Il corso, destinato a docenti di scuole superiori, mira tipicamente a colmare il divario tra le conoscenze accademiche e le competenze professionali/didattiche, tenendo conto dell'evoluzione continua delle discipline economiche e del mondo del lavoro.

Il fabbisogno formativo per i professori di Economia Aziendale (spesso afferenti agli Istituti Tecnici - Indirizzo Amministrazione, Finanza e Marketing) si concentra su tre aree principali:
1. Aggiornamento Scientifico e Disciplinare (Hard Skills):

• Necessità di aggiornarsi su temi emergenti (es. digital transformation, sostenibilità/ESG, economia circolare, finanza etica, nuovi modelli di business).
• Approfondimento di tecniche e strumenti attuali (es. analisi di bilancio avanzata, controllo di gestione orientato ai dati, e-commerce, blockchain e applicazioni aziendali).
• Riconnessione tra la teoria insegnata e la realtà del mercato e le nuove professioni.

2. Competenze Didattiche e Metodologiche (Soft Skills e Teaching):
 

• Acquisizione di metodologie didattiche innovative per rendere l'insegnamento più efficace e coinvolgente (es. Problem Based Learning, Case Study, Flipped Classroom, uso di piattaforme digitali per la simulazione d'impresa).
• Sviluppo di capacità per valutare competenze e non solo conoscenze.
• Miglioramento dell'uso di strumenti digitali per la didattica (es. software gestionali didattici, analisi di dati con Excel/strumenti BI di base).

3. Connessione Scuola-Lavoro e Competenze Trasversali:

• Approfondimento sulla progettazione della “Formazione Scuola-Lavoro (FSL)”.
• Formazione per stimolare negli studenti soft skills richieste dal mercato (es. pensiero critico, problem solving, leadership, lavoro di squadra).

Obiettivi del Corso:

• Obiettivo 1: Aggiornamento Contenuti    
  Garantire che il docente possieda una conoscenza aggiornata e approfondita dei concetti economici, finanziari e gestionali attuali (es. IFRS/IAS, bilancio di sostenibilità, marketing digitale).
• Obiettivo 2: Innovazione Didattica    
  Fornire al docente la capacità di implementare metodologie didattiche attive e innovative (es. simulazioni d'impresa, coding applicato all'economia aziendale) per migliorare l'apprendimento degli studenti.
• Obiettivo 3: Collegamento con la Realtà    
  Sviluppare la capacità del docente di collegare i contenuti disciplinari alle dinamiche aziendali reali e alle esigenze professionali del territorio.
• Obiettivo 4: Uso della Tecnologia    
  Formare il docente all'uso efficace degli strumenti digitali per l'insegnamento della disciplina e per l'analisi di dati economico-aziendali.
   

Le realtà lavorative e sociali sono sempre più eterogenee: genere, provenienze culturali e linguistiche, orientamenti sessuali, differenze generazionali, disabilità fisiche e neuro divergenze convivono e si intrecciano in modo crescente. In questi contesti complessi, caratterizzati anche dalla dimensione tecnologica e dalle differenze nel suo utilizzo, la diversità è una risorsa strategica capace di stimolare innovazione e soluzioni che tengano conto di molteplici prospettive. Il corso executive intende fornire gli strumenti teorici e metodologici per applicare le pratiche di diversity management e sviluppare un approccio critico all’inclusione che favorisca l’equità e la valorizzazione delle differenze.

Il percorso formativo prevede otto moduli tematici pensati per fornire a ogni partecipante competenze per svolgere il ruolo di diversity manager o più in generale ideare, valutare e comunicare politiche di diversity management. 

Il corso prevede anche l’elaborazione di un project work finale. Nello specifico, tutte le persone coinvolte nel corso executive verranno coinvolte nella realizzazione di progetti di diversity management, implementabili in contesti aziendali, organizzazioni no-profit ed enti pubblici. 

Il corso executive prepara figure professionali qualificate per operare in diversi contesti legati alla gestione delle risorse umane e alla promozione dell’inclusione. 

Le persone iscritte potranno inserirsi o crescere professionalmente come: 

• Specialist in Diversity & Inclusion all’interno di aziende pubbliche e private;
• HR Manager o HR Business Partner con competenze specifiche in diversity management;
• Formatrici e formatori organizzativi focalizzati su pari opportunità e contrasto alla discriminazione; 
• Consulenti o referenti per le pari opportunità in enti pubblici, organizzazioni non profit, istituzioni educative e associazioni di categoria;
• Project manager o policy advisor in progetti e programmi dedicati all’inclusione sociale e alla valorizzazione delle differenze. 

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).