Percorsi e strategie didattiche per il miglioramento dell’attenzione e della concentrazione, anche con il supporto dell’intelligenza artificiale e delle nuove tecnologie per la didattica - Scuola futura
Percorsi e strategie didattiche per il miglioramento dell’attenzione e della concentrazione, anche con il supporto dell’intelligenza artificiale e delle nuove tecnologie per la didattica
Percorso Formativo (Polo Formativo 2024-2026 - Catania - CTIC89700G)
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ID percorso
430075
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Titolo Percorso
Percorsi e strategie didattiche per il miglioramento dell’attenzione e della concentrazione, anche con il supporto dell’intelligenza artificiale e delle nuove tecnologie per la didattica
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Tipologia di svolgimento
Online
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Data inizio
06/02/2026
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Data di conclusione
27/02/2026
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Durata (in ore)
25
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Numero posti
40
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Descrizione
L’attenzione è una funzione cognitivo-esecutiva estremamente importante per il successo formativo degli studenti. Così come lo è per tutti gli altri aspetti della vita. In particolare, sono fondamentali, per chi studia, l’attenzione focalizzata e l’attenzione selettiva, con la correlata capacità di inibire volontariamente gli stimoli concorrenti, per evitare la possibile distrazione durante il proprio lavoro.
Secondo i tanti studi effettuati sull’argomento, l’uso precoce degli smartphone e delle app in essi inserite (a cominciare dai social media) ha peraltro reso le nuove generazioni più fragili anche sul piano della tenuta attentiva. Un vero e proprio problema epidemiologico, che non può essere affrontato con gli strumenti del passato, anche recente.
Si pone quindi la questione di come realizzare, oggi, una didattica che favorisca lo sviluppo delle capacità di autoregolazione degli studenti nelle attività legate allo studio (e non solo).
Il corso intende offrire ai docenti strumenti sia conoscitivi (legati alla psicologia dell’attenzione) che operativi (strategie e percorsi didattici, a cominciare da vere e proprie UdA dedicate) su questo tema, peraltro così strettamente connesso ad altre variabili fondamentali, come la motivazione ad apprendere, il benessere psicologico, la strutturazione dell’identità e il rendimento scolastico dei nostri allievi. Fra le strategie, verranno individuati anche alcuni percorsi in cui l’IA generativa conversazionale e, più in generale, le nuove tecnologie per la didattica possono dare un supporto molto efficace, anche sul piano motivazionale, a favore del successo formativo degli studenti. -
Regioni destinatarie della formazione
INTERO TERRITORIO NAZIONALE
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Tipologia scuola
Scuola primaria, Scuola secondaria I grado, Scuola secondaria II grado, Personale educativo (convitti, educandati, ecc…)
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Macro argomento
Transizione digitale
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Destinatari
Docenti, Personale educativo (convitti, educandati, ecc…)
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Area DigCompEdu
3. Pratiche di insegnamento e apprendimento
5. Valorizzazione delle potenzialita' degli studenti
6. Favorire lo sviluppo delle competenze digitali degli studenti
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Livello di ingresso
A1. Novizio/Base/Conosce e utilizza in modo elementare
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Programma
a) Attenzione spaziale focalizzata, selettiva, distribuita; memoria di lavoro, memoria a lungo termine e processi dell’attenzione.
b) La tenuta dell’attenzione e della concentrazione, in classe e nello studio. Da cosa deriva la disattenzione o l’attenzione limitata, negli studenti e negli adulti.
c) Attenzione e livello di difficoltà del compito: carico cognitivo e stato di flusso.
d) Direzioni top-down e bottom-up dell’attenzione e collegamento con schemi cognitivi ed emozioni.
e) Strategie didattiche per favorire l’attenzione in classe.
f) Strategie di studio che favoriscono l’attenzione degli studenti nello svolgimento dei loro compiti.
g) Esempi di UdA e di moduli formativi (anche col supporto, in qualche caso, del gioco) sull’attenzione e sullo sviluppo della consapevolezza dei suoi meccanismi da parte degli allievi (metacognizione).
h) Rapporto fra attenzione e clima emozionale-relazionale in classe.
i) Capacità di attenzione, livello di autostima e schemi del Sé: collegamento fra attenzione e sviluppo della personalità dell’allievo.
l) Principali fonti di distrazione, interne ed esterne.
m) L’apporto dell’Intelligenza artificiale generativa per la strutturazione di attività e percorsi didattici finalizzati allo sviluppo della consapevolezza meta-attentiva degli studenti, in classe e nello studio.
n) Esempi di lezione in classe con l’uso dell’IA generativa (e di altri dispositivi tecnologici), incentrate sul miglioramento dell’attenzione negli allievi.
Calendario:
6, 9, 16, 18 e 23 febbraio 2026, ore 16.00/19.00
10 ore di autoformazione. -
Formatore/i
GIOVANNI MORELLO
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Data inizio iscrizioni
10/01/2026
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Data fine iscrizioni
05/02/2026