L’intelligenza artificiale generativa e, in particolare, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno entrando rapidamente nella pratica scolastica: gli studenti li usano già per studiare, esercitarsi, produrre elaborati e simulare interazioni. Molti docenti, però, non dispongono di un quadro concettuale solido per comprendere le basi matematiche degli algoritmi più diffusi, né di modelli didattici per integrare questi strumenti in modo critico, etico e valutabile. Ne deriva un fabbisogno di aggiornamento che unisca fondamenti (algebra lineare, ottimizzazione, probabilità) e ricadute in classe (attività guidate, rubriche, criteri di valutazione, accorgimenti su privacy e bias).

Il corso risponde a questo fabbisogno offrendo una “cassetta degli attrezzi” essenziale e rigorosa: collegare concetti matematici a metodi di IA realmente impiegabili a scuola (classificazione, regressione, clustering, PCA, reti neurali, spunti di reinforcement learning), senza scivolare nel tecnicismo fine a sé stesso. L’obiettivo è permettere ai docenti (soprattutto A26/A27, ma aperto anche ad altre classi affini) di leggere con competenza ciò che i tool fanno “sotto il cofano”, di progettare attività significative e di valutare gli apprendimenti in modo trasparente.

Sul piano didattico-metodologico, il corso punta a sviluppare competenze di progettazione: scegliere problemi e dataset adatti al livello della classe; impostare compiti autentici; curare aspetti etici (trasparenza, attribuzione, protezione dei dati, limitazioni e bias); definire criteri di valutazione che premino il ragionamento e la verifica dei risultati, non l’uso acritico dello strumento. Ricadute attese: aumento della qualità e della motivazione nei percorsi STEM; migliore alfabetizzazione degli studenti sull’IA; riduzione delle ambiguità su cosa sia lecito e formativo nell’uso dei LLM; costruzione di una piccola comunità di pratica dipartimentale con materiali condivisi e riutilizzabili (schede, dataset, tracce di verifica, linee guida per la valutazione).