Processi adattivi con AI
Percorso Formativo (Polo Formativo 2024-2026 - Modena - MOIC840003)

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Processi adattivi con AI

Online

11/03/2026

04/06/2026

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In un contesto scolastico caratterizzato da classi sempre più eterogenee, la sfida principale per il docente è garantire il successo formativo di ogni singolo studente. Questo corso esplora come l'Intelligenza Artificiale (AI) e i sistemi di Adaptive Learning possano diventare alleati strategici per passare da una didattica "taglia unica" a percorsi di apprendimento fluidi e personalizzati. Il percorso formativo guiderà i docenti nella comprensione dei meccanismi adattivi: come utilizzare l'AI per analizzare i bisogni in tempo reale, generare contenuti differenziati per livelli di competenza e fornire feedback immediati, potenziando drasticamente l'inclusione scolastica.

INTERO TERRITORIO NAZIONALE

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

Transizione digitale

Personale amministrativo, Dirigenti scolastici, Direttori dei servizi generali e amministrativi, Docenti

1. Coinvolgimento e valorizzazione professionale

2. Risorse digitali

3. Pratiche di insegnamento e apprendimento

B1. Sperimentatore/Intermedio/Conosce e utilizza in modo efficace e responsabile

Martedì 11 marzo - Lezione 1: Il ciclo dell'adattamento (Fondamenti) (2h)
Obiettivo: Comprendere come l'AI trasforma la personalizzazione da "ideale pedagogico" a pratica sostenibile.
● Argomenti:
○ Differenza tra personalizzazione (obiettivi diversi), individualizzazione (metodi diversi) e adattamento (risposta dinamica).
○ Il ciclo adattivo: misurazione analisi, intervento, Feedback.
○ L'AI come assistente per l'analisi dei bisogni della classe.
● Attività pratica: analisi dei bisogni. I docenti usano l'AI per analizzare un profilo anonimizzato di uno studente con difficoltà e generare una lista di strategie didattiche personalizzate.
Giovedì 27 marzo - Lezione 2: Prompt Engineering per l'Inclusione (2h)
Obiettivo: imparare a "parlare" con l'AI per ottenere risorse differenziate di alta qualità.
● Argomenti:
○ La struttura del Prompt Efficace: ruolo, contesto, compito, formato.
○ Tecniche di semplificazione testuale per BES e DSA (riduzione complessità sintattica senza perdere contenuto).
○ Generazione di glossari automatici e mappe concettuali testuali.
● Attività pratica: il "traduttore" didattico. Prendere un testo complesso di disciplina (es. un paragrafo di Storia o Fisica) e usare l'AI per generare 3 versioni: standard, semplificata (alta leggibilità) e schematica (punti elenco).
Giovedì 10 aprile - Lezione 3 Creare risorse "a scalare" (Scaffolding) (2h)
Obiettivo: costruire materiali che supportino lo studente passo dopo passo, rimuovendo il supporto man mano che la competenza cresce.
● Argomenti:
○ Generare esempi, contro-esempi e analogie pertinenti con l'AI.
○ Creare guide passo-passo (tutorial) per la risoluzione di problemi.
○ L'uso dell'AI per creare esercizi a difficoltà crescente (dal riempimento spazi vuoti alla domanda aperta).
● Attività pratica: la scala degli esercizi. Creare una batteria di 5 esercizi sullo stesso argomento, che partano da un livello base guidato fino a un livello avanzato autonomo.
Giovedì 24 aprile - Lezione 4: Il tutor intelligente e il Feedback formativo (2h)
Obiettivo: simulare processi di tutoraggio 1-a-1 e fornire correzioni che insegnano, non che giudicano solo.
● Argomenti:
○ Configurare un Chatbot AI (tramite prompt di sistema) per agire come "Tutor socratico" (che fa domande invece di dare risposte).
○ Analisi dell'errore: incollare l'errore di uno studente nell'AI per capire la "misconception" (l'errore concettuale) alla base.
○ Generazione automatica di rubriche di valutazione analitiche.
● Attività pratica: il Feedback costruttivo. Inserire un testo/compito (volutamente errato) nell'AI e chiedere di generare un feedback gentile, costruttivo e che indichi la strada per migliorare, rivolto allo studente.
Giovedì 8 maggio - Lezione 5: Strumenti e piattaforme adattive (Oltre la chat) (2h)
Obiettivo: conoscere gli strumenti che automatizzano il processo adattivo.
● Argomenti:
○ Panoramica dei tools esistenti (piattaforme editoriali con AI).
○ Come funzionano gli algoritmi di raccomandazione ("Se sbagli questo, ti propongo quello").
○ Data Literacy: leggere le dashboard per capire chi sta rimanendo indietro.
● Attività pratica: simulazione. Esplorazione guidata di una piattaforma (anche versione trial/gratuita) per impostare un percorso di recupero automatico.
Giovedì 22 maggio - Lezione 6: Progettare l'UDA adattiva (Project Work Finale) (2h)
Obiettivo: Integrare tutto in una Unità di Apprendimento reale.
● Argomenti:
○ Design universale per l'apprendimento (UDL) potenziato dall'AI.
○ Etica, Privacy e Bias: cosa non dare in pasto all'AI.
○ Presentazione dei lavori dei corsisti.
● Attività pratica (Project Work): progettazione UDA. I docenti consegnano lo schema di una lezione che includa almeno: un testo differenziato con AI, una rubrica di valutazione generata da AI e un'attività di recupero mediata da strumenti digitali.

DANIELE BIANCARDI

24/02/2026

10/03/2026