Fingerprints 4.0 Intelligenza artificiale e Machine learning per docenti di primaria e secondaria di primo grado
Percorso Formativo (Polo Transizione digitale - Busto Arsizio - VAIS02700D)

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Fingerprints 4.0 Intelligenza artificiale e Machine learning per docenti di primaria e secondaria di primo grado

Online

22/05/2023

28/06/2023

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Il percorso formativo L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning stanno diventando sempre più pervasive nella nostra società: la maggior parte delle applicazioni tecnologiche commerciali che utilizziamo quotidianamente sfruttano queste tecniche per ottimizzare l’esperienza degli utenti, catturare la loro attenzione e convincerli ad acquistare determinati prodotti. Negli ultimi mesi abbiamo sentito molto parlare di Intelligenza Artificiale generativa. Ma come funzionano questi algoritmi? Proveremo a scoprirlo all’interno di questo percorso sfruttando due dei linguaggi di programmazione a blocchi più diffusi nel mondo della scuola, oltre aduna piattaforma specifica per il Machine Learning. Non mancheranno attività “unplugged” (senza l’uso di tecnologia), particolarmente adatte alla fascia 8-13 anni, proprio su questi temi. Il project based learning sarà alla base del percorso. I docenti potranno sperimentare in prima persona l'addestramento di algoritmi machine learning e la costruzione di programmi basati su intelligenza artificiale. Verranno inoltre proposti molti spunti replicabili di percorsi e attività da mettere in pratica in classe.

INTERO TERRITORIO NAZIONALE

Scuola dell'infanzia, Scuola primaria, Scuola secondaria I grado, Personale educativo

Transizione digitale

Docenti, Personale educativo

6. Favorire lo sviluppo delle competenze digitali degli studenti

A2. Esploratore/Base/Conosce e ne fa un uso di base

Il Programma del corso prevede 6 moduli di 2 ore ciascuno e 8 ore di attività asincrona. Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale (2 ore). - Cenni storici e definizioni: da John McCarthy ad Alan Turing, il sogno di creare macchine intelligenti. - Importanza e diffusione dell’AI nella società contemporanea. - AI a scuola: primi esperimenti. - AI, Machine Learning, Deep Learning: facciamo chiarezza. Modulo 2: Introdurre l’AI a scuola (2ore). - AI con programmazione a blocchi: quali strumenti? - Machine Learning 4 Kids per il machine learning: panoramica e configurazione di una classe. - Primi esperimenti e test con l' app. - Costruire un’assistente di classe intelligente con un linguaggio a blocchi: versione deterministica vs versione machine learning. Modulo 3: Progetti di AI a scuola con Scratch e ML4K (2 ore) Parte 1. - Costruire una guida turistica intelligente in Scratch: un progetto multidisciplinare tra storia, geografia e arte. - È un cane o un gatto? Classificazione automatica di immagini in Scratch. - Un progetto personale con le immagini in Scratch. Modulo 4: Progetti di AI a scuola con Scratch e ML4K (2 ore) Parte 2. - Un videogame… intelligente! Usare la matematica per addestrare un sistema che giochi in automatico ad un videogioco in Scratch. - Spunti per progetti interdisciplinari con ML4K e Scratch. Modulo 5: Progetti avanzati di AI a scuola: andiamo oltre Scratch (2 ore) Parte 1. - Riconoscere i sentimenti con Scratch: progettare un sistema per la “sentiment analysis”. - Progettare e addestrare un chatbot in Scratch. - Come integrare ML4K ad un ambiente di sviluppo: un semplice esempio. Modulo 6: Progetti avanzati di AI a scuola: andiamo oltre Scratch (2 ore) Parte 2. - Riconoscimento vocale tramite algoritmi machine learning: come sfruttare il microfono dello smartphone. - Riconoscimento di immagini tramite algoritmi machine learning: come sfruttare la videocamera e la galleria dello smartphone. - Spunti didattici e discussione su Scratch e ML4K.

NICO RIZZA

24/04/2023

18/05/2023