Strumenti, Metodi e Progettazione Curriculare nell’Era dell’Intelligenza Artificiale

Il docente esplora:

• come l’AI sta cambiando lavoro, università e ricerca

• perché gli studenti devono sviluppare AI literacy

• quali competenze sono indispensabili nel nuovo scenario post-digitale

Esempi concreti per aree:

Italiano e discipline umanistiche

• analisi testuale avanzata

• supporto alla scrittura argomentativa

• riscrittura e commento critico

• creazione di rubriche di valutazione

Matematica e Fisica

• spiegazioni step-by-step

• generazione di esercizi graduati

• simulazioni e modellizzazioni

• risolutori con feedback didattico

Storia e Filosofia

• linee del tempo automatiche

• comparazioni concettuali

• domande stimolo per il debate

• generazione di percorsi interdisciplinari

Scienze

• modelli esplicativi

• facilitazione nella progettazione laboratoriale

• materiali differenziati per livelli di competenza

Lingue straniere

• dialoghi, roleplay

• personalizzazione grammaticale e lessicale

• analisi della pronuncia

Tecnici/Professionali

• progettazione di compiti autentici

• generazione di scenari di simulazione

• supporto all’alternanza scuola-lavoro

Livello avanzato:

• struttura dei prompt multilivello

• prompt per valutazione, rubriche, prove orali

• prompt per generare compiti autentici

• come controllare coerenza, accuratezza e affidabilità

• micro-esercizi pratici individuali

Temi maturi e rilevanti:

• proprietà intellettuale e co-autorialità

• limiti dell’AI in ambito scientifico e umanistico

• rischi di dipendenza cognitiva

• criteri per un uso responsabile nelle verifiche

• come insegnare agli studenti a “non delegare” la mente

Consegna di materiali:

• raccoglitore di prompt professionali

• modelli di test/prove/orali

• linee guida d’istituto per l’uso dell’AI

• esempi di moduli interdisciplinari

I docenti si dividono per aree e sviluppano materiali reali.

Esempi di produzione:

• verifica di comprensione con criteri di correzione

• modulo didattico di 6–10 ore con integrazione AI

• simulazione di prova orale

• sequenza didattica per studenti con diversi livelli

• esercizi di problem solving guidato

Risultati immediatamente trasferibili alla didattica.

I docenti progettano un compito autentico secondo i criteri delle scuole superiori.

Esempi:

• “Progetta una startup sostenibile con supporto AI”

• “Simula un dibattito storico o filosofico mediato dall’AI”

• “Crea un modello matematico per un problema reale”

• “Progetta un esperimento scientifico e presentalo con visualizzazioni AI”

• “Analizza un’opera artistica attraverso diversi prompt critici”

Viene fornito un modello per la valutazione per competenze.

I docenti imparano a:

• creare rubriche analitiche

• generare criteri differenziati (base/intermedio/avanzato)

• impostare strumenti di valutazione trasparenti

• integrare strumenti AI per il feedback formativo

Ogni docente o team produce:

1. Obiettivi formativi disciplinari e trasversali

2. Attività AI-driven (almeno 2)

3. Compito autentico finale

4. Rubrica di valutazione

5. Indicazioni per l’uso responsabile da parte degli studenti

6. Tempo, materiali, strumenti

Questo diventa un documento ufficiale spendibile a livello di dipartimento.

Ogni gruppo presenta il proprio mini-curricolo.
Momento di scambio tra pari e analisi delle potenzialità didattiche.