Scopri le nostre proposte per le scuole, progettate per sviluppare competenze digitali, creatività e cittadinanza consapevole, in linea con gli obiettivi del decreto.

PARTE A — Percorsi di Formazione per il Personale Scolastico

A01 – IA nella Scuola: Principi, Opportunità e Rischi per il Personale Scolastico
Modulo 1 – Che cos’è l’IA: apprendimento automatico (machine learning), comprensione del linguaggio e riconoscimento delle immagini, spiegati con attività pratiche senza computer e dimostrazioni dal vivo.
Modulo 2 – L’IA nella didattica: strumenti concreti per ogni disciplina.
Modulo 3 – Rischi, pregiudizi dei sistemi e disinformazione, con casi reali.
Modulo 4 – Le regole europee (AI Act) e la legge italiana 132/2025: cosa deve fare la scuola.
Modulo 5 – Le Linee guida del Ministero (DM 166/2025) e il quadro europeo delle competenze digitali dei docenti applicato all’IA.

A03 – IA per la Valutazione e la Personalizzazione degli Apprendimenti
Modulo 1 – La valutazione formativa e l’IA: panoramica degli strumenti disponibili.
Modulo 2 – Prova pratica con piattaforme che adattano gli esercizi al livello dello studente.
Modulo 3 – Costruire griglie di valutazione e riscontri agli studenti con l’aiuto dell’IA.
Modulo 4 – I limiti etici: dati degli studenti, riservatezza e trasparenza degli algoritmi.

A04 – AI Act, GDPR e Legge 132/2025: La Scuola di Fronte alla Regolamentazione dell’IA
Modulo 1 – Il quadro delle regole: il regolamento europeo sull’IA (AI Act), le categorie di rischio e gli obblighi per la scuola.
Modulo 2 – La protezione dei dati (GDPR) applicata all’IA a scuola: trattamento dei dati, consenso e valutazione d’impatto.
Modulo 3 – Costruire il regolamento interno della scuola sull’uso dell’IA, a partire da un modello pronto da personalizzare.

A05 – Formazione dei Formatori IA
Modulo 1 – Fondamenti approfonditi di IA, dai concetti di base alle tecniche più avanzate, spiegati senza bisogno di programmare.
Modulo 2 – Come progettare percorsi di formazione sull’IA efficaci: metodi e struttura.
Modulo 3 – Come condurre gruppi di apprendimento sull’IA: tecniche di conduzione e gestione delle resistenze.
Modulo 4 – Come costruire materiali formativi sull’IA per la propria scuola.
Modulo 5 – Simulazione di una breve lezione e riscontro strutturato, con verifica finale.

A07 – Prompt Engineering per Docenti: Usare ChatGPT e i Modelli Linguistici nella Pratica Didattica Quotidiana
Modulo 1 – Com’è fatta una buona richiesta (prompt) a un’IA: principi, tecniche ed esempi, e i limiti dei modelli linguistici.
Modulo 2 – Richieste per la didattica, materia per materia: laboratorio pratico in cui ogni docente lavora sulla propria disciplina.
Modulo 3 – Valutare le risposte dell’IA, correggere gli errori inventati dal sistema (le cosiddette ‘allucinazioni’) e citare le fonti in modo corretto: l’IA e l’integrità del lavoro scolastico.

A09 – IA Generativa nelle Discipline Umanistiche, Artistiche e Musicali
Modulo 1 – Scrittura creativa e IA: l’IA come co-autore nella narrazione (Italiano e Lingue).
Modulo 2 – Immagini e IA: generare immagini con strumenti come DALL·E e Stable Diffusion per Arte e Storia dell’arte, con attenzione all’uso critico e ai diritti d’autore.
Modulo 3 – Musica e IA: comporre e analizzare.
Modulo 4 – Filosofia dell’IA: un dibattito su creatività, paternità dell’opera e originalità, collegato all’Educazione civica.

A10 – IA e Orientamento: Preparare gli Studenti al Lavoro nell’Era dell’Intelligenza Artificiale
Modulo 1 – Il mercato del lavoro e l’IA: i dati del World Economic Forum (Future of Jobs 2025), le professioni che nascono e le competenze che l’IA non sostituisce.
Modulo 2 – Strumenti di IA per l’orientamento: portfolio digitale, LinkedIn e preparazione del curriculum con l’IA.
Modulo 3 – Progettare attività di alternanza (PCTO) che integrano l’IA, con scenari pensati per i diversi indirizzi di studio.

A11 – IA Sostenibile: Impronta Ambientale e Uso Consapevole
Modulo 1 – L’IA è più ‘fisica’ di quanto sembri: come funzionano i grandi centri di calcolo (data center) e quanta energia, acqua e suolo richiedono; i dati e le previsioni al 2030.
Modulo 2 – ‘IA verde’ e uso responsabile: quando l’IA serve davvero, le alternative più leggere e le scelte d’uso a basso impatto.
Modulo 3 – Dalla consapevolezza all’azione: costruire un piccolo regolamento d’uso sostenibile dell’IA per la scuola e attività da proporre agli studenti.

A12 – Etica dell’IA oltre la Conformità: Pregiudizi, Lavoro, Potere
Modulo 1 – I pregiudizi dei sistemi e la giustizia degli algoritmi: come nascono, casi reali, equità e discriminazione.
Modulo 2 – IA e lavoro: automazione, perdita di competenze, il dato dell’indagine KPMG (un lavoratore su due teme di essere sostituito) e i movimenti di protesta nati di recente.
Modulo 3 – La concentrazione di potere nelle grandi aziende tecnologiche, la dipendenza dalla tecnologia e la trasparenza.
Modulo 4 – Come si insegna il pensiero critico sull’IA: metodi e materiali per la classe.

PARTE B — Laboratori sul Campo (docenti + studenti)

B01 – Robot Pensanti: Introduzione all’IA Attraverso la Robotica Educativa
Incontro 1 – Introduzione all’IA con attività pratiche senza computer: come ‘imparano’ i robot (docenti).
Incontro 2 – Prova pratica con i robot Ozobot e mBot: programmazione e riconoscimento delle immagini.
Incontro 3 – Addestrare un riconoscitore di oggetti con Teachable Machine usando i robot.
Incontro 4 – I docenti progettano un’attività per la propria classe.
Incontro 5 – Realizzazione in classe con gli studenti, momento di confronto finale e rilascio dell’attestato.

B02 – Machine Learning for Kids: Addestrare Modelli di IA nel Programma di Studi
Incontri 1 e 2 – Che cos’è l’apprendimento automatico (machine learning): dimostrazioni e concetti con lo strumento ‘ML for Kids’.
Incontro 3 – Addestrare un programma a riconoscere immagini (docenti).
Incontro 4 – Addestrare un programma a riconoscere testi (docenti).
Incontro 5 – Attività in classe: gli studenti addestrano i propri modelli su temi del programma di studi.
Incontro 6 – Presentazione dei progetti degli studenti, confronto finale e attestato ai docenti.

B03 – Fake o Vero? Educazione ai Media e Riconoscimento dei Contenuti Generati dall’IA
Incontro 1 – Come funziona l’IA che genera contenuti: cosa produce e in che modo (docenti).
Incontro 2 – Riconoscere i testi scritti dall’IA: strumenti e indizi pratici.
Incontro 3 – Video falsi (deep fake) e immagini artificiali: strumenti di verifica come FotoForensics e InVID/WeVerify.
Incontro 4 – Laboratorio in classe: gli studenti diventano ‘investigatori del falso’ con sfide e casi reali.
Incontro 5 – Progetto di classe: realizzare una guida anti-bufala per la scuola; attestato ai docenti.

B04 – Crea con l’IA: Racconto Aumentato e Produzione Creativa Multimediale
Incontri 1 e 2 – IA e scrittura creativa: usare l’IA come co-autore, con tecniche di scrittura a quattro mani (docenti).
Incontro 3 – Raccontare per immagini: creare illustrazioni originali con DALL·E e Canva, con attenzione ai diritti d’autore.
Incontri 4 e 5 – Produzione in classe: gli studenti realizzano in gruppo un racconto o un video illustrato con l’IA.
Incontro 6 – IA e lingue: traduzione letteraria assistita e scrittura in lingua straniera.
Incontro 7 – Presentazione dei lavori, riflessione su chi è l’autore dell’opera e attestato ai docenti.

B05 – AI Image Lab: Generazione di Immagini, Analisi Critica e Comunicazione Etica
Incontro 1 – Come funziona la generazione di immagini con l’IA: i programmi che ‘ricostruiscono’ le immagini e le richieste visive (docenti).
Incontro 2 – Prova pratica con DALL·E, Stable Diffusion e Midjourney: come scrivere richieste efficaci per le immagini.
Incontro 3 – I pregiudizi nelle immagini generate dall’IA: stereotipi, rappresentazione e questioni etiche.
Incontri 4 e 5 – Progetto in classe: gli studenti producono una serie di immagini su un tema, con riflessione critica.
Incontro 6 – Allestimento di una mostra digitale e di un manifesto etico della classe; attestato ai docenti.

B06 – IA Challenge: Hackathon per Studenti su Problemi Reali del Territorio
Incontri 1 e 2 – Formazione dei docenti: come condurre una maratona di progettazione (hackathon) didattica e come scegliere le sfide legate al territorio.
Incontri 3 e 4 – Avvio con gli studenti: presentazione delle sfide, formazione delle squadre e degli strumenti di IA disponibili.
Incontri 5 e 6 – Primo giorno di hackathon: le squadre lavorano alle sfide con il supporto di Civibox e dei docenti, fino a un primo prototipo.
Incontro 7 – Secondo giorno: completamento del prototipo e preparazione della presentazione.
Incontro 8 – Presentazione pubblica davanti a una giuria, confronto finale, premiazione e attestato ai docenti.

B07 – Coding con l’IA: Programmare Modelli di Apprendimento Automatico negli Istituti Tecnici e nei Licei Scientifici
Incontri 1 e 2 – Formazione dei docenti: basi dell’apprendimento automatico con il linguaggio Python, usando l’ambiente gratuito Google Colab; concetti di dati di addestramento, dati di prova e accuratezza del modello.
Incontro 3 – Primo modello: un programma che classifica dati semplici (ad esempio gli insiemi di dati ‘Iris’ o ‘Titanic’), ricostruito passo passo dai docenti.
Incontri 4 e 5 – Studenti protagonisti: ogni gruppo sceglie un insieme di dati di proprio interesse (dati meteo locali, dati sportivi, testi) e costruisce un proprio modello che classifica o fa previsioni.
Incontro 6 – Messa a punto e verifica dei risultati, con grafici.
Incontro 7 – Presentazione dei progetti degli studenti, discussione sull’etica dei dati (pregiudizi, scarsa trasparenza, responsabilità) e attestato ai docenti.

B09 – IA e Diritto: Comprendere l’AI Act, i Diritti Digitali e la Cittadinanza nell’Era dell’IA
Incontro 1 – Il quadro giuridico dell’IA: il regolamento europeo (AI Act), le categorie di rischio e i diritti dei cittadini (docenti).
Incontro 2 – I diritti nell’era dell’IA: trasparenza, diritto a una spiegazione e divieto di discriminazione.
Incontro 3 – Simulazione del Parlamento europeo: gli studenti nei panni dei legislatori.
Incontro 4 – IA e lavoro: i diritti dei lavoratori di fronte all’automazione.
Incontro 5 – Discussione in classe: gli studenti propongono regole sull’uso dell’IA in tre ambiti (scuola, sanità, lavoro).
Incontro 6 – Presentazione delle proposte, valutazione della capacità di argomentare e attestato ai docenti.

B10 – Laboratorio Interdisciplinare IA: Progetto d’Istituto con Classi in Rete
Incontri 1 e 2 – Progettazione condivisa del lavoro tra discipline: i docenti definiscono insieme tema, ruoli e fasi.
Incontri 3 e 4 – Formazione specifica per ciascun gruppo disciplinare.
Incontri 5 e 6 – Avvio del lavoro in classe: gli studenti come ricercatori, autori e analisti.
Incontri 7 e 8 – Collegamento tra le classi: scambio e arricchimento reciproco.
Incontro 9 – Realizzazione del prodotto finale (mostra, evento o pubblicazione online).
Incontro 10 – Presentazione pubblica e attestato ai docenti.

B11 – L’Impronta Nascosta dell’IA: Laboratorio di Sostenibilità Digitale
Incontro 1 – L’IA è più ‘fisica’ di quanto sembri: l’energia, l’acqua e il suolo richiesti dai grandi centri di calcolo (docenti).
Incontro 2 – I numeri: lettura e analisi di dati di varie fonti.
Incontro 3 – Stimare i consumi: gli studenti costruiscono un semplice calcolo (con un foglio elettronico o con Python) del costo ambientale di una sessione d’uso dell’IA.
Incontro 4 – La situazione italiana: i centri di calcolo in costruzione e i tentativi di regolamentazione a livello regionale.
Incontro 5 – Progetto di classe: scrivere una ‘carta dell’uso sostenibile dell’IA’ per la scuola.
Incontro 6 – Presentazione e attestato ai docenti.

B12 – IA, Lavoro e Società: Laboratorio di Discussione
Incontro 1 – Il futuro del lavoro nell’era dell’IA: le professioni a rischio e quelle che nascono; il dato dell’indagine KPMG.
Incontro 2 – I movimenti di opinione: perché alcuni giovani protestano contro l’IA e quali sono le posizioni in campo.
Incontro 3 – IA, ambiente e giustizia: chi sostiene davvero i costi ambientali.
Incontro 4 – Simulazione: un’assemblea in cui si discute uno scenario reale (ad esempio un nuovo centro di calcolo sul territorio).
Incontro 5 – Gli studenti elaborano una posizione motivata.
Incontro 6 – Presentazione pubblica, valutazione della capacità di argomentare e attestato ai docenti.