●        Le potenzialità dell’IA nella scuola: alcuni esempi motivanti.

●        Breve storia dell’IA. L’IA debole e l’IA forte.

●        Intelligenza Artificiale Generativa: definizione, caratteristiche e applicazioni pratiche.

●        Reti neurali: cosa sono e come simulano il funzionamento del cervello umano.

●        Deep Learning: definizione. Deep learning e machine learning.

●        L’addestramento di una rete neurale profonda. Che cosa è la back-propagation.

●        Cosa sono i LLM (Large Language Models).

●        Come vengono addestrati i modelli di IA: dataset, tokenizzazione, training, fine-tuning, Retrieval-Augmented Generation. Cosa sono i transformers.

●        Le caratteristiche fondamentali dei LLM: la finestra di attenzione, capacità di generazione del linguaggio, comprensione e contestualizzazione; semantica e sintassi nei LLM. Gli LLM comprendono ciò che dicono?

●        I principali modelli di LLM (GPT, Claude, Gemini, ecc.). Licenze e termini di servizio.

●        Cosa sono i prompt: definizione e importanza nel contesto dell’IA.

●        Che cosa è il Prompt Engineering. Consigli per scrivere prompt efficaci e personalizzati. Panoramica dei modelli di prompt più comuni e utili.

●        I limiti e i rischi dei LLM. Sicurezza, affidabilità, bias, allucinazioni.

●        La differenza tra un motore di ricerca e un modello di IA.

Lezione 4 – L’uso dell’IA nella scuola

●        I cambiamenti profondi che l’IA può produrre nella società, nel lavoro e nella scuola.

●        Potenzialità e rischi dell’IA generativa per la comunità scolastica.

●        L’IA a supporto degli insegnanti: automazione di compiti ripetitivi, supporto alla pianificazione delle lezioni, preparazione materiali didattici generali o personalizzati, correzione delle esercitazioni degli studenti, ecc.

●        L’IA a supporto degli studenti: supporto all’apprendimento personalizzato, tutoring virtuale, strumento di ricerca e sintesi delle informazioni, ecc.

●        I rischi legati all’uso dell’IA: plagio, dipendenza, uso passivo o improprio della tecnologia.

●        Uso di piattaforme online per visualizzare, simulare e sperimentare semplici reti neurali. Le visualizzazioni e simulazioni aiuteranno i corsisti a comprendere meglio i concetti introdotti nelle prime due lezioni teoriche.

●        Ai corsisti verranno proposti vari strumenti. Ognuno si concentrerà su quello che corrisponde meglio ai suoi interessi e alle sue competenze.

o        https://moebio.com/mind/

o        https://teachablemachine.withgoogle.com/

o        https://playground.tensorflow.org/

o        https://machinelearningforkids.co.uk/

●        Se questa prima parte si esaurisce presto per mancanza di interesse o eccessiva difficoltà si può passare ad un primo contatto individuale con i principali modelli di IA generativa:

o        https://chatgpt.com/

o        https://claude.ai/new

o        https://gemini.google.com/app?hl=it

o        https://chat.mistral.ai/chat

●        Esplorazione guidata dell’interfaccia di qualche IA per la generazione di testi e immagini:

▪         https://chatgpt.com/

▪         https://claude.ai/new

▪         https://gemini.google.com/app?hl=it

▪         https://chat.mistral.ai/chat

▪         https://openai.com/index/dall-e-3/

▪         https://www.midjourney.com/explore?tab=top

●        Provare a utilizzare un’IA generativa per produrre testi e/o immagini.

●        Esercitazione sulla scrittura di prompt efficaci: confronto tra risultati ottenuti con prompt diversi nello stesso modello e modelli diversi.

●        Discussione sulle prime impressioni.

●        Esercitazione sull’utilizzo dei principali pattern di prompt.

●        Individuazione dei pattern più utili nella produzione di materiali amministrativi e didattici ed esercitazione al loro uso.

●        Creazione di prompt per generare materiali didattici (es. piani di lezione, quiz, riassunti, testi personalizzati per alunni con BES, ecc.)

●        Sviluppo di una “libreria di prompt” utili nelle diverse attività e nelle diverse discipline.

●        Illustrazione di alcuni strumenti di IA per le attività scolastiche.

●        Progettazione di attività didattiche con l’IA nelle varie discipline.

●        Sperimentare l’uso dell’IA per creare esercizi di grammatica, analisi testuale, generazione di quiz automatici, ecc.

●        Creazione di strumenti per l’analisi letteraria con l’aiuto dell’IA.

●        Creazione di dialoghi simulati con personaggi storici o letterari.

●        Riflessione sull’uso dell’IA per migliorare la propria professionalità e l’attività didattica.