L’IA e il Contesto per gli Educatori
Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA) e l’intelligenza in generale. Esempi di applicazioni IA (Gemini, generatore di musica). Perché l’alfabetizzazione all’IA è fondamentale per educatori e studenti.
Concetti Fondamentali: Regole vs Dati e Bias
IA basata su Regole o sui Dati: definizione, confronto e plenaria con esempi (chatbot, piattaforme di streaming). Modelli di intelligenza artificiale: dati di addestramento e previsioni. Bias nell’IA: distorsione dei dati e bias sociale. Come ridurre i bias.
Approfondimento: Apprendimento Automatico (ML)
Cos’è l’Apprendimento Automatico (ML) e i suoi tipi (supervisionato, non supervisionato, per rinforzo). La Classificazione: etichetta, classe, e processo di addestramento. Alberi decisionali: struttura (radice, nodi, foglia) e attività pratica (classificazione degli animali).
Etica e Mini Laboratorio Guidato
FATPS (Equità, Responsabilità, Trasparenza, Privacy, Sicurezza): il framework etico per l’IA. Evitare l’Antropomorfismo: come distinguere l’IA come strumento dai tratti umani. Mini Laboratorio (Creathon): attività di creazione di prompt basati sui principi FATPS e discussione sui rischi/bias riscontrati.
Risorse e Conclusioni
Panoramica delle risorse Experience AI (unità Fondamenti, LLM, Ecosistemi, Sicurezza). Materiali disponibili gratuitamente per gli educatori (video, guide, presentazioni) e dove trovarli (experience-ai.org).
RELATORE
Valerio Alfano, formatore Fondazione Mondo Digitale