A scuola con Lucy

Imparare IA e data science in classe: l’esempio del “Mattarella” di Modena



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La scuola Mattarella di Modena implementa un curriculum integrato e metodologie didattiche innovative per dotare studenti e insegnanti degli strumenti necessari per comprendere i principi dell’Intelligenza Artificiale (IA) e della scienza dei dati. Obiettivo: stimolare il pensiero critico e promuovere lo sviluppo di nuove competenze, in linea con il modello “learning by doing and thinking”

Pubblicato il 24 nov 2023

Daniele Barca

dirigente IC3 Mattarella – Modena

Pietro Monari

Team Ammagamma SRL– Modena



Scuola digitale

La scuola secondaria Mattarella di Modena, mediante la definizione di un curriculum integrato, di percorsi di approfondimento e di nuove metodologie didattiche, mira a fornire a studenti e docenti gli strumenti necessari a comprendere i meccanismi alla base dei sistemi di IA e della scienza dei dati, stimolando il ragionamento critico e lo sviluppo di nuove competenze, secondo il modello “learning by doing and thinking”.

Le domande da cui parte l’apprendimento dell’IA

Che cos’è l’intelligenza artificiale? Cosa è in grado di fare e dove è possibile applicarla? Come leggere i dati che vediamo tutti i giorni? Tutti i 300 studenti della scuola da 4 anni sono coinvolti in un curricolo di IA obbligatorio ed imparano a porsi queste e altre domande, studiando nozioni e modelli di IA, sperimentando la teoria nella pratica e riscoprendo il valore della dimensione sensoriale nell’esperienza di apprendimento.

L’intelligenza artificiale viene troppo spesso associata al coding e al digitale, perché una decina di anni fa (2013, sulla scorta dei programmi di Obama), era molto in voga l’idea dell’”ora del…”. Tanto da prefigurare con la sua introduzione anche l’aggiornamento normativo nelle Indicazioni del primo ciclo. In questi anni, però, è successo di tutto, è cambiata profondamente la prospettiva: il coding, come la robotica, non sono più il focus, ma un “de cuius”, mentre l’orizzonte è, chiaramente, la multidisciplinarietà (per tenerci nel facile, perché l’ideale sarebbe l’interdisciplinarietà, ma nella scuola italiana per motivi ordinamentali lo scambio di competenze dei docenti sugli ambiti disciplinari è una impresa titanica).

IA a scuola, serve un approccio multidisciplinare

È una disciplina complessa, che va inserita in un contesto più ampio dove troviamo tante intersezioni con l’algebra, la statistica, la logica, il problem solving, la filosofia, l’immaginazione. Serve un approccio multidisciplinare per comprendere a fondo l’IA. Questa è l’ambizione della nostra scuola e la visione educativa di Ammagamma che partono dalla realizzazione del curricolo digitale dell’Istituto Comprensivo 3 di Modena. Tutte le bimbe, i bimbi, le ragazze ed i ragazzi dai 3 ai 14 anni a seconda dell’età sviluppano competenze su tematiche che costituiscono le fermate progressive (come in una mappa della metropolitana, da cui Digimetrò) dei loro apprendimenti nell’ambito del DIGCOMP.EDU.

Il tema dell’approccio critico al digitale e dell’integrazione tra dimensione reale e virtuale vuole rispondere alle priorità del Piano Triennale dell’Offerta Formativa della scuola e trova fondamento nei concetti espressi all’interno del libro bianco sulla didattica dell’intelligenza artificiale “De Arte Intelligendi”, Modena 2020, (scaricabile a https://magazine.ammagamma.com/de-arte-intelligendi ), redatto e promosso da Ammagamma, e nel format didattico “Educare a pensare”, patrocinato dalla Commissione Nazionale Italiana UNESCO e dalla Rappresentanza Italiana della Commissione Europea.

Un curricolo multidisciplinare per la scuola dei talenti

Ricordate tutto il dibattito durante la prima ondata sulla scuola in altri spazi, sulla scuola nei musei, nelle fattorie, sull’outdoor learning? Cosa, in realtà, restava di tutto ciò nell’esperienza quotidiana dell’e-learning, da qualche parte recentemente eletta causa dei pessimi risultati Invalsi? La casa degli studenti e dei docenti. Forse per la prima volta gli apprendimenti naturalmente si sono avvicinati alla vita delle persone. La ginnastica in salotto (poi vietata per motivi assicurativi), la costruzione di artefatti con gli strumenti o le videocamere dei cellulari, gli esperimenti fatti in casa con quel che c’era, l’accorgersi della trasformazione delle stagioni, le riflessioni sui cambiamenti climatici. Questo naturalmente per chi non ha ripetuto solo la triste sequenza di spiegazione in video/verifica scritta o orale. Ecco, la pandemia, per chi ha voluto riconoscerlo, ha mostrato una ipotesi di scuola vicina alla realtà, alla natura. Oltre le discipline, perché costruire una serra idroponica o fare il pane in casa e raccontarlo o scoprirne la storia o la provenienza richiede nozioni di matematica, fisica, scienze, geografia, storia, narrazione.

Rileggete “Il verde ed il blu” di Luciano Floridi: il futuro dell’etica, della conoscenza, persino della politica è tutto in questo connubio digitale natura. Non presenza/distanza, dicotomia inutile e di piccolo respiro, “verde e blu”. Così va il mondo, in molti campi. E’ vero che la scuola di base dovrebbe offrire una formazione sui fondamentali (leggere, scrivere e far di conto) ma è anche vero che viviamo in un pianeta interconnesso, dove natura, tecnologia ed espressioni culturali si contaminano tra di loro, quotidianamente e a molti livelli.

Tutta questa esperienza è possibile trasformarla in esperienza di scuola con programmazioni, curricolo, monte ore, valutazioni, sfruttando le quote dell’autonomia?

Nella tradizione della scuola primaria italiana questa natura multidisciplinare era presente in modo incisivo nei programmi dagli anni ‘70 in poi. Si è persa nel tempo un po’ per il venir meno delle compresenze, un po’ per una disciplinarizzazione spinta, aspetto poco studiato ma evidente in molte realtà scolastiche. Nella secondaria di primo grado (e ancora di più nel secondo grado) l’esistenza stessa delle cattedre legate alle discipline e la mancanza di momenti continui di programmazione non facilita l’esistenza di questi percorsi più orientati ad una didattica fondata su project work. In sostanza, questo aspetto della didattica molto legato alla realtà, alla natura e alle dinamiche del sapere (e del lavoro) fuori dalla scuola è relegato a progetti isolati dalle programmazioni normali, ad esperienze eccezionali e saltuarie.

L’esempio dell’educazione civica

In realtà una esperienza del genere è stata collocata a livello ordinamentale (anche se ancora sperimentale) ed è l’insegnamento dell’educazione civica. Assegnata per docenza e valutazione a più docenti, con un docente referente che colleziona le valutazioni, tocca temi trasversali ed è tangente a discipline curricolari: tecnologie, storia, diritto, volendo religione, ma anche altre discipline. Il suo inserimento in qualità di disciplina/non disciplina ha svelato le criticità dei percorsi multidisciplinari: difficoltà nell’assegnazione ai singoli docenti, nella gestione dei tempi del monte orario (1 ora a settimana? Moduli compattati?), nella valutazione intermedia e finale, (per la secondaria) nella programmazione a sua volta multidisciplinare. Poi, la specificità dell’educazione civica porta con sé un’altra caratteristica e contraddizione: insegnare una disciplina/non disciplina che impatta sulle “character skills”, sui comportamenti, sulle competenze non cognitive. Per cui in molti scrutini si è assistito al dibattito: “conosce quel che abbiamo insegnato, ma i suoi comportamenti non sono conseguenti”. Valutare quel che sa o quel che è diventato?

Tralascio questo tema ampio e recentemente anche molto studiato e documentato, ma non si può non evidenziare che tutto l’apprendimento di qualsiasi disciplina tocca la persona, le sue motivazioni, il cambiamento dei comportamenti. Insomma, incide sulla vita.

Le STEAM’S Sisters

Recentemente, poi, anche in ottemperanza con il PNRR, si aggira per le scuole nei bandi, nei concorsi, una disciplina/non disciplina in un acronimo, non nuovo a chi si è occupato di tecnologie e digitale in questi anni: STEAM (Scienze, tecnologia, ingegneria, arte e matematica). Può essere l’occasione per pensare a percorsi attuali dal punto di vista del sapere, multidisciplinari, che coinvolgano più docenti, un modello di valutazione a 360 gradi, compattazione oraria, spazi nuovi (interni o esterni alla scuola).

Il primo equivoco da sciogliere risiede proprio nelle affermazioni del periodo precedente: le STEAM non sono tecnologia, anche se nascono in questo ambito oltreoceano, non foss’altro per la presenza della A di arte. Piuttosto, anche in analogia con il PNSD ora rilanciato da vari bandi, le STEAM necessitano di un tappeto digitale e di una molteplicità di dispositivi, in una logica non da ufficio postale (tutti davanti ad un pc) ma di QB, quanto basta: dispositivi diversi, in momenti diversi, strumenti di raccolta, assemblatori dei risultati di apprendimento, ideazione, sviluppo di progetti.

Così abbiamo creato le STEAM’S Sisters, percorsi multidisciplinari, corrispondenti ai campi di esperienza per l’infanzia e “contenitori” di competenze plurime nella scuola dell’obbligo. Sorelle e con nome femminile per rimarcare l’attenzione all’apprendimento delle STEAM nelle differenze di genere e far risuonare e riutilizzare nei propri istituti scolastici, sia nella progettazione che nella didattica ordinaria, gli elementi in grado di superare il problema delle differenze di genere.

Si chiamano:

  • MARY (da Maria Montessori), ovvero l’intelligenza sociale ed emozionale: in maniera trasversale, imparare ad apprendere, motivarsi, potenziare e recuperare.
  • MAIA, ovvero l’intelligenza naturale: insegnare le scienze con la didattica digitale e la realtà aumentata.
  • FRIDA, ovvero l’intelligenza creativa/artistica: creare artefatti musicali e visivi con le tecnologie digitali, arte e creatività digitali.
  • MARGHE, ovvero l’Intelligenza umanistica e cosmopolita: linguaggi trasversali, lingue veicolari, storia, geografia, pensiero umanistico che si muove, che non sta fermo.
  • Ed infine LUCY, ovvero l’intelligenza artificiale: pensiero computazionale, programmazione e robotica educativa, Matematica, scienza dei dati, storytelling e lingua con le tecnologie digitali.

Lucy, la scuola di IA curricolare per ragazzi di scuola secondaria di primo grado

Il logo di A scuola con Lucy

Lucy è scuola sperimentale sull’intelligenza artificiale, rivolta agli istituti secondari di primo grado. Nelle nostre intenzioni darà vita ad un Syllabus, sostanzialmente un curricolo dinamico, sia per il target di riferimento (studenti del primo ciclo), sia per la metodologia, che si fonda sull’integrazione tra approccio tecnico-scientifico, educazione alla complessità ed educazione al pensiero critico. Il format nasce per educare all’integrazione tra caratteristiche cognitive ed epistemologiche dell’intelligenza umana e capacità analitiche dell’intelligenza artificiale.

L’obiettivo della prima scuola sperimentale di intelligenza artificiale

“Educare giovani (e anche adulti) a comprendere e a usare le tecnologie di intelligenza artificiale (IA) e a interpretare i dati in maniera consapevole e responsabile”. È questo l’obiettivo della prima scuola sperimentale di intelligenza artificiale per gli istituti secondari di 1° grado, nata dalla collaborazione tra l’IC3 Mattarella e la società di data science Ammagamma. Coinvolge in orario curricolare con la quota di autonomia scolastica tutte le classi terze che svolgono un programma della durata di 7 incontri di 2 ore ciascuno, valutato con un pagellino che contribuisce alla valutazione curricolare di tecnologia, matematica e lingue.

Si tratta di un percorso didattico innovativo in materia di IA, che abilita gli studenti e i docenti di tutte le scuole di 1° grado a conoscere le potenzialità di questa tecnologia, a prendere coscienza dei benefici che apporta e dei suoi possibili rischi, soprattutto in ambito educativo e non in un’attività extra, ma in un percorso curricolare, normale, di apprendimento. Mediante la definizione di un curriculum integrato, di percorsi di approfondimento e di nuove metodologie didattiche, la scuola mira a fornire a studenti e docenti gli strumenti necessari a comprendere i meccanismi alla base dei sistemi di IA e della scienza dei dati, stimolando il ragionamento critico e lo sviluppo di nuove competenze, secondo il modello “learning by doing and thinking”. Che cos’è l’intelligenza artificiale? Cosa è in grado di fare e dove è possibile applicarla? Come leggere i dati che vediamo tutti i giorni? Gli studenti impareranno a porsi queste e altre domande, studiando nozioni e modelli di IA, sperimentando la teoria nella pratica e riscoprendo il valore della dimensione sensoriale nell’esperienza di apprendimento.

L’intelligenza artificiale viene troppo spesso associata al coding e al digitale, ma in realtà non si limita solo a questi due ambiti. È una disciplina complessa, che va inserita in un contesto più ampio dove troviamo tante intersezioni con l’algebra, la statistica, la logica, il problem solving, la filosofia, l’immaginazione, attraverso un approccio multidisciplinare.

Il tema dell’approccio critico al digitale e dell’integrazione tra dimensione reale e virtuale vuole rispondere alle priorità del Piano Triennale dell’Offerta Formativa dell’IC3 di Modena 2022-2025, e trova fondamento nei concetti espressi all’interno del libro bianco sulla didattica dell’intelligenza artificiale “De Arte Intelligendi”, redatto e promosso da Ammagamma, e nel format didattico “Educare a pensare”, patrocinato dalla Commissione Nazionale Italiana UNESCO e dalla Rappresentanza Italiana della Commissione Europea.

L’obiettivo è stimolare le nuove generazioni ad avvicinarsi al mondo della matematica e dell’intelligenza artificiale, con consapevolezza e senso critico, perché crediamo nel valore dell’educazione come motore di innovazione culturale e di inclusione sociale, trasformando i dati in soluzioni di matematica avanzata per stupire e orientare l’uomo verso nuove visioni sociali e produttive sostenibili.

L’approccio con i nostri studenti è un po’ quello del film Big Fish: tenuto in un piccolo vaso, il pesce rosso rimarrà piccolo, in uno spazio maggiore esso raddoppia, triplica, o quadruplica la sua grandezza. Ecco, tutti i giorni insegniamo ai nostri ragazzi che sono destinati a cose più grandi. Per questo abbiamo abbracciato questa idea che svilupperemo in maniera curricolare il prossimo anno anche nelle classi seconde e, a scendere, in futuro nelle prime e nella scuola primaria. Non è cosa diversa dalla scuola: imparare ed affrontare le sfide del mondo che ci circonda, è la scuola!

Perché insegnare IA a scuola

L’uomo ha già superato molte rivoluzioni tecnologiche che lo hanno portato costantemente a doversi ripensare, all’interno del mondo naturale e artificiale, ma, in questo momento storico, l’avvento dell’IA sta ponendo nuove domande e nuove sfide, di natura antropologica ed epistemologica, sulle dinamiche di relazione tra uomo, macchina e ambiente. Siamo tutti partecipi dell’avvento di un nuovo mondo, interconnesso, ipertecnologico e ipercomplesso, in cui categorie e dicotomie stanno mutando, spinte dall’evoluzione della tecnica, in cui l’uomo deve (ri)scoprire la sua abitazione.

L’impatto delle tecnologie intelligenti sulla vita di tutti i giorni è ampio e profondo allo stesso tempo: i sistemi di raccomandazione stanno guidando le informazioni e cambiano fisiologicamente il modo di pensare dell’uomo, i sistemi di computer vision possono sognare seguendo le orme di famosi artisti del passato e i sistemi all’avanguardia per l’elaborazione del linguaggio naturale sono impressionanti per le capacità e funzionalità che integrano.

La Commissione europea si sta impegnando a fondo per diffondere l’alfabetizzazione ai dati e le competenze legate all’IA; infatti, l’allegato due dell’ultima versione del Quadro delle competenze digitali per i cittadini (Vuorikari, Kluzer, & Punie, 2022) è focalizzato sull’IA.

Il progetto “Elements of AI”, nato da un’iniziativa finlandese (Università di Helsinki, MinnaLearn, 2022) è stato adottato dalla stessa Unione Europea e il relativo format didattico gratuito è ora utilizzato in oltre 170 Paesi. Un’altra pietra miliare dell’educazione all’IA è la cosiddetta iniziativa AI4k12, che sta sviluppando linee guida e risorse scientifiche, oltre a favorire lo sviluppo di una community (Touretzky, Gardner-McCune, & Seehorn, Homepage, 2022); le linee guida di AI4k12 sono organizzate intorno a cinque grandi idee, che coprono gli aspetti che ogni studente dovrebbe conoscere sull’IA (Touretzky, Gardner-McCune, & Seehorn, Envisioning AI for K-12: What Should Every Child Know about AI?, 2019).

Sapere come funziona l’intelligenza artificiale è certamente utile per immaginare soluzioni a problemi reali, ma l’IA può aiutarci più di così?

Sicuramente è necessario aggiungere un nuovo scopo educativo: riscoprire il pensiero umano, attraverso la scoperta del pensiero artificiale.

La prima fase di sperimentazione (2020-2023)

La prima fase di sperimentazione del percorso didattico sull’intelligenza artificiale è durata dall’autunno 2020 a maggio 2022. In questi due anni scolastici è stato perseguito l’obiettivo di sviluppare una prima versione del percorso Lucy, inteso come un percorso annuale da 16 ore. Questa prima fase di sperimentazione ha contribuito a sviluppare la struttura portante del percorso triennale, definendo i temi e le attività chiave su cui sviluppare la narrazione didattica sull’intelligenza artificiale.

Per redigere la prima versione del Syllabus Lucy si è preso spunto dai documenti di presentazione dei corsi universitari, spesso molto concisi e chiari, focalizzati su obiettivi formativi, risultati d’apprendimento e tematiche trattate, e dal modello proposto nel DigComp.edu, che esplicita le competenze, abilità e conoscenze, attraverso l’esemplificazione di contesti d’apprendimento specifici e con richieste ben definite. In questa prima versione del documento descrittivo del progetto Lucy non sono stati evidenziati i collegamenti con i livelli di apprendimento indicati nelle Indicazioni nazionali per il curricolo del primo ciclo d’istruzione, ma, dal presente anno scolastico 2023/2024, con l’attivazione della seconda fase e conseguente sperimentazione del percorso didattico triennale è in corso anche l’attività di integrazione e recepimento delle indicazioni ministeriali, che verrà documentata sul syllabus che sarà rilasciato al termine del presente anno scolastico.

Durante la prima fase di sperimentazione hanno preso parte al progetto complessivamente circa 100 studenti e studentesse di classe 3° media – per l’A.S. 2020/2021 – e circa 200 studenti e studentesse delle classi 2° e 3° media – per l’A.S. 2021/2022. Ad oggi, al quarto anno di percorso, alla scuola Mattarella hanno seguito Lucy, il curricolo obbligatorio per prima, seconda e terza secondaria di primo grado, circa 1000 studenti. Il percorso didattico proposto è stato di 16 ore suddivise in 8 incontri da 2 ore e di seguito sono indicati i titoli delle esperienze che hanno composto il ciclo di lezioni:

  • Incontro 1 – Percezione dell’IA
  • Incontro 2 – Storia dell’IA
  • incontro 3,4,5,6 – Coding, robot e IA
  • Incontro 7 – Machine Learning con immagini e testi
  • Incontro 8 – Regressione Lineare

In questa sede non vengono esplicitate modalità e contenuto delle lezioni citate, ma è possibile approfondire autonomamente perchè sono tutte pubblicate all’interno del Syllabus Lucy, rilasciato gratuitamente con licenza creative commons.

Struttura del percorso

Il percorso didattico Lucy si sviluppa su una struttura tripartita che è frutto dell’esperienza educativa e formativa nell’ambito della data science di Ammagamma; infatti, a inizio 2020, è stato pubblicato il libro bianco “De arte intelligendi” che approfondisce lo stato dell’arte istituzionale dell’educazione all’intelligenza artificiale e propone una metodologia didattica basata sulle seguenti tre fasi:

  1. Preparazione
  2. Partecipazione
  3. Elaborazione

Di seguito verranno presentate le tre fasi per osservare a profondità crescente la dimensione olistica e transdisciplinare dell’approccio metodologico utilizzato.

La fase di preparazione

La preparazione “rappresenta un momento di (ri)scoperta del contesto, che deve ampliare la prospettiva rispetto all’intelligenza artificiale, spesso considerata come mero strumento tecnologico, per sollecitare la curiosità necessaria allo sviluppo del pensiero critico personale, sul piano sia tecnologico sia etico. La curiosità, intesa come stimolo intellettuale mosso dal desiderio di conoscenza, rappresenta un elemento di auto-motivazione di assoluta rilevanza, che si pone alla base della capacità di imparare a imparare.” (cit. pag. 25, “De arte intelligendi”). In questa prima fase, sviluppata durante i primi due incontri, si approfondiscono i temi linguistico e storico con attività analogiche e digitali che spronano lo sviluppo di competenze linguistiche, sociali, e di cittadinanza con il supporto abilitante e inclusivo della tecnologia.

“Dopo aver preparato il contesto di apprendimento, sollecitando la curiosità̀ e fornendo alcuni elementi di contestualizzazione (linguistica e storica), la seconda fase è dedicata alla partecipazione.

I discenti dovranno apprendere gli elementi necessari a comprendere i principi basilari di funzionamento dell’intelligenza artificiale. La soluzione proposta per perseguire un modello di accessibilità̀ concettuale si basa sulla traduzione del processo matematico in un’esperienza concreta, che promuova l’inclusione culturale attraverso il coinvolgimento diretto su esercizi analogici.” (cit. pag. 27, “De arte intelligendi”)

La fase di partecipazione

Nella seconda fase le competenze sviluppate sono principalmente di tipo STEM, oltre alla dimensione scientifica verticale sono stimolate le soft skills tramite attività di gruppo con piccole sfide autentiche di programmazione e analisi matematica.

“Per poter validare il processo di apprendimento è necessario prevedere una fase di valutazione, sia per definire la performance di un sistema di intelligenza artificiale, sia per rilevare il livello di comprensione dei temi da parte dei partecipanti (l’intelligenza umana). Le tecniche specifiche di verifica delle conoscenze dipendono anche in questo caso dal contesto educativo, ma per valutare le competenze acquisite e/o incrementate si propone l’utilizzo generale di Project Work.” (cit pag. 29, “De arte intelligendi”)

La fase di elaborazione

In questa terza e ultima fase si utilizza il Project Work come sfida autentica che permette l’espressione personale e di gruppo, e, allo stesso tempo, rappresenta il momento della valutazione sommativa. Sviluppando un progetto che risolve un problema reale, gli studenti e le studentesse raggruppati in piccoli gruppi hanno l’opportunità di applicare le competenze acquisite nelle due fasi precedenti, combinarle e mettersi alla prova concretamente sulle abilità trasversali acquisite.

Il percorso di analisi del problema, progettazione, realizzazione e racconto finale del progetto diventa materiale per una valutazione che va oltre il compito di realtà, perché include le competenze sviluppate durante tutto il percorso Lucy, oltre che nelle altre materie scolastiche.

Con la proposta metodologica “De arte Intelligendi”, strutturata sulle tre fasi appena descritte, si ha la possibilità di approfondire l’intelligenza artificiale da angolature differenti, permettendo a ogni discente di appassionarsi dei temi che trova più interessanti e stimolanti. All’interno di questo percorso di scoperta, approfondimento e sperimentazione creativa, si sviluppano competenze utili per supportare le scelte personali e professionali della vita futura, ma allo stesso tempo si usa l’intelligenza artificiale come strumento metacognitivo, per essere più consapevoli dei propri processi di pensiero, attraverso la scoperta e il confronto di come pensano le macchine.

Il Syllabus di Lucy

Durante il precedente anno scolastico 2022/2023 il progetto è stato ampliato a tutto il triennio, rendendo così possibile lo sviluppo didattico delle tre fasi sulle tre annualità come mostrato nella seguente tabella.

Classe

Fase didattica (ore)

Obiettivi formativi

Discipline coinvolte

Preparazione (14)

Riconoscere le tecnologie di IA nella vita quotidiana.

Comprendere la dimensione storica dell’evoluzione dell’IA

Riflettere sull’impatto dell’IA nella vita reale tramite l’esercizio dell’immaginazione.

Italiano, Storia, Inglese, Arte, Tecnologia

Partecipazione (14)

Comprendere i fondamenti tecnici alla base dell’IA, con focus specifico al Machine Learning.

Realizzare algoritmi, con la programmazione a blocchi, che implementano funzioni di l’IA per raggiungere scopi specifici.

Sviluppare competenze STEM.

Tecnologia, Matematica, Scienze, Educazione Fisica

Elaborazione (14)

Sviluppare un progetto complesso che utilizzi l’IA per risolvere un problema reale.

Applicare creatività, problem solving, lavoro di gruppo, per integrare sensibilità umanistiche e scientifiche e raggiungere un obiettivo concreto.

Tecnologia, Italiano, Inglese, Matematica, Religione, Arte

Esempi e prospettive attuali e future: IA Generativa

L’intelligenza umana è per sua natura generativa, grazie a questa caratteristica la specie umana è ancora qui e continua a svilupparsi ed evolversi. Il primo esempio di generatività riguarda il nostro approccio alle discipline che è orientato alla multisciplinarietà. All’interno di questo progetto di rinnovamento del percorso della scuola media c’è anche il progetto di contaminazione con e per il territorio locale. Abbiamo realizzato una collaborazione con l’azienda Ammagamma che si occupa di intelligenza artificiale e, insieme, stiamo finalizzando Lucy, il curricolo triennale di intelligenza artificiale per la scuola secondaria di primo grado. Da settembre 2023 è stato rilasciato online il Syllabus di Lucy per condividere questa esperienza di innovazione didattica.

Questo è il secondo esempio di generatività, il supporto reciproco tra enti pubblici e privati per migliorare insieme.

Il terzo esempio di generatività nasce dalla ricerca didattica dei nuovi strumenti di intelligenza artificiale e lo stiamo vivendo con lo spirito degli esploratori; stiamo applicando un metodo circolare in quattro fasi che ci aiuta a migliorare continuamente:

  • Curiosità (conoscere i limiti e approfondire gli aspetti etici): il primo passo è legato dal desidero di conoscere e comprendere nel profondo le nuove tecnologie per usarle come strumenti abilitanti del pensiero;
  • Scomposizione (capire come funziona): nella sperimentazione stressiamo le tecnologie e proviamo a smontarle, insieme agli studenti, per imparare insieme attraverso il processo inverso della scomposizione (reverse engineering). Questo ci consente di seguire il vecchio adagio per cui si imparano i nuovi media con i media;
  • Costruzione (realizzare esempi) – Dopo aver raggiunto un livello di consapevolezza e comprensione più profonda, attraverso la scomposizione, si utilizza il problema di realtà (o project work) per creare e applicare i propri talenti;
  • Curiosità (limiti ed etica, è un percorso circolare, si torna qui) – I progetti realizzati diventano artefatti da osservare, toccare, leggere, interpretare e con cui confrontarsi. Siamo tornati quindi al primo punto, perché nella creazione con strumenti di IA è fondamentale chiedersi sempre come saranno usati, che impatto porteranno, saranno strumenti di abilitazione e inclusione.

Questo processo di esplorazione è per studenti e docenti una necessità per aumentare la consapevolezza di sé e del proprio valore generativo, che la tecnologia GenAI può amplificare solo a partire da uomini e donne consapevoli.

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Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
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