CIRC. N. 4 AVVIO CORSO DI FORMAZIONE SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE (DM 38/2026 a.s. 2026-27)

In linea con il DM 38 del 6 marzo 2026, che stanzia risorse europee del Programma Nazionale “Scuola e competenze 2021-2027” per la formazione del personale docente in relazione a competenze didattiche, metodologiche, disciplinari e digitali, con specifico riferimento a Educazione Digitale 4.0: Intelligenza Artificiale, Etica e Privacy nella Didattica Innovativa, si informa della possibilità di iscriversi al Corso di Formazione “DOCENTI AUMENTATI”: l’Intelligenza Artificiale come co-pilota didattico, condotto dalle formatrici, Prof.sse Barbara Panicucci e Laura Valtancoli, con il supporto del tutor, Prof. Matteo Liserani.

Il Corso è finalizzato alla costruzione personalizzata di conoscenze, abilità e competenze relative all’IA, nel rispetto del quadro normativo che ne disciplina l’uso in ambito didattico. L’obiettivo è integrare l’IA nella progettazione, nello svolgimento di compiti burocratici, nella gestione della classe e nella valutazione, trasformando l’IA in un assistente didattico e co-pilota strategico.

 

Le attività si articolano in 30 ore di lavori in aula, con il supporto delle formatrici e del tutor scolastico. I corsisti iscritti avranno accesso alla piattaforma CourseBox AI, che ospita risorse e presentazioni di sintesi, ripasso e consolidamento del Corso in asincrono, utili a metabolizzare quanto appreso, progettare in modo efficace una didattica disciplinare e interdisciplinare potenziata dall’IA e iniziare un lavoro in classe con strumenti di intelligenza generativa e agentica funzionali anche alla progressiva formazione degli studenti, nel rispetto della normativa europea, del GDPR e delle specifiche Linee Guida Ministeriali.

 

Le lezioni si svolgeranno in presenza, nel Laboratorio Multimediale di Istituto, dalle 14:30 alle 17:30. Al fine di ottenere l’attestazione finale, è richiesta la frequenza di almeno il 70% delle ore previste.

 

Per agevolare l’avvio e l’organizzazione delle attività, sia i docenti che risultano già iscritti a giugno, per il tramite del modulo di iscrizione alla Prof.ssa Marzia Materazzi, sia quanti abbiano maturato ora la volontà di partecipare al percorso formativo, sono pregati di compilare il G-Form al link CORSO IA DOCENTI AUMENTATI 2026, entro sabato 5 settembre.

 

In allegato, si riporta il calendario dei 10 incontri, elaborato in linea con la bozza del Piano delle Attività d’Istituto, con riserva di eventuali variazioni dettate da improrogabili necessità organizzative.

 

                                              

Per ulteriori eventuali informazioni, rivolgersi alle formatrici e al tutor, tramite indirizzi di mail istituzionale.

 

 

 

 

 

ALLEGATO: CONTENUTI DEL CORSO

 

Prof.ssa Laura Valtancoli

Demistificare l’IA: dalle origini alla rivoluzione generativa

Comprendere il motore per guidare l’innovazione, passando dalla percezione di “scatola magica” a quella di strumento statistico.

Contenuti:

Sviluppo storico: dai sistemi esperti al Machine Learning e Deep Learning.
Anatomia di un LLM: token, pesi e parametri.
Meccanismo dei Transformer: attenzione e previsione probabilistica.
Limiti intrinseci: allucinazioni, bias e costi energetici/ambientali.

Competenze attese: AI Literacy e capacità di distinguere tra modelli probabilistici e database di ricerca. Uso di un linguaggio specifico corretto (es. “l’IA elabora” invece di “l’IA pensa”).

Quadro normativo, etica e Governance dell’IA

Costruire una cornice sicura tra leggi europee, GDPR, linee guida ministeriali e pratica quotidiana.

Contenuti:

Gerarchia delle fonti: UE AI Act (focus su sistemi ad alto rischio), GDPR e Linee Guida MIM.
Sicurezza dei dati: account personali vs account Education e protezione dell’identità digitale.
Framework DigComp 2.2/3.0 e orientamenti etici della Commissione Europea.
Governance d’Istituto: analisi del Piano di Adozione e della Carta Etica adottati dalla Scuola.
Competenze attese: Progettazione strategica di policy che bilancino innovazione e protezione dei dati.

Prompt Engineering: l’arte di dialogare con l’IA

Padroneggiare le tecniche per ottenere output di alta qualità attraverso il dialogo iterativo.

Contenuti:

Modello CO-STAR: Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response.
Modello CRAFT: Context, Role, Action, Format, Target.
Laboratorio pratico di Iterative Prompting: affinare la risposta attraverso il dialogo.
Confronto tra LMMs (Chat GPT, Gemini, Claude, Perplexity …) e uso della LM SYS Chatbot Arena.
Competenze attese: Saper scegliere lo strumento giusto per compiti diversi; saper produrre quesiti corretti per risposte attese.

Progettazione didattica aumentata: strumenti e materiali per docenti

L’IA come assistente creativo per la produzione di contenuti multimodali in linea con le competenze delineate nel DigComp 3.0.

Contenuti:

Strumenti per la generazione di lezioni, testi, mappe concettuali.
Strumenti per la creazione di immagini, video e presentazioni assistite.
Competenze attese: Instructional design: integrare l’IA coerentemente con gli obiettivi disciplinari.

Progettazione didattica aumentata: l’IA nelle mani degli studenti

Dall’assistente del docente al tutor dello studente: laboratori in classe con piattaforme sicure e metodologie attive.

Contenuti:

Integrare l’IA direttamente nel flusso di lavoro della classe con piattaforme di “Educational AI” conformi a GDPR e AI Act.

Trasformare l’IA in un tutor socratico che non dà risposte, ma aiuta a trovarle, gestendo l’interazione in tempo reale durante la lezione o tramite assegnazioni di compiti per casa in ambienti idonei.

Competenze attese: Capacità di supervisionare una classe che lavora simultaneamente con diverse istanze di IA.

IA per inclusione e personalizzazione

Adattare l’apprendimento a diversi livelli di abilità e stili di apprendimento.

Contenuti:

Supporto NAI (Neo-Arrivati in Italia): traduzioni contestuali e glossari bilingue.

Supporto DSA: trasformazione di testi in alta leggibilità, audio-libri e mappe in tempo reale.
Sintesi e trasformazione di appunti in podcast didattici.
Competenze attese: Capacità di variare i materiali d’aula in base ai feedback della classe.

La valutazione nell’era dell’IA: processo e metacognizione

Spostare il focus dal prodotto finale all’analisi critica e al percorso dello studente.

Contenuti:

Progettazione di prove “AI-Resistant”: compiti autentici legati al vissuto della classe.
Analisi dei detector di IA: perché falliscono e perché non sono prove legali.
Valutazione del “dialogo”: analizzare il log dei prompt e la revisione critica dell’output.
IA per il feedback formativo: identificare errori comuni e misconcezioni collettive.
Generazione di rubriche di valutazione.
Competenze attese: Saper stimolare la metacognizione e premiare il pensiero critico rispetto all’esecuzione meccanica.

Prof.ssa Barbara Panicucci

L’Ecosistema Google AI e Gemini integrato in G-Workspace

Ottimizzare la gestione professionale, la scrittura e l’organizzazione del docente all’interno dell’ambiente Google Workspace for Education.

Contenuti:

Panoramica sull’integrazione nativa di Gemini in Google Workspace. Assistenza alla scrittura su Google Documenti (bozze, riscrittura, sintetizzazione e adattamento del registro linguistico). Gestione della posta istituzionale con Gemini in Gmail. Organizzazione e sintesi intelligente dei file in Google Drive.

Competenze attese: Saper integrare l’assistente Gemini nella produzione di documenti amministrativi e didattici; ottimizzare i tempi di gestione della burocrazia scolastica. Richiamo sulla normativa riguardante la protezione dei dati degli studenti.

Produzione multimodale e risorse didattiche con la Suite Google AI

Creare materiali visuali, presentazioni e strumenti di analisi dati sfruttando l’intelligenza multimodale di Google.

Contenuti:

Gemini per Google Presentazioni (generazione automatica di strutture di lezioni, testi per slide e immagini didattiche personalizzate). Gemini in Fogli Google (categorizzazione dati, formulazione automatica di equazioni e analisi dei risultati di classe). Panoramica sugli strumenti di generazione video/multimediale dell’ecosistema Google.

Competenze attese: Capacità di realizzare presentazioni e risorse grafiche disciplinari in tempi ridotti; saper utilizzare l’IA per analizzare ed elaborare dati di classe in Fogli Google.

 

Gemini Notebook (ex NotebookLM): Il Knowledge Base didattico e la ricerca ancorata su fonti

Padroneggiare Gemini Notebook per creare archivi di studio rigorosi, eliminando il rischio di allucinazioni grazie alla ricerca ancorata (RAG).

Contenuti: Logica e architettura di Gemini Notebook. Creazione e gestione dei taccuini (Notebook) disciplinari e interdisciplinari. Caricamento e organizzazione delle fonti (PDF, file di Google Doc, Google Slide, link web e trascrizioni da video YouTube). Interrogazione semantica delle sole fonti caricate e citazione puntuale dei riferimenti.

Competenze attese: Saper costruire un ambiente di ricerca protetto ancorato unicamente ai programmi e alle fonti validate dal docente; eliminare le allucinazioni nell’elaborazione dei contenuti.

 

Gemini Notebook per lo studio, l’inclusione e la didattica attiva

Trasformare fonti complesse in formati accessori e dinamici per il ripasso, l’inclusione e lo studio autonomo degli studenti.

Contenuti: Generazione automatica di risorse di studio (guide all’apprendimento, domande Frequenti (FAQ), cronologie operative e Briefing Document). Funzionalità Audio Overview (creazione di sintesi audio e podcast didattici a due voci dalle fonti). Utilizzo di Gemini Notebook per la personalizzazione didattica (BES/DSA) e per la didattica capovolta (Flipped Classroom).

Competenze attese: Saper convertire materiali di studio complessi in formati audio e sintetici ad alta accessibilità; progettare percorsi di ripasso autonomo ed inclusivo.

 

Personalizzazione avanzata con i Gemini Gems per la scuola

Creare e condividere agenti IA personalizzati (Gems) istruiti per specifici compiti didattici ed educativi.

Contenuti: Concetto di agente IA e struttura dei Gemini Gems. Scrittura delle istruzioni di sistema (System Instructions) per guidare il comportamento del Gem. Progettazione di Gems per uso docente (es. Generatore di UDA, Creatore di Griglie di Valutazione) e per uso studente (es. Tutor Socratico di Matematica, Allenatore per il Debate, Correttore di Bozze).

Competenze attese: Saper progettare, testare e condividere assistenti virtuali su misura che rispettino gli obiettivi pedagogici e il ruolo del docente senza sostituirsi al pensiero dello studente.

 

Laboratorio integrato: Workspace, Classroom e Workshop finale

Sintetizzare l’intero percorso costruendo un flusso di lavoro didattico completo integrato con Google Classroom.

Contenuti: Integrazione operativa tra Gemini Notebook, Gemini chatbot, Google Doc e Google Classroom. Flusso di lavoro per il docente: dalla selezione delle fonti in Gemini Notebook alla pubblicazione del compito aumentato su Classroom. Presentazione e peer-review dei project work realizzati dai corsisti (UDA o risorse didattiche integrate con Google AI).

Competenze attese: Saper strutturare un flusso di lavoro didattico digitale fluido, etico e coerente con le linee guida ministeriali, integrando nativamente gli strumenti Google AI nella pratica scolastica quotidiana.