Potenziamento sull'Intelligenza Artificiale
Presentazione del potenziamento
Il Potenziamento sull'Intelligenza Artificiale è un percorso curricolare biennale (50 ore totali, 25 ore per anno) rivolto agli studenti del primo biennio del Liceo Scientifico, opzione Scienze Applicate. L'iniziativa risponde alla crescente necessità di formare cittadini digitali consapevoli, capaci di comprendere e utilizzare criticamente le tecnologie emergenti basate sull'IA.
Il percorso si caratterizza per una spiccata multidisciplinarietà, coinvolgendo i docenti di Informatica, Filosofia, Italiano, Matematica e Scienze. Questo approccio integrato garantisce una trattazione bilanciata degli aspetti tecnologici, algoritmici, etici e sociali dell'IA. Un elemento di eccellenza è la collaborazione con il Politecnico di Milano, i cui docenti interverranno con seminari specialistici sui software didattici e la visualizzazione degli algoritmi.
Il programma si articola in Fasi che spaziano dai fondamenti storici e teorici (Test di Turing, tipi di IA) all'applicazione pratica in ambiti settoriali (Medicina, Finanza, Scienze Ambientali, Industria), culminando in un Progetto Finale Biennale (Soluzione IA-Robotica) e in riflessioni etiche sulla responsabilità e trasparenza degli algoritmi.
Obiettivi formativi prioritari
Il potenziamento si allinea ai seguenti obiettivi strategici prioritari:
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Obiettivo |
Allineamento del Potenziamento IA |
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Sviluppo del Pensiero Critico e Analitico |
Analisi del comportamento algoritmico, valutazione dell'affidabilità dei contenuti generati e riflessione sulle implicazioni etiche e sociali dell'IA (Bias, Privacy). |
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Potenziamento delle Competenze Digitali Avanzate |
Acquisizione di una competenza digitale che va oltre l'uso strumentale, includendo la comprensione del funzionamento algoritmico e l'utilizzo critico di strumenti complessi (Machine Learning, Robotica, Prompting). |
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Promozione dell'Interdisciplinarità e del Lavoro di Squadra |
Percorso progettato per integrare Informatica, Scienze, Matematica, Filosofia e Italiano, con attività basate su Problem-based Learning e Cooperative Learning, culminanti in un progetto finale di gruppo. |
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Formazione alla Cittadinanza Digitale Responsabile |
Educare alla responsabilità e trasparenza nell'uso delle tecnologie, con la creazione di un "Codice Etico personale per l'IA" e dibattiti sull'impatto sul lavoro futuro. |
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Sviluppo dell'Autonomia e dello Spirito di Iniziativa |
Laboratori pratici sull'uso di strumenti IA per lo studio e Progetto Finale Biennale che richiede Project Management, Brainstorming e Public Speaking per la presentazione del prototipo. |
Risultati attesi
Al termine del percorso biennale, gli studenti avranno conseguito i seguenti risultati di apprendimento:
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Categoria |
Descrizione Dettagliata |
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Conoscenze |
Conoscere la storia e i principali modelli teorici dell'IA (da Turing al Machine Learning), il funzionamento di base degli algoritmi (ricerca, ottimizzazione) e le implicazioni etiche, legali e sociali correlate (privacy, bias, impatto sul lavoro). |
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Abilità |
Saper utilizzare in modo critico software didattici per l'IA e strumenti di studio assistiti, analizzare e interpretare il comportamento di un algoritmo su problemi semplici e complessi, e valutare l'affidabilità e l'oggettività dei contenuti generati dall'IA. |
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Competenze |
Sviluppare il Pensiero Computazionale e la capacità di Problem Solving. Consolidare la Competenza Digitale e le abilità di Imparare ad Imparare. Dimostrare Competenze Sociali e Civiche attraverso la riflessione etica e il lavoro collaborativo. |