Didattica STEAM con l’Intelligenza Artificiale: dalla progettazione al prototipo in classe

Questo corso guida i docenti nella progettazione e realizzazione di sistemi intelligenti in contesti STEAM, integrando l’Intelligenza Artificiale in progetti pratici di robotica educativa, coding e Internet delle Cose (IoT). Il percorso è progettato in coerenza con quanto previsto dall’Avviso PNRR per i Laboratori formativi sul campo e le attività proposte si prestano ad essere realizzate direttamente in classe con il coinvolgimento attivo degli studenti, in contesti di tutoraggio, mentoring e affiancamento alle pratiche didattiche innovative.
Attraverso l’uso di piattaforme di programmazione visuale, i partecipanti sperimenteranno e potranno replicare con gli studenti la creazione di sistemi esperti basati su regole e modelli di Machine Learning per la classificazione. Tali esperienze, già sperimentate in contesti reali di classe, permettono di costruire prototipi funzionanti come assistenti medici virtuali e stanze intelligenti a comando vocale pensate per l’accessibilità.
Il percorso si configura quindi come un laboratorio formativo trasferibile, in cui i docenti non solo acquisiscono competenze tecniche, ma vengono accompagnati nella loro applicazione pratica per risolvere problemi reali. L’obiettivo è promuovere il pensiero computazionale e il problem-solving, fornendo strumenti per demistificare l’IA e trasformarla in un alleato creativo per l’inclusione e l’innovazione didattica.

PROGRAMMA E CONTENUTI
1. Sistemi esperti e logica simbolica

• Principi dell’IA simbolica: la logica basata su regole.
• Costruzione di una base di conoscenza e del motore inferenziale.
• Realizzazione di un assistente medico virtuale.

2. Machine Learning e basi di domotica

• Apprendimento supervisionato: addestramento di modelli di classificazione audio.
• Integrare l’intelligenza artificiale nei progetti di coding per sviluppare sistemi che reagiscono ai nostri comandi.
• Progettazione di una “Smart Room” per l’accessibilità e l’autonomia.

3. Robotica educativa e apprendimento automatico

• Collegamento tra modelli di Machine Learning e schede elettroniche.
• Addestramento della macchina per il riconoscimento di immagini e gesti.
• Costruzione di un dispositivo robotico capace di reagire a stimoli visivi.

4. Oltre le STEM: making e IA per le altre discipline

• Valorizzare la “A” di STEAM: l’IA al servizio delle discipline umanistiche, sociali ed espressive.
• Progettazione di manufatti intelligenti applicati a diversi ambiti del sapere.
• Prototipazione rapida per rendere tangibili e interattivi i contenuti curricolari attraverso l’IA.

MODALITÀ DI VERIFICA E VALUTAZIONE

• Partecipazione attiva alle attività laboratoriali.
• Sviluppo in itinere di un artefatto digitale:creazione guidata, all’interno delle ore di corso, di un sistema intelligente pronto all’uso (es. assistente virtuale o prototipo di domotica).
• Sessione di condivisione dei lavori e peer-review guidata finalizzata al confronto metodologico e allo scambio di buone pratiche.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO (LEARNING OUTCOMES – DIGCOMP 3.0)

• Conoscenze: Distinguere tra diverse architetture di IA (simbolica e basata su dati) e comprenderne l’integrazione con l’hardware robotico (Rif. DigComp 3.4).
• Abilità: Addestrare modelli di Machine Learning e interfacciarli con microcontrollori per creare sistemi fisici capaci di interagire con l’ambiente (Rif. DigComp 3.1 e 5.1).
• Abilità: Progettare attività di making trasversale che utilizzino l’IA per esplorare contenuti di area umanistica, letteraria o sociale (Rif. DigComp 5.3).
• Attitudini: Sviluppare un approccio critico verso l’automazione, promuovendo l’uso dell’IA come strumento per potenziare l’apprendimento in ogni ambito disciplinare.

TRAGUARDI DI COMPETENZA DIGITALE E TRASVERSALE (DIGCOMP 3.0)
Area 3 – Creazione di contenuti digitali:

• Sviluppo di contenuti digitali con sistemi di IA (3.1) [AI-E].
• Pensiero computazionale e programmazione (3.4) [AI-E].

Area 4 – Sicurezza, benessere e uso responsabile:

• Supportare il benessere e l’inclusione (4.3) [AI-I].

Area 5 – Risoluzione dei problemi:

• Identificare bisogni e risposte tecnologiche per l’inclusione (5.2).
• Individuare soluzioni creative utilizzando tecnologie digitali (5.3) [AI-E].

COORDINAMENTO DEL CORSO

• Gianni Monti – Docente STEM della Scuola Secondaria, vanta una consolidata esperienza nella formazione in servizio dei docenti di tutti gli ordini scolastici e nel sostegno all’innovazione digitale nelle scuole, maturata in oltre vent’anni di attività nell’ambito delle iniziative del MIM e del PNRR. Progettista e conduttore di laboratori per lo sviluppo del pensiero computazionale, è autore di testi scolastici e collabora da anni con Raffaello Scuola.

GESTIONE DEL CORSO
L’offerta e il costo includono la gestione degli incontri live e le registrazioni, l’accesso ai materiali condivisi, l’assistenza tecnica e il tutoraggio.