Machine Learning & Coding 4.0 - L’evoluzione del pensiero computazionale - Scuola futura
Machine Learning & Coding 4.0 - L’evoluzione del pensiero computazionale
Percorso Formativo (Polo Formativo 2024-2026 - Palma Di Montechiaro - AGIS022001)
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ID percorso
434092
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Titolo Percorso
Machine Learning & Coding 4.0 - L’evoluzione del pensiero computazionale
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Tipologia di svolgimento
Online
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Data inizio
09/03/2026
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Data di conclusione
01/04/2026
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Durata (in ore)
20
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Numero posti
50
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Descrizione
Il percorso formativo trasforma il docente in un facilitatore di competenze digitali d'avanguardia, capaci di coniugare la logica del coding tradizionale con la potenza dell'Intelligenza Artificiale. Partendo da esperienze unplugged per scuola infanzia e primaria, dove i meccanismi delle reti neurali e degli alberi decisionali vengono compresi attraverso il gioco e l'interazione fisica, il corso evolve verso il coding visuale e l'addestramento di reti neurali. I partecipanti impareranno a integrare questi modelli in ambienti a con il codice a blocchi pensato anche per i più piccoli, realizzando progetti di alto impatto per la simulazione di casi reali come ad esempio le auto a guida autonoma. Per la scuola secondaria il percorso prevede di approdare alla frontiera dello sviluppo assistito dalla IA. Attraverso l’uso di piattaforme per la generazione di Web Application, i docenti acquisiranno la capacità di guidare i propri studenti nella creazione di soluzioni digitali complete, rendendo l'IA non solo un oggetto di studio, ma un potente alleato nel processo creativo e progettuale.
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Regioni destinatarie della formazione
INTERO TERRITORIO NAZIONALE
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Tipologia scuola
Scuola dell'infanzia, Scuola primaria, Scuola secondaria I grado, Scuola secondaria II grado, ATA, CPIA (Centri provinciali per l'istruzione degli adulti)
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Macro argomento
Transizione digitale
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Destinatari
Dirigenti scolastici, Docenti, Assistenti tecnici
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Area DigCompEdu
1. Coinvolgimento e valorizzazione professionale
2. Risorse digitali
6. Favorire lo sviluppo delle competenze digitali degli studenti
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Livello di ingresso
B1. Sperimentatore/Intermedio/Conosce e utilizza in modo efficace e responsabile
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Programma
Il corso si pone l’obiettivo di fornire ai docenti una metodologia didattica completa per integrare il pensiero computazionale di ultima generazione nei curricoli scolastici. Al termine del percorso, i partecipanti saranno in grado di:
comprendere e trasmettere i principi logici dell'Intelligenza Artificiale (reti neurali e algoritmi decisionali) attraverso attività esperienziali e inclusive.
Progettare e addestrare modelli di Machine Learning personalizzati, utilizzando dati reali per risolvere problemi simulati.
Sviluppare soluzioni di coding avanzato, integrando il codice a blocchi con funzioni di riconoscimento intelligente per la creazione di prototipi interattivi.
Utilizzare strumenti di sviluppo assistito dall’IA per la realizzazione di Web Application, semplificando la complessità tecnica a favore della creatività progettuale.
Promuovere un uso critico ed etico delle tecnologie emergenti, preparando gli studenti a interagire in modo consapevole con i nuovi linguaggi del lavoro digitale.
Mappatura delle competenze:
Al termine del corso, i partecipanti avranno sviluppato o rafforzato le competenze tecniche, metodologiche e trasversali.
Competenze tecnico-specialistiche
Padronanza dei nuovi linguaggi: capacità di navigare tra la programmazione a blocchi e i linguaggi di nuova generazione assistiti dall'IA.
Machine Learning management: saper gestire l'intero ciclo di vita di un modello di apprendimento automatico: dalla raccolta dei dati (dataset) all'addestramento, fino al test e all'integrazione nel codice.
AI-assisted development: capacità di utilizzare strumenti di sviluppo rapido per generare e personalizzare Web Application funzionanti.
Prompt engineering: saper formulare istruzioni efficaci per interagire con i modelli linguistici (LLM) al fine di generare codice, risolvere bug o creare contenuti didattici.
Competenze metodologiche e didattiche
Didattica esperienziale (unplugged): saper trasporre concetti astratti (reti neurali, algoritmi) in attività ludico-motorie inclusive, adatte anche ai gradi scolastici inferiori.
Progettazione compiti di realtà: capacità di ideare scenari didattici in cui gli studenti utilizzano l'IA per risolvere problemi concreti (es. simulazioni di guida autonoma, assistenti per l'accessibilità).
Sperimentazione del pensiero computazionale 4.0: saper guidare la transizione degli alunni dal ruolo di semplici consumatori di tecnologia a quello di architetti consapevoli di sistemi intelligenti.
Competenze di cittadinanza digitale ed etica
Analisi critica dell'IA: capacità di riconoscere e spiegare il funzionamento dei sistemi predittivi, identificando potenziali errori (bias) e limiti etici.
Consapevolezza dei dati: saper educare alla protezione della privacy e all'uso responsabile dei dati necessari per il funzionamento degli algoritmi di IA.
Calendario:
18 ore sincrone + 2 ore asincrone
09 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 18.00 sincrone
13 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 18.00 sincrone
18 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 18.00 sincrone
20 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 18.00 sincrone
23 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 18.00 sincrone
26 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 18.00 sincrone
30 Marzo 2026 dalle ore 15.00 alle 17.00 asincrone -
Formatore/i
RICCARDO NICCOLAI
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Data inizio iscrizioni
18/02/2026
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Data fine iscrizioni
07/03/2026