PNRR – Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza

Oggetto: Percorsi di Formazione sull’Intelligenza Artificiale (Docenti e personale amministrativo/tecnico Scuola Secondaria di II Grado / Liceo Classico PITAGORA – Crotone)

ARCHITETTURA E ARTICOLAZIONE DEL PERCORSO FORMATIVO COMPLESSIVO:

LINEA A – Percorso per formatori

• Titolo: IA & LEARNING DESIGN: FORMARSI PER FORMARE
• Modalità: Online (Sincrono interattivo su piattaforma didattica)
• Durata: 15 ore complessive
• Target: 11 docenti complessivi
• Focus Tematico:

Questo corso è ideato per preparare i futuri trainer a trasformare l’Intelligenza Artificiale da semplice strumento tecnologico a vero e proprio motore di innovazione didattica. Attraverso un approccio metodologico pratico e guidato, i partecipanti scopriranno come integrare in modo strategico Google Gemini e NotebookLM nella progettazione scolastica. Il percorso accompagna i docenti in ogni passaggio: dall’ideazione di scenari didattici complessi, alla gestione sicura ed efficace delle fonti e dei materiali di studio, fino alla creazione di “palestre cognitive” interattive pensate per stimolare il pensiero critico e l’autonomia degli studenti.

Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito le competenze necessarie non solo per applicare queste metodologie nelle proprie classi, ma anche per guidare e formare altri colleghi come trainer all’interno della scuola

LINEA A – Percorso per personale ATA

• Titolo: L’Intelligenza Artificiale per l’Amministrazione Scolastica e il Personale ATA
• Modalità: Online (Sincrono interattivo su piattaforma didattica)
• Durata: 10 ore complessive
• Target: 10 risorse complessive
• Focus Tematico:
  • Quadro normativo, privacy e sicurezza dei dati (AI Act e GDPR).
  • Principi di funzionamento dell’IA generativa, allucinazioni, limiti e bias algoritmici.
  • Intelligenza Artificiale applicata (Gemini Chatbot):
    • Creazione e redazione rapida di bozze per circolari, avvisi e comunicazioni scolastiche.
    • Caricamento e riassunto di testi lunghi (come decreti, circolari ministeriali o delibere) per estrarre rapidamente informazioni chiave.
  • Gestione del lavoro di segreteria con i software Cloud:
    • Uso combinato degli strumenti di produttività (Google Workspace).

LINEA A – PERCORSO COMUNE DOCENTI (5 EDIZIONI)

Il percorso predilige un approccio basato sulla Ricerca-Azione e sulla formazione per Sfide Didattiche (Challenge-Based).

• Titolo: Intelligenza Artificiale, Etica e Governance nella Scuola
• Modalità: Online (Sincrono interattivo su piattaforma didattica)
• Durata: 10 ore complessive per ciascuna edizione
• Target: 60 docenti complessivi (suddivisi in 5 gruppi)
• Focus Tematico:
  • Quadro normativo, privacy e sicurezza dei dati (AI Act e GDPR).
  • Principi di funzionamento dell’IA generativa, allucinazioni, limiti e bias algoritmici.
  • Tecniche fondamentali di Prompt Engineering per la didattica.
  • Educazione alla cittadinanza digitale, prevenzione dei rischi e alleanza educativa scuola-famiglia.
• Deliverable / Output di Percorso:
  • Redazione condivisa e finalizzazione del “Vademecum IA per le Famiglie”, documento d’istituto per l’uso consapevole delle tecnologie.

LINEA B – LABORATORI SUL CAMPO

• Modalità: In presenza (Laboratori applicativi per piccoli gruppi).
• Dimensionamento: indicativamente 6 partecipanti per edizione (per garantire il mentoring individuale e l’approccio laboratoriale).
• Durata per Edizione: 6 ore articolate in 2 incontri da 3 ore, inframezzati da una fase interattiva di test/sperimentazione diretta in aula con gli studenti.
• Ecosistema Tecnologico: Google Gemini & Google Workspace Education Plus.

1. Laboratorio 1: Inclusione e Personalizzazione (9 Edizioni)

• Titolo: Sfida Inclusione & IA: Personalizzazione, BES/DSA, Tutor intelligenti
• Incontro 1 (3h – Progettazione): Definizione dei bisogni educativi (BES/DSA), creazione con l’IA di testi ad alta accessibilità, sintesi e mappe; progettazione di 1 UdA inclusiva.
• Fase Intermedia (Sperimentazione): Applicazione dell’attività progettata all’interno delle proprie classi. (GESTITA DAI DOCENTI CON COMPITO ASSEGNATO DALL’ESPERTO D’AULA)
• Incontro 2 (3h – Valutazione & Restituzione): Test di tutor intelligenti e feedback automatico, definizione di rubriche valutative inclusive e condivisione delle buone pratiche nel repository di istituto.

2. Laboratorio 2.1 – Area Umanistica (6 Edizioni)

• Titolo: Sfida Pensiero Critico: Analisi Testuale, Scrittura Assistita e Storytelling Digitale
• Focus: Calibrato sulle discipline linguistiche, letterarie, storiche e filosofiche.
• Incontro 1 (3h – Progettazione): Scrittura collaborativa Uomo-IA, simulazione di dibattiti socratici/filosofici, storytelling e produzione argomentativa assistita.
• Fase Intermedia (Sperimentazione): Test del laboratorio di scrittura/argomentazione in aula con gli studenti (GESTITA DAI DOCENTI CON COMPITO ASSEGNATO DALL’ESPERTO D’AULA)
• Incontro 2 (3h – Valutazione & Restituzione): Valutazione critica degli elaborati prodotti con l’IA, costruzione di rubriche per competenze comunicative/creative e strategie anti-plagio.

3. Lab.2.2 – Area Scientifica / STEM (3 Edizioni)

• Titolo: Sfida Data Science: Machine Learning, Dati e Computational Thinking per il Liceo Classico
• Focus: Calibrato sulle specificità delle discipline scientifiche all’interno di un Liceo Classico.
• Incontro 1 (3h – Progettazione): Fondamenti di Machine Learning e dataset, visualizzazione di modelli scientifici/matematici e simulazioni basate sui dati (Digital Humanities).
• Fase Intermedia (Sperimentazione): Prova pratica in aula di problem solving basato sui dati. (GESTITA DAI DOCENTI CON COMPITO ASSEGNATO DALL’ESPERTO D’AULA)
• Incontro 2 (3h – Valutazione & Restituzione): Fact-checking, verifica di affidabilità/validità dei dati prodotti e strutturazione di rubriche di valutazione STEM.

Il laboratorio STEM, calibrato sulle esigenze del Liceo Classico, utilizzerà l’IA come ponte tra cultura scientifica e competenze analitiche: dal Data Storytelling al tutorato socratico per la risoluzione dei problemi, fino all’analisi critica dell’affidabilità dei dati