Laboratorio esperienziale sull'Intelligenza Artificiale e sul Machine Learning, finalizzato allo sviluppo delle competenze digitali e del pensiero computazionale.

Attraverso gli ambienti Teachable Machine di Google e AI for Oceans di Code.org, i partecipanti sperimentano come un sistema di Intelligenza Artificiale possa apprendere dagli esempi e classificare nuove informazioni.

Con Teachable Machine vengono esplorate le fasi di raccolta dei dati, addestramento, verifica e miglioramento di un modello di classificazione.

Con AI for Oceans viene sperimentato l'addestramento di un sistema per distinguere organismi marini e rifiuti, collegando l'educazione all'IA ai temi della sostenibilità ambientale.

L'attività promuove la comprensione del ruolo dei dati, l'individuazione di errori e bias, il problem solving e la riflessione critica sulle applicazioni dell'IA nella società e nella scuola.

Il percorso valorizza l'approccio Learning by Doing e il Project Based Learning, con l'obiettivo di favorire la progettazione di esperienze didattiche replicabili in classe.

Strumenti: Teachable Machine, Code.org – AI for Oceans.

Competenze: AI literacy, pensiero computazionale, problem solving, cittadinanza digitale, analisi critica dei dati.Laboratorio esperienziale sull'Intelligenza Artificiale e sul Machine Learning, finalizzato allo sviluppo delle competenze digitali e del pensiero computazionale.

Con Teachable Machine vengono esplorate le fasi di raccolta dei dati, addestramento, verifica e miglioramento di un modello di classificazione.

Con AI for Oceans viene sperimentato l'addestramento di un sistema per distinguere organismi marini e rifiuti, collegando l'educazione all'IA ai temi della sostenibilità ambientale.

L'attività promuove la comprensione del ruolo dei dati, l'individuazione di errori e bias, il problem solving e la riflessione critica sulle applicazioni dell'IA nella società e nella scuola.

Il percorso valorizza l'approccio Learning by Doing e il Project Based Learning, con l'obiettivo di favorire la progettazione di esperienze didattiche replicabili in classe.

Strumenti: Teachable Machine, Code.org – AI for Oceans.

Con Teachable Machine vengono esplorate le fasi di raccolta dei dati, addestramento, verifica e miglioramento di un modello di classificazione.

Con AI for Oceans viene sperimentato l'addestramento di un sistema per distinguere organismi marini e rifiuti, collegando l'educazione all'IA ai temi della sostenibilità ambientale.

L'attività promuove la comprensione del ruolo dei dati, l'individuazione di errori e bias, il problem solving e la riflessione critica sulle applicazioni dell'IA nella società e nella scuola.

Il percorso valorizza l'approccio Learning by Doing e il Project Based Learning, con l'obiettivo di favorire la progettazione di esperienze didattiche replicabili in classe.

Strumenti: Teachable Machine, Code.org – AI for Oceans.

Con Teachable Machine vengono esplorate le fasi di raccolta dei dati, addestramento, verifica e miglioramento di un modello di classificazione.

Con AI for Oceans viene sperimentato l'addestramento di un sistema per distinguere organismi marini e rifiuti, collegando l'educazione all'IA ai temi della sostenibilità ambientale.

L'attività promuove la comprensione del ruolo dei dati, l'individuazione di errori e bias, il problem solving e la riflessione critica sulle applicazioni dell'IA nella società e nella scuola.

Il percorso valorizza l'approccio Learning by Doing e il Project Based Learning, con l'obiettivo di favorire la progettazione di esperienze didattiche replicabili in classe.

Strumenti: Teachable Machine, Code.org – AI for Oceans.

Competenze: AI literacy, pensiero computazionale, problem solving, cittadinanza digitale, analisi critica dei dati.

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