INTEGRARE L’IA NELLA DIDATTICA STEAM: GUIDA OPERATIVA E APPLICAZIONI PRATICHE
Esperienze laboratoriali spendibili in aula integrate con IA generativa

Il corso propone un format operativo di “cantiere didattico”: in ogni modulo i corsisti realizzano passo dopo passo materiali e attività personalizzabili per classe, tempi e bisogni educativi, ottenendo un pacchetto pronto per la classe (schede studente e docente, raccolta dati, rubrica valutativa, variante inclusiva e prompt per l’IA).
L’IA è utilizzata come copilota per generare consegne a livelli, rubriche, feedback e adattamenti per DSA/BES, mentre la componente STEAM prevede attività pratiche con dati reali e materiali facilmente reperibili. È inoltre previsto un modulo sul riconoscimento di immagini, suoni e gesti con l’IA, con strumenti gratuiti come Teachable Machine, PictoBlox, micro:bit CreateAI, Machine Learning for Kids, MakeCode e Code.org, per progettare micro-attività replicabili di coding, robotica e cittadinanza digitale.

Saranno svolti 3 incontri in webinar di 2 ore ciascuno, per un totale di 6 ore
> 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

 > RELATORE  
Michele Maffucci

 > COSTO   55 euro
LA CASA EDITRICE LA TECNICA DELLA SCUOLA E’ ENTE DI FORMAZIONE ACCREDITATO DAL MIUR. PUOI ACQUISTARE ANCHE CON CARTA DOCENTE

 > DESTINATARI  

Docenti della scuola secondaria di primo e secondo grado

 > 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.

 > MAPPATURA DELLE COMPETENZE  

Area didattica e metodologica

• Progettazione per competenze e compiti autentici
• Didattica laboratoriale e apprendimento per indagine: osservare un fenomeno, formulare domande, fare ipotesi, sperimentare, raccogliere dati e trarre conclusioni.
• Valutazione formativa/autentica (rubriche, evidenze, restituzione e riflessione finale)
• Cooperative learning e gestione di ruoli

Area digitale/transizione digitale

• Creazione e gestione di risorse digitali (template, moduli, fogli dati)
• Uso consapevole di IA generativa (prompting, verifica, qualità)
• Competenza nell’uso dei dati: raccolta, organizzazione e rappresentazione dati

Area STEM/STEAM

• Metodo scientifico e progettazione
• Problem solving, iterazione, documentazione e test
• Analisi dati (tabelle, grafici, lettura critica)

Area IA e riconoscimento (immagini, suoni, gesti)

• Concetti base: esempi, caratteristiche, addestramento, verifica, accuratezza/errore
• Costruzione di modelli semplici di riconoscimento con strumenti gratuiti anche senza programmare o con pochissimo codice guidato
• Limiti, controllo qualità e possibili bias (pensiero critico)

Area inclusione e personalizzazione

• UDL: più modalità di accesso, espressione e ingaggio
• Scaffolding e consegne a livelli
• Strategie per DSA/BES (riduzione carico, supporti, alternative di consegna)

Area trasversale

• • Collaborazione, comunicazione, responsabilità e leadership distribuita
  • Pensiero critico e controllo qualità (dati e output IA)
  • Metacognizione (discussione conclusiva e autovalutazione)

 Il corso è presente sulla piattaforma ministeriale Sofia (ID. )  

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