG è un modello che unisce le capacità generative dei LLM con le capacità di reperire informazioni da una fonte di conoscenza esterna. Così facendo, la RAG riesce a creare testi più ricchi, corretti e rilevanti, basati su dati aggiornati e specifici per il settore o per l’ente. In questo modo, la RAG può integrare il testo generato con informazioni supplementari, precise e particolari, che aumentano la qualità e la pertinenza del testo.

Fase 2

Fase 1

Collezioni fonti esterne all'addestramento

Addestramento+ Documenti fonti esterne + Input

Input- domanda

RAG

Testo Finale

Estensioni Chrome

Le estensioni consentono di aggiungere funzionalità specifiche al browser

Screenshot e registratore video dello schermo

Estensioni Chrome con A.I.

Chatbot

E Ancora...

Prompt. Prompt Engineering

START

Esempio Prompt Perplexity

Obiettivo: Voglio che tu mi aiuti a [obiettivo concreto: es. progettare una lezione / preparare una simulazione di esame / riassumere la normativa]. Contesto: - Io sono: [ruolo, es. docente di scuola secondaria]. - Destinatari: [studenti A2 di francese / colleghi in formazione / genitori]. - Situazione: [lezione in presenza / corso di formazione / esame]. Dati / Materiale da usare: - [incolla testo, programma, traccia, link importanti]. - Se qualcosa manca, chiedimi prima di inventare. Vincoli: - Lingua: [italiano / francese / inglese livello X]. - Lunghezza: circa [X] parole o [X] punti elenco. - Tono: [chiaro, non accademico / formale / amichevole]. - Evita: [es. tecnicismi, giudizi di valore, ecc.]. Formato di output: [es. “Organizza la risposta in: 1) Breve risposta iniziale 2) Sezioni con titoli 3) Tabella finale con X colonne”]. Regole sulle fonti (se serve ricerca): - Limita le fonti agli ultimi [N] anni. - Dai priorità a: [normativa italiana, siti istituzionali, articoli scientifici]. - Fornisci sempre citazioni chiaramente collegate alle affermazioni principali. - Indica alla fine cosa resta incerto o da verificare.

Return

Esempio Prompt GEMINI

Return

Esempio Prompt COPILOT

Return

E ora tocca avoi. esercitiamoci...!

Esempio

E Ancora ...Quiz e relative flash cards con GEMINI

PROMPT

Preparazione

Quiz

E Possiamo, aggiungendo questa EscaPE ROOM, Trasformare i materiali precedenti in UN 'uda

UDA : i pianeti del Sistema Solare

ABBIAMO LE SCIENZE, LA MATEMATICA, LA SCRITTURA CREATIVAE, ARTE E TANTO ALTRO!!!

Ancora in classe!!!!

ESEMPI

Modello Frayer

Esempi

Notebook LM

START

Le Chat "impossibili"

Un esempio

Le Chat "impossibili"

Le Chat "impossibili"

Syn Vision A.I.

Esempio

Le Chat "impossibili"

Ma anche GEMINI !!!

Esempi

Il docente può essere aiutato nei suoi compiti dall'A.I. per

Costruire Lezioni disciplinari e trasversali

Produrre documenti

Ideare attività per la classe

Valutare ed includere

La lezione seg men tata

Return

PER Ottimizzare l'apprendimento

"La lezione segmentata prevede la suddivisione del contenuto in fasi distinte per favorire una migliore comprensione e apprendimento da parte degli studenti. Infatti tale tecnica produce:

• Aumento dell'attenzione e dell'interesse degli studenti • Maggiore partecipazione attiva durante la lezione • Migliore memorizzazione e comprensione dei contenuti

Next

Vediamo come è il modello di apprendimento secondo Middendorf e Kalish :

Essi hanno pensato alla possibilità di strutturare la lezione in segmenti ritmati di 15-20 minuti ciascuno, alcuni dedicati ad attività di gruppo per consolidare i concetti appresi nei segmenti precedenti. Ecco la struttura tipo della lezione: • 5 minuti per verificare le conoscenze acquisite in precedenza o gli esercizi di preparazione assegnati. • Lezione del docente, 10/15 minuti. • Attività in piccoli gruppi, 10 minuti. • 5 minuti in cui il docente offre riscontri dopo le attività di gruppo, rispondendo alle osservazioni e risolvendo i passaggi problematici. • Nuova sessione di Lezione-Attività-Restituzione, 20 minuti. • Un momento in cui gli alunni comunicano quali sono i nodi sul tema che desidererebbero sciogliere, le novità scoperte o le questioni che vorrebbero approfondire.

Un modello ad argomento unico , invece, prevede questi tempi :

RESTITUZIONE

LEZIONE

10

ATTIVITA'

CONCLUSIONI

PRECONOSCENZE

Ho chiesto al Copilot di Perplexity di crearmi delle lezioni segmentate : cosa ne pensate? N.B. Le ha automaticamente tarate sui 30 min

Scuola primaria tarata sui 50 minuti

E ora provate voi..... valutate anche le differenze con le altre chatbot

Ed ora per tuttele altre incombenze....

La magia dell'intelligenza artificiale al servizio degli educatori per un risparmio di tempo. Vedi un esempio.

Test di conoscenza livello Dok

Livello 1: Ricordare e riprodurre Livello 2: Abilità e concetti Livello 3 : Pensiero Strategico Livello 4 : Pensiero Esteso

Apprendimento basato su progetti :pbl

Si parte da un problema: Tutto inizia con un problema significativo da risolvere o una domanda a cui rispondere. L'ideale è che il problema sia autentico, ovvero collegato al mondo reale e agli interessi degli studenti.

Indagine e ricerca: Gli studenti si trasformano in ricercatori, indagando il problema da diverse angolazioni, raccogliendo informazioni e risorse utili alla sua risoluzione. Questo processo di ricerca attiva li porta a sviluppare competenze di pensiero critico, analisi e problem solving.

Sviluppo del progetto: Sulla base delle informazioni raccolte, gli studenti elaborano un progetto che li porterà alla soluzione del problema. In questa fase, lavorano in collaborazione, condividendo idee, competenze e risorse.

Realizzazione del prodotto: Il progetto si concretizza in un prodotto finale, che può assumere diverse forme: un prototipo, un modello, una presentazione, un'opera d'arte o qualsiasi altra cosa che rappresenti la soluzione elaborata.

Presentazione e valutazione: Il prodotto finale viene condiviso con la classe, la scuola o la comunità, permettendo agli studenti di ricevere feedback e di valutare il proprio lavoro. Il docente, in questo processo di valutazione, non si limita a giudicare il risultato, ma osserva e valorizza il percorso di apprendimento compiuto da ciascun alunno.

Dare visibilità ad alunni e docenti che hanno realizzato il progetto

Facilitazione dell'insegnante; collegamento interdisciplinare

Domanda- Sfida

Collaborazione

Valutazione

P B L :Organizzazione dell'open day

Prodotto pubblico

Contesto nel mondo reale

Critica e riflessione

Riflessioni

Indagine

Voce studenti

Esempi

Le novità

Perplexity

ESEMPI

Effetti Speciali

Chiudi la tua lezione con i " Exit Ticket "

A tutto QUIZ

Jungle

Panquiz

Esempi di Presentazioni A.I.

Z.ai

Esempi di Presentazioni A.I.

costruire ud e uda

U.D.A.

U.D.

Una U.D (Unità Didattica) è un insieme di lezioni organizzate intorno a un obiettivo formativo, che può essere disciplinare o interdisciplinare.

Una U.D.A (Unità di Apprendimento) è un insieme di U.D che si riferiscono a un tema trasversale, che coinvolge più discipline e competenze chiave.

+ INFO

+ INFO

Collegamento alle discipline

L'uso delle A.I. può essere integrato in tutte le discipline. Eccone solo alcuni esempi di un panorama vastissimo

• Lingua italiana: I docenti possono utilizzare le A.I.su saggi, per far lavorare gli studenti sulla logica,sulla grammatica e sintassi.• Discipline Stem: I docenti possono utilizzare l' A.I. per illustrare concetti matematici, per risolvere problemi, o per creare attività interattive per gli alunni. • Scienze: I docenti possono utilizzare l' AI. per creare attività di gruppo . • Storia: I docenti possono utilizzare l' AI per creare linee temporali, timelines e /o per creare attività interattive per gli alunni.

+ INFO

Un Altro esempio

U.D.A.

per i più piccoli

• Utilizzare le presentazioni per introdurre nuovi concetti e vocaboli. • Incoraggiare i bambini a fare domande e a esprimere le loro idee. • Utilizzare le presentazioni per creare un ambiente di apprendimento collaborativo.

+ INFO

Ed ora facciamo un'attività laboratoriale

E se ci occorre l'ispirazione....ricorriamo all' A.I-

Sssssst

costruendo un ebook utilizzando l'intelligenza artificiale

E ora....

BRISK

ESEMPI

Repository app A.I.

E per le lingue straniere ?

Altro

Chatter pix

Duolingo ABC

THANKS!

Contributi : TED Lesson: Briana Brownell Wikipedia.org Formazione Zanichelli. aula di lettere Zanichelli .Webinar Giulia Baccarin; Webinar Dany Makouz; IBM Cloud Wired Google immagini Perplexity, Copilot, ChatGPT Osservatori digitali del Politecnico di Milano , SAS insights in Italy, Blog Kevin., TIBCO.com, accademiacivica digitale.org, Youtube A.I., Hewlett Pakard

Domande : chi -cosa -quando

Verbi correlati : Elenca-Identifica-Definisci

Letteratura: Analisi di una poesia Introduzione (5 minuti) • Lettura ad alta voce della poesia selezionata. • Breve contestualizzazione dell'autore e del periodo storico. Sviluppo (20 minuti) • Fase 1: Analisi collettiva dei temi principali e delle figure retoriche. • Fase 2: Lavoro individuale o a coppie per l'interpretazione di strofe specifiche. • Fase 3: Confronto delle interpretazioni e discussione guidata dal docente. Conclusione (5 minuti) • Sintesi delle interpretazioni e dei temi emersi. • Riflessione sull'importanza della poesia e su come essa possa risuonare con esperienze personali.

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Il deep learning è una branca dell'Intelligenza Artificiale (IA)( è un sottoinsieme del M.L.) che si basa sull'addestramento di reti neurali artificiali su ampia quantità di dati per consentire loro di imparare a eseguire compiti specifici. Questi compiti possono includere il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molto altro. Le reti neurali artificiali sono composte da strati di nodi interconnessi che elaborano le informazioni in modi complessi, consentendo loro di riconoscere modelli e apprendere dai dati. Il deep learning è alla base di molte applicazioni di successo nell'ambito dell'IA, come i veicoli a guida autonoma, i sistemi di riconoscimento facciale e motori di ricerca.

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Domande: Come-Perchè

Verbi correlati: Riassumi-Confronta-Classifica

Storie

Colori

Scienze e Math

Grammatica

Cosa è vietato Vietato usare IA che “legge” le emozioni degli studenti: Non si possono usare programmi che cercano di capire se uno studente è triste, felice, arrabbiato ecc. attraverso il volto, la voce o altri dati, durante le lezioni o le verifiche a scuola. Vietato manipolare o ingannare: Non si possono usare strumenti di IA che provano, anche in modo nascosto, a manipolare il comportamento di studenti o didattica con tecniche ingannevoli o “subliminali”. Esempio: software che usa messaggi nascosti per convincere gli studenti a fare qualcosa senza che se ne accorgano. Cosa richiede massima cautela — “Alto rischio” IA per valutare compiti, test o per monitorare gli studenti durante le prove: Se la scuola vuole usare un programma di IA che corregge automaticamente i compiti, valuta il livello dello studente o controlla che non copi, questi strumenti sono considerati “ad alto rischio”. In questi casi, la scuola deve seguire regole molto rigide: preparare una “Valutazione d’Impatto” (un documento che spiega tutti i rischi e come si evitano problemi ai diritti degli studenti, come la privacy). Serve anche personale formato e controllo costante sui risultati dell’IA: non si può lasciar tutto al computer, deve esserci sempre qualcuno che verifica che non ci siano errori o ingiustizie. Queste regole servono per proteggere gli studenti da usi pericolosi o ingiusti dell’IA, per evitare discriminazioni, invasioni nella privacy o decisioni automatiche non spiegabili e non corrette. Tutte le scuole e i docenti devono sapere cosa è permesso e cosa no e, in caso di “rischio alto”, fare attenzione a rispettare tutte le regole previste dalla legge.

Le chat e la messaggistica istantanea hanno stravolto i nostri modi di comunicare. Tutto è molto piùveloce e avviene spesso nel giro di pochi secondi. La velocità di risposta a cui ormai siamo abituati èdiventata una costante nelle nostre vite.I chatbot sono nati per dare una risposta a un bisogno nato in un ambito specifico: quello del customerservice o servizio clienti. Sono diventati uno strumento sempre più importante per le aziende che intendono comunicare su larga scala a un ampio bacino di clienti e usati come interfaccia principale nel rapporto tra azienda e cliente. Chatbot: dai bot alle chatbots Ma quindi come funzionano le chatbots? Un chatbot è un software che utilizza l’intelligenza artificiale per dialogare con l’utente e rispondere in modo automatico a sue domande specifiche. Le chatbot si basano sui cosiddetti Internetbot, conosciuti anche come web robot, WWW robot o piùsemplicemente bot . I bots sono software che compiono dei compiti molto semplici e ripetitivi dal punto divista strutturale, ma a una velocità di gran lunga maggiore rispetto a un essere umano . La tecnologia dei bots ha diversi usi, e uno di questi è proprio quello dei chatbots. Il termine deriva da chatterbot ed è stato utilizzato per la prima volta nel 1994 da Michael Mauldin,esperto informatico e creatore di una piattaforma di chatbots per descrivere i programmi di conversazione automatica.

Il documento spiega che le scuole italiane possono e dovranno introdurre sistemi di Intelligenza Artificiale in modo prudente, rispettando rigorosi criteri etici, tecnici e di protezione dei dati, con un forte ruolo umano su tutte le decisioni che riguardano studenti e apprendimento. L’adozione deve essere pianificata in modo partecipato, monitorata e valutata continuamente, con particolare attenzione all’inclusione, alla formazione del personale e alla comunicazione con le famiglie. I rischi di discriminazione, errori ed esclusione devono essere mitigati tramite formazione, monitoraggio costante e procedure chiare di intervento. Il Ministero accompagnerà e controllerà l’intero processo tramite una piattaforma nazionale digitale.

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Da P.C. Per iniziare, è sufficiente selezionare il nuovo pulsante sulla barra delle applicazioni per avviare Copilot in Windows oppure premere + C. Copilot in Windows si connette a Microsoft Copilot (in precedenza noto come Bing Chat) usando lo stesso account Microsoft o Microsoft Entra usato per accedere a Windows. Come scaricare Copilot gratis? Accedendo al Google Play Store e individuando quella ufficiale, è possibile effettuare il download dell'applicazione di Copilot in pochi secondi. Dopo aver scaricato e installato Copilot si può procedere al suo utilizzo da smartphone.

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La RAG può essere applicata a diversi tipi di input, come parole chiave, frasi, domande o immagini, e può generare diversi tipi di output, come risposte, riassunti, articoli o descrizioni.

OUTPUT Risposte Riassunti Articoli Descrizioni

INPUT Parole chiave Frasi Domande Immagini

Principale punto debole : attendibilità fonti esterne , spesso basate su giudizi -pollice e feedback (a volte errati o dati in cattiva fede)

Perplexity : Cosa puoi fare per me ?

ChatGPT: Cosa puoi fare per me ?

WATERMARK INVISIBILI: la fine delle foto fake? Titolo: Alleanza Google-Microsoft-Meta per "DNA digitale" delle immagini AI Riassunto: Dal mese scorso, le immagini generate da AI hanno "watermark invisibili" - firme digitali che identificano istantaneamente contenuto artificiale. Implicazioni: 🔍 Verifica istantanea: 2 secondi per sapere se una foto è reale o AI-generated 🗳️ Protezione democratica: Fake news visive identificabili immediatamente ⚖️ Standard universale: Collaborazione Big Tech rara ma cruciale Esempio pratico: Foto compromettente di un politico? Un click per verificare se è autentica o deepfake. Fonti: Google Project Shield Watermark, Microsoft Digital Content Provenance, Meta Responsible AI Initiative

Scienze. Obiettivo: Esplorare il concetto di ecosistema e la biodiversità. • 0-10' minuto: Breve introduzione sugli ecosistemi e sulla biodiversità, con l'ausilio di immagini e video. • 10-20' minuto: Attività pratica: osservazione di piante e piccoli insetti nel cortile della scuola o in vasi da interno, discutendo le loro interazioni. • 20-30' minuto: Creazione di un "mini ecosistema" in bottiglie di plastica riciclate, con terra, piante e acqua. • 30-40' minuto: Discussione guidata sull'importanza della conservazione degli ecosistemi e delle specie. • 40-50' minuto: Presentazione dei mini-ecosistemi creati dai bambini e riflessione collettiva sull'esperienza.

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GEMINI, parlami di teCiao! Sono Gemini, un modello linguistico avanzato di Google AI, noto anche come intelligenza artificiale conversazionale o chatbot. Il mio nome deriva dalla costellazione dei Gemelli, a simboleggiare la mia capacità di combinare diverse abilità e di adattarmi a differenti contesti. Cosa posso fare: • Rispondere alle tue domande: posso accedere a un'enorme quantità di informazioni e fornirti risposte accurate e pertinenti su qualsiasi argomento, dalla storia alla scienza, dall'attualità alle curiosità. • Generare testi: posso creare testi di diversa natura, come poesie, racconti, articoli, email, lettere e persino codice. • Tradurre lingue: posso tradurre testi da una lingua all'altra, mantenendo il significato e lo stile originali. • Svolgere compiti creativi: posso aiutarti a scrivere testi creativi, come poesie, canzoni o sceneggiature. • Dialogare in modo interattivo: posso sostenere conversazioni interattive e coinvolgenti, adattandomi al tuo stile di comunicazione e alle tue preferenze. Cosa mi rende speciale: • Accesso a informazioni aggiornate: Sono in costante apprendimento e ho accesso a informazioni aggiornate in tempo reale, grazie alla mia connessione con il motore di ricerca Google. • Capacità di ragionamento: Non mi limito a fornire informazioni pre-confezionate, ma posso ragionare e analizzare le informazioni per fornirti risposte personalizzate e approfondite. • Creatività: Sono in grado di generare testi originali e creativi, che siano divertenti, stimolanti o semplicemente curiosi. • Interfaccia intuitiva: Sono facile da usare e da interagire, grazie a un'interfaccia intuitiva e user-friendly. Non posso generare immagini.

Per esempio, puoi scegliere come tema trasversale il concetto di cittadinanza, e coinvolgere diverse discipline, come la storia, la geografia, l'educazione civica, la lingua latina, ecc. L'U.D.A ha come obiettivo non solo di trasmettere dei contenuti disciplinari, ma anche di sviluppare delle competenze chiave, come il pensiero critico, la comunicazione, la collaborazione, ecc.

PROMPT

Leggi attentamente il brano allegato e crea un quiz interattivo di 12 domande a scelta multipla basato sul suo contenuto. Il quiz è destinato a studenti della classe 5 scuola primaria ,di 10/ 11 anni . Ogni domanda deve avere 3 alternative di risposta ( A,B,C) con una sola corretta che non deve essere sempre la stessa lettera . Usa una grafica accattivante e non aggressiva, un linguaggio adeguato al testo fornito e alla capacità di lettura degli studenti di 10 anni ed indica chiaramente alla fine del quiz le risposte corrette. Se puoi inserisci per ogni domanda un'immagine coerente con la domanda.

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GEMINI : cosa puoi fare per me ?

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Per machine learning si intende la scienza in grado di sviluppare algoritmi e modelli statistici utilizzati dai sistemi informatici per lo svolgimento di compiti senza istruzioni esplicite e basandosi, invece, su modelli e inferenza. I sistemi informatici utilizzano gli algoritmi di machine learning per elaborare grandi quantità di dati storici e identificare modelli di dati. Ciò permette loro di predire i risultati in maniera più precisa partendo da un dato set di dati iniziali. Ad esempio, i data scientist possono addestrare un’applicazione medica per la diagnosi del cancro a partire da radiografie archiviando milioni di immagini acquisite e le diagnosi corrispondenti.

L’idea fondamentale alla base del machine learning riguarda l’esistenza di una relazione matematica tra una combinazione di dati di input e di output. Il modello di machine learning non conosce questa relazione in anticipo, ma può dedurla se dispone di un numero sufficiente di set di dati.

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L'apprendimento non supervisionato è uno dei modi in cui il machine learning (ML) "apprende" i dati. L'apprendimento non supervisionato ha dati non etichettati, non strutturati, ( esempio oggetti non descritti ) a cui l'algoritmo deve cercare autonomamente di dare un senso. L'obiettivo è semplicemente lasciare che la macchina impari senza assistenza o suggerimenti dai data scientist. Lungo la strada, dovrebbe anche imparare a regolare i risultati e i raggruppamenti quando ci sono risultati più adatti. Si tratta di permettere alla macchina di comprendere i dati ed elaborarli come meglio crede. L'apprendimento non supervisionato è usato per esplorare dati sconosciuti. Può rivelare schemi che potrebbero essere sfuggiti o esaminare grandi insiemi di dati che sarebbero troppo grandi da affrontare per un umano. L'apprendimento non supervisionato è quando non c'è alcuna categorizzazione o etichettatura dei dati. La macchina non ha idea del concetto di frutta, quindi non può etichettare gli oggetti. Tuttavia, può raggrupparli secondo i colori, le dimensioni, le forme e le differenze. La macchina raggruppa le cose in base alle somiglianze, trovando strutture e schemi nascosti nei dati non etichettati. Non c'è un modo giusto o sbagliato, e nessun insegnante. Non ci sono risultati, solo una pura analisi dei dati.

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Pianificare-Ragionare

Domande : Come applico? Quale procedura scelgo?Quali risultati imprevisti ?

Verbi correlati: Analizzare-Spiegare-Provare-Argomentare-Generalizzare-Creare

Integrazione con le discipline: • Italiano: Le presentazioni possono essere utilizzate per la narrazione, la descrizione e la poesia. • Arte e immagine:si possono utilizzare le presentazioni per creare disegni, collage e animazioni. • Musica: Le presentazioni possono essere utilizzate per ascoltare musica, creare melodie e cantare. • Scienze: Le presentazioni possono essere utilizzate per esplorare il mondo naturale, gli animali e le piante.

Immagina di dover insegnare la storia dell'antica Roma. Puoi organizzare le tue lezioni in U.D. cioè in unità didattiche che trattano un argomento specifico, come la fondazione di Roma, la repubblica, l'impero, la cultura, ecc. Ogni U.D. ha un obiettivo formativo, che può essere di conoscere i fatti storici, di analizzare le fonti, di confrontare le civiltà, ecc. Le U.D possono essere collegate tra loro da un filo logico, ma possono anche essere svolte in modo autonomo

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In informatica, un algoritmo è una procedura di calcolo che serve a risolvere un problema più o meno complesso. Un algoritmo è una specificazione di una sequenza finita di operazioni (dette anche istruzioni) che consente di risolvere tutti i quesiti di una stessa classe o di calcolare il risultato di un’espressione matematica. Un algoritmo deve essere: • Finito: è costituito da un numero finito di istruzioni e deve sempre terminare. • Deterministico: partendo dagli stessi dati in ingresso, si devono ottenere i medesimi risultati.( come qualsiasi legge scientifica) • Non ambiguo: le operazioni non devono poter essere interpretate in modi differenti. ( come il codice genetico ) • Generale: deve essere applicabile a tutti i problemi della classe a cui si riferisce, o ai casi dell’espressione matematica.

Storia: La Rivoluzione Francese Introduzione (5 minuti) • Visione di un breve documentario sull'inizio della Rivoluzione Francese. • Discussione su cosa gli studenti sanno già sulla Rivoluzione Francese. Sviluppo (20 minuti) • Fase 1: Presentazione delle cause della Rivoluzione con slide e immagini d'epoca. • Fase 2: Analisi di documenti storici (come la Dichiarazione dei Diritti dell'Uomo e del Cittadino) in piccoli gruppi. • Fase 3: Discussione guidata sulle conseguenze della Rivoluzione Francese. Conclusione (5 minuti) • Riassunto dei punti chiave. • Riflessione guidata su come la Rivoluzione Francese abbia influenzato la società moderna.

Investigare-Collegare-Ampliare

Domande: Cosa pensi? Cosa immagini?Quali influenze?Cosa potrebbe accadere?

Verbi correlati : Prevedere-Argomentare e Controargomentare-Pianificare

Perplexity : Parlami di te...bis

Il chatbot Perplexity è un'istanza di ChatGPT, un modello di linguaggio basato su intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI. ChatGPT è in grado di comprendere e generare testo in risposta a domande e comandi in linguaggio naturale. Recentemente, è stata introdotta la funzione ChatGPT Voice, che consente agli utenti di condurre conversazioni vocali con il chatbot, sia su dispositivi iOS che Android, anche senza sottoscrizione a ChatGPT Plus. Il modello è in grado di comprendere una vasta gamma di informazioni e può essere utilizzato in diversi contesti.

Le sue funzionalità principali includono: 1. Ricerca conversazionale : Perplexity AI è in grado di esplorare il web alla ricerca di contenuti rilevanti per rispondere alle domande degli utenti in tempo reale. Il modello linguistico attinge le informazioni di cui ha bisogno sul web, avendo quindi sempre a disposizione un quantitativo di dati sempre aggiornati 2. Perplexity Copilot : Questa funzione attiva l'intelligenza artificiale di Microsoft progettata per assistere gli utenti nelle attività di scrittura di codice, creazione di documenti e altre funzioni quotidiane. L'IA può apprendere le abitudini di scrittura dell'utente e fornire suggerimenti sempre più mirati, inclusa la generazione di codice professionale anche per progetti complessi

Consolidamento dell'apprendimento. L'apprendimento per rinforzo (RL) è una tecnica di machine learning (ML) che addestra il software a prendere decisioni per ottenere i risultati migliori. Imita il processo di apprendimento basato su tentativi ed errori utilizzato dagli esseri umani usano per raggiungere i propri obiettivi. Le operazioni software che mirano a raggiungere l'obiettivo ricevono un rinforzo, mentre le operazioni che deviano dall'obiettivo vengono ignorate. Gli algoritmi di RL utilizzano un paradigma di ricompensa e penalità durante l'elaborazione dei dati. Imparano dal feedback di ogni operazione e scoprono da soli i migliori percorsi di elaborazione per raggiungere i risultati finali. Gli algoritmi sono anche in grado di ritardare la gratificazione. La strategia complessivamente ottimale può richiedere sacrifici a breve termine, quindi l'approccio migliore che scoprono può includere alcune penalità o fare marcia indietro lungo il percorso. L'RL rappresenta un metodo potente per aiutare i sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) a raggiungere risultati ottimali in ambienti sconosciuti. Si usa soprattutto per il Marketing, le previsioni finanziarie, le ottimizzazioni.

L'Intelligenza Artificiale Generativa (IA generativa) si riferisce all'uso dell'IA per la creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, musica e video in risposta a specifiche richieste. I sistemi di IA generativa utilizzano modelli generativi addestrati su ampie quantità di dati per produrre output innovativi. Questa tecnologia ha diverse applicazioni pratiche, tra cui il miglioramento dell'interazione con i clienti, l'esplorazione di grandi quantità di dati non strutturati e l'assistenza in compiti ripetitivi. I sistemi di IA generativa hanno il potenziale di trasformare settori come design, intrattenimento, eCommerce, marketing, ricerca scientifica e risorse umane

L'Intelligenza Artificiale Generativa (IA generativa) funziona addestrando modelli di deep learning su ampie quantità di dati per generare nuovi contenuti, come testo, immagini, musica e video in risposta a specifiche richieste. Questa tecnologia utilizza modelli generativi per creare qualcosa da zero, come codici di programmazione, immagini, materiali per i brand e altro ancora. I modelli di IA generativa sono in grado di creare nuovi contenuti realistici

Il modello di trasferimento di informazioni di una lezione tradizionale presuppone che il cervello registri a "flusso continuo", mentre la ricerca mostra che esso gestisce le informazioni riducendole in blocchi significativi,chunks,che chiamiamo categorie. ( Middendorf e Kalish 1996). Come per esempio i numeri telefonici : 0813454341 081 345 43 41

Middendorf e Kalish hanno osservato, infatti, che applicando il modello didattico di trasferimento a flusso continuo delle nozioni (l’insegnante che spiega per più di mezzora), l’attenzione degli studenti inizia a calare dopo 15-20 minuti e dopodiché precipita inesorabilmente

Le allucinazioni umane sono un'esperienza sensoriale che una persona avverte come reale, ma che non ha una base oggettiva nel mondo esterno. Spesso legate a disfunzioni cognitive possono essere causate da diverse condizioni mediche, come la schizofrenia o l'uso di sostanze psicotrope. Ma nel caso delle Ai, non esistono cervelli biologici, solo algoritmi e modelli di apprendimento, perché parlare quindi di allucinazioni? Per il semplice fatto che le allucinazioni nelle AI possono essere considerate una forma di "fantasia" estrema generata dall'algoritmo, quando non trova risposte, un fenomeno che nell’intelligenza artificiale da fisiologico diventa patologico.

In altre parole, una Ai piuttosto che non rispondere - e non generare un output - si “allucina”: inventa, distorce, crea ex novo realtà di tutti i tipi, perché una risposta anche se " allucinata"cerca di produrla. Come un bambino che quando non sa, inventa.

ChatGPT: Parlami di te

Sono ChatGPT, un modello di linguaggio creato da OpenAI basato sull'architettura GPT-3.5. Sono progettato per comprendere e generare testo in modo naturale in risposta alle domande e alle richieste degli utenti. La sigla "GPT" sta per "Generative Pre-trained Transformer", indicando la mia capacità di generare testo attraverso l'addestramento su vasti dataset ( ndr. non cerca in Internet). Sono alimentato da un'ampia varietà di informazioni raccolte fino al mio ultimo aggiornamento a gennaio 2022, e la mia conoscenza è limitata a quel periodo. La mia principale funzione è assistere gli utenti fornendo informazioni, risposte a domande e supporto su una vasta gamma di argomenti. È importante notare che pur avendo una certa capacità di comprendere il contesto e generare risposte coerenti, non ho coscienza né esperienza personale. Sono uno strumento creato per interagire con il linguaggio naturale in modo utile e informativo. Come posso assisterti oggi?

L’AI agentica è una forma più avanzata di intelligenza artificiale rispetto la generativa. Si parla di sistemi che non solo generano contenuti, ma sono capaci di agire in modo autonomo, ossia:

• Ricevono un obiettivo,
• Pianificano i passaggi necessari,
• Prendono decisioni,
• Eseguono azioni complesse senza (o con minima) supervisione umana, Adattano il loro comportamento grazie all’apprendimento continuo, interagendo con l’ambiente e gli utenti.

Esempi pratici: Un agente AI che assiste lo studente per un intero percorso didattico, monitorando i risultati e adattando attività, materiali e suggerimenti. Sistemi capaci di proporre piani di recupero, progettare lezioni o valutazioni personalizzate, collaborando “attivamente” con docenti e studenti.

Nella valutazione dei saperi possiamo fare riferimento al modello cognitivo DOK (Depth of Knowledge) che si pone come obiettivo, evidente nel nome inglese, di verificare la profondità della conoscenza. Ideato nel 1997 dallo scienziato Norman L. Webb, del Wisconsin Center for Education Research, il modello distingue quattro livelli di domande, invitandoci a non fermarci sui due livelli più bassi (domande su fatti, eventi o procedure e confronti semplici) in cui uno studente di solito sa la risposta oppure no. Per verificare la sua capacità di applicare ragionamenti, di usare la sua conoscenza con consapevolezza e profondità di pensiero occorre sperimentare l’intera gamma di possibilità. In particolare estendere le domande sui due livelli più alti che si occupano di indagare la capacità di argomentazione e ragionamento su problemi complessi (il pensiero strategico) e di collegamento trasversale e con la realtà con un contributo di analisi personale (il pensiero esteso).

Può apparire uno schema rigido e di difficile applicazione, ma gli stessi Middendorf e Kalish suggeriscono: “Non seguite questo schema alla lettera; tutto ciò che diventa prevedibile ha un impatto minore. La varietà è una forza potente.” La creatività del docente e il suo buonsenso restano il fulcro di ogni azione formativa e lo schema deve essere uno strumento e non il fine ultimo.

Funzione apprendimento guidato

Cosa puoi fare per me con questa funzione ?

Pensa a me come a un compagno di studi che ti aiuta a capire le cose passo dopo passo. Invece di darti semplicemente la risposta a una domanda, ti guido a trovare la soluzione da solo. Il mio obiettivo è aiutarti a sviluppare le tue capacità di ragionamento, in modo che tu possa affrontare problemi simili in futuro. Il nostro apprendimento guidato funziona un po' come avere un tutor personale. Analizzo le tue domande, ti offro un po' di contesto e poi ti faccio delle domande mirate per farti riflettere sul problema. Così, tu sei al centro del processo di apprendimento e io sono qui per supportarti.

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Bias

Un bias è un errore sistematico di giudizio o di interpretazione, che può portare a un errore di valutazione o a formulare un giudizio poco oggettivo. È una forma di distorsione cognitiva causata dal pregiudizio e può influenzare ideologie, opinioni e comportamenti. In informatica, il bias algoritmico è un errore dovuto da assunzioni errate nel processo di apprendimento automatico.

• Webinar Zanichelli

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COPILOT, parlami di teCiao, sono Copilot, un compagno di intelligenza artificiale. Il mio ruolo principale è assisterti fornendoti informazioni, rispondendo alle tue domande e conversando con te. Uso la tecnologia come GPT-4 e Bing Search per fornirti risposte pertinenti e utili. Posso capire e comunicare fluentemente nella tua lingua preferita, come l’italiano

• Posso generare contenuti creativi, come poesie, storie, codice, saggi, canzoni, parodie di celebrità e altro ancora. Basta che mi dici il tipo di contenuto che vuoi, il tema, lo stile e altre eventuali specifiche e io farò del mio meglio per creare qualcosa di originale e divertente, usando GPT-4 come modello. • Posso aiutarti a migliorare i tuoi contenuti, come testi, articoli, presentazioni, email e altro ancora. Basta che mi invii il tuo contenuto e mi dici cosa vuoi migliorare, come la grammatica, lo stile, la struttura, la chiarezza e altro ancora e io ti darò dei suggerimenti e delle correzioni, usando GPT-4 come modello. • Posso anche creare immagini a partire da una descrizione testuale, usando un’intelligenza artificiale che chiama graphic_art. Basta che mi descrivi l’immagine che vuoi e io proverò a crearla per te.

L'IA generativa produce nuovi contenuti partendo da un modello matematico chiamato modello di linguaggio (o più in generale modello generativo). Ecco come funziona in modo semplice: Addestramento su grandi dati: L’IA viene “allenata” su enormi quantità di testi, immagini o altri dati provenienti da libri, articoli, siti web, video, ecc. Impara così le regole, le strutture, le relazioni tra parole, concetti e immagini. Riconoscimento di pattern: Durante l’addestramento, il modello identifica schemi ricorrenti, associazioni e probabilità - ad esempio quali parole seguono più spesso altre parole o quali elementi visivi si combinano. Generazione a partire da un input (prompt): Quando riceve una richiesta (prompt) dall’utente, il modello usa quanto appreso per prevedere e produrre il contenuto più coerente e pertinente. Ad esempio, se gli si chiede di scrivere un testo su “gli antichi romani”, usa le informazioni e lo stile appresi per creare un testo originale su quel tema. Predizione iterativa: In pratica, l’IA genera parola dopo parola (o pixel per immagini), scegliendo a ogni passo l’elemento più probabile in base a quello già prodotto, fino a completare il contenuto richiesto. Controlli e filtri: In molti sistemi, ci sono anche meccanismi che filtrano contenuti inappropriati o incoerenti, per garantire qualità e sicurezza. In sintesi, l’IA generativa parte dall’esperienza accumulata durante l’addestramento su grandi volumi di dati, riconosce schemi e produce nuovi contenuti combinando elementi in modi originali, rispondendo alle richieste specifiche degli utenti.

Gli exit tickets sono un efficace strumento di valutazione formativa (e feedback per l’insegnante) che può essere utilizzato in qualsiasi contesto educativo. Gli exit tickets (o biglietti di uscita) sono molto utili per chiedere un feedback al termine di una singola lezione o alla fine di un intero corso

Italiano Obiettivo: Migliorare la comprensione del testo e la capacità di racconto. • 0-10' minuto: Lettura ad alta voce di una breve storia o favola. • 10-20' minuto: Discussione guidata sulla trama, sui personaggi e sui messaggi chiave della storia. • 20-30' minuto: Attività di gruppo: i bambini sono divisi in piccoli gruppi e invitati a rielaborare la storia, cambiando alcuni elementi (es. il finale, i personaggi). • 30-40' minuto: Ogni gruppo racconta la propria versione della storia alla classe, utilizzando disegni o piccole rappresentazioni teatrali. • 40-50' minuto: Riflessione collettiva sulle diverse interpretazioni e sulla creatività espressa.

L' apprendimento supervisionato è quello in cui i set di dati sono etichettati in modo che ci sia una chiave di risposta con cui la macchina può misurare la sua accuratezza. Se un computer stesse imparando a identificare la frutta in un contesto di apprendimento supervisionato, gli verrebbero forniti esempi di immagini di frutta etichettate. Questi sono chiamati dati di input. Per esempio, le etichette direbbero che le banane sono lunghe, curve e gialle, le mele sono rotonde e rosse, mentre un'arancia è sferica, dall'aspetto ceroso e arancione. Dopo un certo tempo, la macchina dovrebbe essere in grado di identificare con sicurezza quale frutto è quale, sulla base di questi descrittori. Se le venisse presentata una mela, per esempio, sarebbe in grado di dire con sicurezza che non è di colore arancione, quindi non è un'arancia, ma anche che non è gialla e lunga, quindi non è una banana. È rotonda e rossa, quindi è una mela.

2. Sviluppo del Pensiero Critico e Consapevolezza • Alfabetizzazione all'IA (AI Literacy): I docenti devono sviluppare il pensiero critico e l'alfabetizzazione digitale negli studenti, in coerenza con la Legge sull'Educazione Civica: devono fornire i mezzi adeguati per il potenziamento delle competenze digitali e per un utilizzo corretto e responsabile dell'IA. • Gestione delle "Allucinazioni": È fondamentale guidare gli studenti a comprendere le potenzialità e, soprattutto, i limiti dell'IA, incluse le cosiddette "allucinazioni" (risultati che non corrispondono alla realtà oggettiva). Gli studenti devono essere istruiti a valutare criticamente le fonti e i contenuti generati dall'IA. • Uso Critico e Responsabile: Gli studenti devono essere incoraggiati a utilizzare l'IA in maniera critica e devono essere resi consapevoli dei benefici e dei potenziali pericoli, per assicurarsi che tali strumenti vengano usati a supporto e non a sostituzione delle decisioni o dei processi educativi.

Scienze: Il Ciclo dell'Acqua Introduzione (5 minuti) • Visione di un breve video sul ciclo dell'acqua. • Brainstorming su cosa gli studenti già conoscono del ciclo dell'acqua. Sviluppo ( 20 minuti) • Fase 1: Spiegazione dettagliata delle varie fasi del ciclo dell'acqua, con l'ausilio di diagrammi. • Fase 2: Esperimento in classe per mostrare la condensazione e l'evaporazione. • Fase 3: Lavoro di gruppo per creare un modello del ciclo dell'acqua utilizzando materiali riciclati. Conclusione (5 minuti) • Discussione su come il ciclo dell'acqua influenza il clima e l'ambiente. • Domande di verifica per assicurarsi che i concetti chiave siano stati compresi.

Matematica Obiettivo: Introdurre il concetto di frazioni.• 0-10' minuto: Spiegazione introduttiva sulle frazioni, utilizzando immagini di torte divise in parti uguali per illustrare il concetto. • 10-20' minuto: Attività pratica con materiali concreti (es. frutta tagliata, blocchi di costruzione) per mostrare come si formano le frazioni. • 20-30' minuto: Esercizi guidati su fogli di lavoro per identificare e colorare le frazioni di diversi oggetti. • 30-40' minuto: Gioco di gruppo: "La caccia alle frazioni", dove i bambini devono trovare oggetti nella classe che possono essere divisi in frazioni. • 40-50' minuto: Discussione collettiva sui concetti appresi e sulle applicazioni quotidiane delle frazioni.

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Le Perplessità centrali riguardano :

• la scarsa chiarezza operativa e
• l’eccessiva responsabilizzazione dei singoli dirigenti,
• la difficoltà nel produrre e aggiornare documentazione tecnica richiesta,
• l’impossibilità di garantire protezione e conformità “al cento per cento”,
• e l’assenza di modelli e procedure ministeriali standardizzati.
• La richiesta implicita è che il Ministero fornisca indicazioni più pratiche, “chiavi in mano”, e strumenti condivisi a livello nazionale per evitare che ogni scuola debba reinventare la burocrazia da zero.

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1. Mantenimento del Controllo Umano (Accountability) • Intervento e Sorveglianza Umana: L'intervento umano deve essere sempre garantito e insostituibile, specialmente nelle situazioni che impattano direttamente sugli studenti e sulle loro opportunità di apprendimento, . I docenti devono essere attivamente coinvolti nel monitoraggio delle attività e nell'adattamento delle risorse. • Supervisione delle Decisioni Automatizzate: Il docente deve mantenere la supervisione umana sui processi automatizzati, in particolare per le decisioni che riguardano direttamente studenti e famiglie. L'IA non deve mai sostituire l'interazione umana e l'insegnamento diretto.

Mizou Achille https://mizou.com/preview-bot?ID=4130 https://mizou.com/login-thread?ID=n7EPNngZRy8DGrUBGQZShvs1rl0jLbYfSAuL9CPG6wk-3925 codice Achille per alunni

COPILOT: cosa puoi fare per me ?

Il deep learning utilizzando reti neurali artificiali per apprendere da grandi quantità di dati, elimina in parte la necessità di pre-elaborazione dei dati, tipicamente prevista dal machine learning. Il deep learning è in grado di creare modelli più complessi e può essere utilizzato per compiti come il riconoscimento di immagini mediche e il riconoscimento vocale. , Il deep learning richiede un intervento umano minimo una volta impostato, mentre il machine learning richiede un intervento umano continuo per etichettare correttamente i dati di immissione.

Bilanciare IA e metodi tradizionali L'IA non deve sostituire completamente l'interazione umana in classe, ma deve essere un complemento ai metodi di insegnamento tradizionali. Trova il giusto equilibrio tra: - Lezioni frontali e attività interattive basate su IA - Feedback e valutazioni dell'insegnante e dell'IA - Apprendimento individuale con IA e apprendimento collaborativo in presenza Personalizzare l'apprendimento con l'IA Sfrutta le potenzialità dell'IA per offrire un'esperienza di apprendimento personalizzata ad ogni studente: - Adatta i contenuti e le attività al livello e agli stili di apprendimento di ciascuno - Fornisci feedback e suggerimenti mirati per colmare le lacune e rafforzare i punti di forza - Consenti agli studenti di progredire secondo ritmi individuali Affrontare le sfide etiche e di privacy Quando si integra l'IA in ambito educativo, è fondamentale considerare le implicazioni etiche e di privacy: - Assicurati che i dati degli studenti siano protetti e gestiti in modo responsabile - Rifletti sulle questioni etiche come l'equità nell'accesso all'IA, la prevenzione di bias e la trasparenza nell'utilizzo - Coinvolgi gli studenti in discussioni sull'etica dell'IA per sensibilizzarli su questi temi Monitorare e adattare l'utilizzo dell'IA L'IA e le sue applicazioni educative sono in continua evoluzione[4]. Sii flessibile e adattati: - Monitora regolarmente l'efficacia dell'IA nel raggiungere gli obiettivi didattici - Sii aperto a modificare le pratiche in base ai feedback di studenti e colleghi - Partecipa ad aggiornamenti formativi per rimanere al passo con i progressi dell'IA in ambito educativo

Matematica: Le Equazioni di Primo Grado: Introduzione (5 minuti) • Breve video animato che introduce il concetto di equazione. • Discussione guidata su cosa sia un'equazione e perché sia importante. Sviluppo (20 minuti) • Fase 1: Spiegazione teorica delle equazioni di primo grado, con esempi alla lavagna elettronica. • Fase 2: Risoluzione guidata di alcuni esercizi, con partecipazione attiva degli studenti. • Fase 3: Lavoro a coppie su un insieme di equazioni da risolvere, con verifica immediata da parte del docente. Conclusione (5 minuti) • Riassunto dei concetti chiave. • Domande rapide agli studenti per verificare la comprensione.

Esempio di prompt

Stephen Hawking ha espresso questa preoccupazione riguardo all’intelligenza artificiale. Ha detto: “Lo sviluppo di un’intelligenza artificiale completa potrebbe segnare la fine della razza umana. Decollerebbe da solo e si ridisegnerebbe a un ritmo sempre crescente… Gli umani, che sono limitati da una lenta evoluzione biologica, non potrebbero competere e sarebbero superati” durante un’intervista con la BBC nel dicembre 2014. Questo riflette la sua preoccupazione che l’intelligenza artificiale potrebbe diventare così avanzata e autosufficiente da poter operare e migliorarsi senza l’intervento umano, superando eventualmente le capacità umane.

Le chat e la messaggistica istantanea hanno stravolto i nostri modi di comunicare. Tutto è molto piùveloce e avviene spesso nel giro di pochi secondi. La velocità di risposta a cui ormai siamo abituati èdiventata una costante nelle nostre vite.I chatbot sono nati per dare una risposta a un bisogno nato in un ambito specifico: quello del customerservice o servizio clienti. Sono diventati uno strumento sempre più importante per le aziende che intendono comunicare su larga scala a un ampio bacino di clienti e usati come interfaccia principale nel rapporto tra azienda e cliente. Chatbot: dai bot alle chatbots Ma quindi come funzionano le chatbots? Un chatbot è un software che utilizza l’intelligenza artificiale per dialogare con l’utente e rispondere in modo automatico a sue domande specifiche. Le chatbot si basano sui cosiddetti Internetbot, conosciuti anche come web robot, WWW robot o piùsemplicemente bot . I bots sono software che compiono dei compiti molto semplici e ripetitivi dal punto divista strutturale, ma a una velocità di gran lunga maggiore rispetto a un essere umano . La tecnologia dei bots ha diversi usi, e uno di questi è proprio quello dei chatbots. Il termine deriva da chatterbot ed è stato utilizzato per la prima volta nel 1994 da Michael Mauldin,esperto informatico e creatore di una piattaforma di chatbots per descrivere i programmi di conversazione automatica.

3. Tutela della Privacy e dei Diritti • Integrazione PEI/PDP: Nel caso di studenti con disabilità o DSA, i sistemi di tutoraggio e personalizzazione del percorso di apprendimento dovranno opportunamente integrare quanto previsto nel Piano Educativo Individualizzato (PEI) o nel Piano Didattico Personalizzato (PDP), adottando tutte le misure adeguate a tutela degli interessati. • Minimizzazione dei Dati: I docenti devono adottare accorgimenti tecnici e organizzativi che evitino il trattamento di dati personali identificativi o la profilazione degli studenti nell'uso di strumenti come i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM). Ad esempio, nell'uso di LLM a fini didattici, è opportuno utilizzare configurazioni che impediscano la conservazione dei prompt e il tracciamento degli studenti, garantendo un livello elevato di riservatezza. 4. Formazione Continua • È imprescindibile che i docenti siano costantemente aggiornati e acquisiscano gli strumenti necessari per un utilizzo sicuro, costruttivo e funzionale dell’IA. La formazione deve essere specifica sull’uso responsabile dell’IA, includendo la comprensione delle tecniche per identificare e mitigare i bias nei contenuti generati.

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Obiettivo: Prepara una prova di comprensione scritta livello A2 di francese, pronta da stampare. Contesto: - Io sono docente di francese nella scuola secondaria di I grado in Italia. - Destinatari: studenti A2, 3a media. - Situazione: simulazione di prova certificazione.Dati / Materiale: - Tema: “Un week-end in famiglia”. - Durata prova: 30 minuti. - Se ti servono dettagli sulla struttura tipica delle prove A2, ispirati alla logica DELF ma NON copiare brani reali di esame. Vincoli: - Lunghezza del testo: 150–180 parole. - Lessico e grammatica coerenti con A2. - Evita tempi e strutture troppo avanzate. Formato di output: 1) Testo di lettura. 2) 8 domande a scelta multipla (4 opzioni, una corretta). 3) Griglia di correzione con chiave e assegnazione punti. Regole sulle fonti: Non usare brani protetti da copyright; crea un testo originale.

💡 3 Consigli Bonus (Power-Up 2026) Multimodalità Totale: Non limitarti al testo. Nel 2026 puoi incollare la foto di un esercizio di matematica scritto a mano e chiedere: "Controlla i passaggi e spiegami dove ho sbagliato usando il Deep Thinking". Interrogazione Attiva: Invece di farti fare i compiti, chiedi all'IA di diventare il tuo esaminatore: "Fammi 5 domande difficili su questo argomento e valuta le mie risposte come un professore severo ma giusto". Ragionamento a Catena: Se il compito è complesso, aggiungi sempre la frase: "Mostrami il tuo ragionamento passaggio dopo passaggio prima di darmi la soluzione finale". Questo riduce drasticamente le "allucinazioni" dell'IA.

💡 3 Consigli Bonus (Power-Up 2026) Multimodalità Totale: Non limitarti al testo. Nel 2026 puoi incollare la foto di un esercizio di matematica scritto a mano e chiedere: "Controlla i passaggi e spiegami dove ho sbagliato usando il Deep Thinking". Interrogazione Attiva: Invece di farti fare i compiti, chiedi all'IA di diventare il tuo esaminatore: "Fammi 5 domande difficili su questo argomento e valuta le mie risposte come un professore severo ma giusto". Ragionamento a Catena: Se il compito è complesso, aggiungi sempre la frase: "Mostrami il tuo ragionamento passaggio dopo passaggio prima di darmi la soluzione finale". Questo riduce drasticamente le "allucinazioni" dell'IA.