Monica Bonatti
Sabato 22 febbraio
Istituto Madre Maria Mazzarello, Via Cumiana 2, Torino
8.30 Registrazione partecipanti
9.00 Aula Magna
Introduzione Claudia Testa
Comunicazioni
9.10 Luca Ballestra Caffaratti– Tommaso Marino, Scuola e IA: studenti, studentesse e prime prospettive di formazione insegnanti
9.50 Cristina Marta, Le problematiche della scuola dalla parte di una DS
Roberto Ferraris-Flavia Piazza, Le ricadute nella scuola del PNRR: questionario
10.30 Intervallo Coffee break
11.00-12.30 LABORATORI
–L’app Machine Learning for Kids e Scratch: comprendere l’addestramento dell’IA, Paola Semprini – Bartolo Beccaria
-La Pedagogia dei genitori, Riziero Zucchi
-Assistenti artificiali alla didattica: strumenti per narrare, semplificare e affrontare problemi, Luca Ballestra Caffaratti– Tommaso Marino
Iscrizioni attraverso il modulo https://forms.gle/8k5Z25Ttq59PjQdx9 entro il 18 febbraio 2025.
Sarà rilasciato l’attestato di frequenza di 4 ore.
Per ulteriori informazioni scrivere a: info@lacasadegliinsegnanti.it
La struttura è vicina al mercato rionale di corso Racconigi e l’incontro è previsto di sabato: si raccomanda la puntualità per evitare problemi di parcheggio.
Eventuali variazioni del programma saranno segnalate nell’Home di questo sito.
INFORMAZIONI SUI relatori delle comunicazioni
Luca Ballestra Caffaratti PhD Universitat de Valencia, Faculty of Psychology and Speech Therapy
Tommaso Marino Docente di matematica e fisica al L. M. Curie – C. Levi, Collegno
Cristina Marta Dirigente Scolastica IC Pavone (TO)
Roberto Ferraris Docente di lettere al Liceo Artistico dell’IIS Buniva, Pinerolo
Flavia Piazza già Docente di matematica al Liceo G. Ferraris, Torino
INFORMAZIONI SUI LABORATORI
Trovate qui di seguito le informazioni relative a ciascuno dei tre laboratori. Nei laboratori è previsto un numero massimo di partecipanti: per questo nel modulo di scelta è richiesto di indicare, oltre alla prima, anche la seconda scelta, nel caso il numero di iscritti alla prima superasse il numero massimo consentito. Come criterio di accettazione varrà l’ordine di iscrizione.
LABORATORIO 1
Paola Semprini Docente di Matematica e Osservazioni Scientifiche
Bartolo Beccaria Docente di Tecnologia – SSdPG Astesano I.C. di Villanova d’Asti
L’app Machine Learning for Kids e Scratch: comprendere l’addestramento dell’IA
Il laboratorio ha l’obiettivo di far conoscere lo strumento online “Machine Learning for Kids”, che introduce al mondo dell’IA attraverso il linguaggio di programmazione a blocchi Scratch.
Dopo un cenno teorico al ML, esploreremo insieme in modo pratico l’ambiente ML4K, un’applicazione che, nonostante il nome, si rivolge anche a un pubblico adulto. Conoscerete alcuni dei progetti già pronti disponibili sulla piattaforma, pensati per comprendere come funziona l’addestramento automatico dei sistemi di IA. Infine, vi saranno offerti spunti per attività didattiche su temi curricolari, mostrando come utilizzare questo strumento per sviluppare competenze trasversali e promuovere il pensiero computazionale.
LABORATORIO 2
Prof. Riziero Zucchi
La pedagogia dei genitori
Nel laboratorio si mostreranno azioni, esperienze, realizzazioni di materiali della Metodologia Pedagogia dei genitori e si metteranno in situazione i partecipanti con la pratica della narrazione.
LABORATORIO 3
Luca Ballestra Caffaratti – Tommaso Marino
Il laboratorio propone un’esperienza pratica e collaborativa in cui i partecipanti, guidati dai formatori, esploreranno il potenziale degli assistenti artificiali nella creazione di mediatori didattici. Organizzati in piccoli gruppi, utilizzeranno dispositivi di IA per sviluppare strumenti e attività utili a semplificare, narrare e affrontare problemi scientifici complessi. Ogni gruppo potrà scegliere di lavorare su una delle seguenti attività:
– Semplificazione del testo:utilizzando dispositivi di IA, i partecipanti lavoreranno su estratti di manuali scolastici per creare versioni semplificate, più accessibili e adatte a diverse fasce di studenti.
– Storytelling: partendo dai contenuti di un manuale scolastico, i partecipanti integreranno l’uso dell’IA per trasformare il testo manualistico in una narrazione che mantenga gli stessi contenuti, presentandoli in forma narrativa per stimolare l’interesse e la comprensione degli studenti.
– Problem posing e Problem solving: attraverso l’uso di dispositivi di IA, i partecipanti esploreranno problemi matematico-scientifici complessi, ipotizzando la realizzazione di attività didattiche con gli studenti, come ad esempio esercizi di “caccia all’errore” anche attraverso l’uso di strumenti di Machine Learning.
È necessario essere dotati di PC o tablet.