Struttura e contenuti del percorso

Modulo 1 – L’immaginario dell’IA

• Analisi delle principali rappresentazioni dell’IA.

• Archetipi ricorrenti (la macchina ribelle, l’assistente perfetto, l’IA messianica…).

Modulo 2 – Che cos’è (davvero) l’intelligenza artificiale

• Differenza tra IA simbolica e subsimbolica.

• Reti neurali e Machine learning.

• Applicazioni concrete.

Modulo 3 – Laboratorio: alleniamo una IA

• Uso guidato di strumenti come Google Teachable Machine.

• Gli studenti allenano un modello a distinguere oggetti/immagini.

• Discussione: dove l’IA sbaglia e perché? Qual è il ruolo del dato?

Modulo 4 – L’intelligenza artificiale generativa

• Cos’è l’IA generativa e come si distingue da altre IA.

• Come “impara” un modello generativo: addestramento, dataset, parametri.

• Rischi educativi e culturali: plagio, manipolazione, superficialità cognitiva, disinformazione.

Modulo 5 – Riflessione etica e orientamento critico

• IA e bias, sorveglianza, potere e responsabilità.

• Il ruolo delle scienze umane nel futuro tecnologico.

• Discussione finale con rielaborazione del percorso.

• Presentazione del corso di laurea in Intelligenza Artificiale e Filosofia (Università di Verona).

• Condivisione libera di pensieri, domande e idee per il futuro.

Metodologia didattica

• Approccio interdisciplinare (tecnologico-umanistico).

• Lezioni frontali interattive con immagini, clip, storytelling e discussione.

• Laboratori pratici con strumenti digitali.

• Didattica partecipativa: domande, brainstorming, lavori in piccolo gruppo.

Risultati attesi

• Maggiore consapevolezza critica sul tema dell’intelligenza artificiale.

• Acquisizione di conoscenze di base sul funzionamento dell’IA.

• Sviluppo di competenze digitali e di cittadinanza.

• Stimolo all’interesse verso percorsi universitari interdisciplinari.

Struttura e contenuti del percorso

Modulo 1 – L’immaginario dell’IA

• Analisi delle principali rappresentazioni dell’IA.

• Archetipi ricorrenti (la macchina ribelle, l’assistente perfetto, l’IA messianica…).

Modulo 2 – Che cos’è (davvero) l’intelligenza artificiale

• Differenza tra IA simbolica e subsimbolica.

• Reti neurali e Machine learning.

• Applicazioni concrete.

Modulo 3 – Laboratorio: alleniamo una IA

• Uso guidato di strumenti come Google Teachable Machine.

• Gli studenti allenano un modello a distinguere oggetti/immagini.

• Discussione: dove l’IA sbaglia e perché? Qual è il ruolo del dato?

Modulo 4 – L’intelligenza artificiale generativa

• Cos’è l’IA generativa e come si distingue da altre IA.

• Come “impara” un modello generativo: addestramento, dataset, parametri.

• Rischi educativi e culturali: plagio, manipolazione, superficialità cognitiva, disinformazione.

Modulo 5 – Riflessione etica e orientamento critico

• IA e bias, sorveglianza, potere e responsabilità.

• Il ruolo delle scienze umane nel futuro tecnologico.

• Discussione finale con rielaborazione del percorso.

• Presentazione del corso di laurea in Intelligenza Artificiale e Filosofia (Università di Verona).

• Condivisione libera di pensieri, domande e idee per il futuro.

Metodologia didattica

• Approccio interdisciplinare (tecnologico-umanistico).

• Lezioni frontali interattive con immagini, clip, storytelling e discussione.

• Laboratori pratici con strumenti digitali.

• Didattica partecipativa: domande, brainstorming, lavori in piccolo gruppo.

Risultati attesi

• Maggiore consapevolezza critica sul tema dell’intelligenza artificiale.

• Acquisizione di conoscenze di base sul funzionamento dell’IA.

• Sviluppo di competenze digitali e di cittadinanza.

• Stimolo all’interesse verso percorsi universitari interdisciplinari.

Nessuno