Machine Learning No-Code - Capire l'IA creandola
Percorso Formativo (Polo Formativo 2024-2026 - Trani - BTIC8AE006)

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Machine Learning No-Code - Capire l'IA creandola

Online

27/03/2026

17/04/2026

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Il percorso è finalizzato a fornire ai docenti gli strumenti necessari per illustrare il funzionamento profondo dell'Intelligenza Artificiale nel contesto scolastico. Attraverso la creazione di modelli "home-made", i partecipanti comprendono i meccanismi con cui gli algoritmi apprendono dai dati, identificando potenziali rischi di errore o pregiudizio (bias). La tecnologia viene così presentata come un laboratorio di logica e riflessione etica, capace di trasformare l’IA da concetto astratto a materia tangibile e manipolabile per lo sviluppo del pensiero critico degli studenti. Il corso mira a sviluppare nei docenti la capacità di progettare, addestrare e testare modelli di classificazione (immagini, suoni e testi). Al termine del percorso, i partecipanti avranno acquisito le competenze per integrare modelli di Machine Learning in semplici applicazioni o giochi educativi. Gli obiettivi formativi includono il potenziamento della capacità di mediare concetti complessi relativi all’apprendimento automatico, rendendo l’IA uno strumento di progettazione didattica attiva e consapevole. Nel corso delle attività vengono utilizzati strumenti digitali per l’addestramento visuale e la programmazione creativa. L'uso di tali risorse è finalizzato a rendere l'innovazione tecnologica accessibile e immediatamente integrabile nella pratica d'aula. Al termine del percorso, i docenti avranno acquisito una solida consapevolezza tecnica dei meccanismi di apprendimento automatico. Saranno in grado di guidare gli studenti nella creazione di prototipi tecnologici intelligenti e di promuovere discussioni critiche sull’impatto sociale dell'Intelligenza Artificiale, traducendo le competenze acquisite in attività didattiche concrete, inclusive e orientate al futuro.

INTERO TERRITORIO NAZIONALE

Scuola dell'infanzia, Scuola primaria, Scuola secondaria I grado, Scuola secondaria II grado, CPIA (Centri provinciali per l'istruzione degli adulti)

Transizione digitale

Docenti

1. Coinvolgimento e valorizzazione professionale

2. Risorse digitali

3. Pratiche di insegnamento e apprendimento

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

Calendario delle lezioni: 27 marzo, 3, 8, 10,17 aprile dalle 15:00 alle 19:00.
Lezione 1 – Inclusione, bisogni educativi e risorse digitali (4 ore)
La prima lezione introduce la distinzione tra programmazione tradizionale basata su istruzioni e Machine Learning basato su esempi e statistica. I partecipanti esploreranno i concetti di addestramento supervisionato, realizzando un primo esperimento di classificazione di immagini con feedback immediato per comprendere i processi di analisi dei dati.
Lezione 2 – Accessibilità e creatività nella didattica digitale (4 ore)
L'incontro è dedicato all'addestramento pratico di modelli capaci di riconoscere posture, gesti o comandi vocali. Attraverso l'uso di piattaforme dedicate, i docenti rifletteranno sulla qualità dei dati di addestramento (dataset), analizzando le conseguenze derivanti dall'utilizzo di set di informazioni insufficienti o errati.
Lezione 3 – Tecnologie, autonomia e progettazione inclusiva (4 ore)
La terza lezione affronta la creazione di modelli basati su testo e parametri numerici per simulare processi decisionali (es. analisi del sentiment o classificazione scientifica). Verranno utilizzate piattaforme di apprendimento facilitato per traslare concetti complessi in contesti didattici fruibili, promuovendo la comprensione di come l'IA "interpreta" le parole.
Lezione 4 – Integrazione operativa e programmazione a blocchi (4 ore)
La lezione si focalizza sul collegamento dei modelli addestrati ad ambienti di programmazione visuale. I docenti sperimenteranno la creazione di assistenti virtuali o giochi educativi che reagiscono a stimoli esterni, trasformando il modello teorico in uno strumento operativo e interattivo.
Lezione 5 – Project Work: Etica, bias e senso critico (4 ore)
L'ultima lezione è dedicata alla sperimentazione guidata sui limiti degli algoritmi. I partecipanti progetteranno un’attività didattica finalizzata a stimolare negli studenti la capacità di individuare e correggere i pregiudizi dell’IA, consolidando una visione critica e responsabile verso le tecnologie emergenti.

DENIS TAVARIS

10/03/2026

26/03/2026