CORSO RISERVATO – IC “CARPI 3” (MO)

INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA PROGETTAZIONE DIDATTICA: DALLE ATTIVITÀ ALLE UDA

L’intelligenza artificiale generativa è una sorta di assistente che può offrire notevoli opportunità anche nella didattica e per l’apprendimento degli allievi. Il corso proposto, anche attraverso diverse attività laboratoriali, intende offrire strategie e modelli operativi che consentano ai docenti: 1) di utilizzare l’IA generativa per la progettazione e realizzazione di Unità di apprendimento e di attività di apprendimento situato, funzionali allo sviluppo delle competenze chiave di alunni e studenti; 2) di favorire in questi ultimi la capacità di utilizzare tali strumenti per affrontare in modo più personalizzato ed efficace le loro sfide di apprendimento. Durante il corso, si proporranno:

• strategie di utilizzo tecnico dei vari dispositivi di IA oggi disponibili anche gratuitamente;
• esempi di UdA intorno a un panel diversificato di macrotematiche e discipline;
• esempi di prove autentiche collegate alle UdA;
• esempi di attività di Service Learning, spendibili nei vari ordini di scuola.

 > DURATA E ARTICOLAZIONE:  
Saranno svolti 3 incontri per un totale di 10 ore di formazione:

> Giovedì 3 settembre – Ore 15.30/19.30
> Lunedì 7 settembre – Ore 15.30/18.30
> Martedì 8 settembre – Ore 15.30/18.30

 > RELATORE  
Giovanni Morello

 > PUNTI TEMATICI  

• La costruzione di UdA a partire da macrotematiche interdisciplinari e transdisciplinari ritenute utili per lo sviluppo delle competenze chiave negli allievi (attività laboratoriali)
• Natura e funzioni dell’IA generativa
• La conoscenza dei dispositivi: opportunità offerte da strumenti come ChatGPT, Gemini, Perplexity o Gamma e da siti e App che hanno incorporata l’IA generativa (attività laboratoriali)
• L’IA generativa applicata alla didattica (attività laboratoriali)
• La progettazione di UdA col supporto dell’IA generativa (attività laboratoriali)
• La progettazione di prove autentiche col supporto dell’IA generativa (attività laboratoriali)
• Insegnare agli allievi ad usare l’IA generativa come supporto nei loro compiti di apprendimento
• L’apporto della didattica metacognitiva allo sviluppo delle competenze chiave negli allievi.

 > OBIETTIVI  

• Sviluppare capacità progettuali in riferimento alle UdA, alle prove autentiche e al Service Learning
• Conoscere e saper utilizzare i dispositivi oggi in uso di IA generativa per i più vari scopi didattici (progettazione, realizzazione di lezioni, personalizzazione educativa, valutazione, orientamento, ecc.)
• Adottare strumenti della didattica metacognitiva a supporto della didattica per lo sviluppo delle competenze
• Aiutare gli allievi ad utilizzare efficacemente, in modo personalizzato e in piccoli gruppi, i dispositivi di IA generativa.

 > MAPPATURA DELLE COMPETENZE  

• Capacità progettuali per l’attuazione efficace ed efficiente di una didattica per lo sviluppo delle competenze
• Capacità motivazionali
• Capacità di attuare la personalizzazione educativa
• Capacità di uso tecnico e di applicazione didattica di dispositivi di IA generativa
• Capacità di autoriflessione professionale sull’efficacia delle strategie didattiche utilizzate.

DigComp 3.0:

• Area 1 – Alfabetizzazione su dati e contenuti digitali;
• Area 3 – Creazione di contenuti digitali accessibili;
• Area 5 – Risoluzione di problemi.

DigCompEdu:

• Area 2 – Risorse digitali;
• Area 3 – Pratiche di insegnamento e apprendimento;
• Area 5 – Valorizzazione delle potenzialità degli studenti;
• Area 6 – Sviluppo delle competenze digitali degli studenti.