Logon ODV propone un programma di formazione sull’intelligenza artificiale per il personale scolastico e per gli studenti strutturato in moduli e laboratori. Il programma risponde ai requisiti del bando Snodi Formativi PNRR ed è pienamente allineato a DigComp 3.0, DigCompEdu, Linee guida MIM sull’IA, AI Act e Educazione Civica.

Il filo conduttore: l’epistemia e l’epistemic literacy

Ogni insegnante si trova oggi ad affrontare domande del tipo: come posso pormi nei confronti dell’IA senza negarla né adottarla ciecamente? e come valuto i miei studenti che ne fanno uso?
La cornice concettuale per inquadrare correttamente la nostra proposta formativa ruota intorno al concetto di epistemia (Quattrociocchi et al. 2025) una condizione strutturale in cui la plausibilità linguistica sostituisce la valutazione epistemica, producendo un senso di conoscenza senza esercizio del giudizio. Non deriva da un errore individuale, ma dall’uso di sistemi di IA generativi che non possiedono meccanismi di verifica o revisione, non sono reali agenti epistemici capaci di produrre giudizio, verifica o valutazione: sono linguisticamente competenti ma epistemicamente vuoti. Questo disallineamento porta a confondere coerenza e verità e trasforma la conoscenza da processo a prodotto, rendendo l’utente passivo.
In questo quadro, la scuola si trova di fronte a un compito nuovo: non basta più insegnare il pensiero critico nei termini tradizionali. Serve una competenza più ampia, un’alfabetizzazione epistemica (epistemic literacy) che vada in 3 direzioni:

• sviluppare consapevolezza dei processi: distinguere tra sistemi che recuperano informazioni e sistemi che generano testi, riconoscere quando una risposta è una costruzione plausibile piuttosto che una valutazione fondata, e individuare segnali di disallineamento tra sicurezza espressiva e incertezza reale;
• introdurre pratiche operative: abitudini di verifica proporzionate al contesto, confronto con fonti indipendenti, e capacità di sospendere il giudizio quando necessario, reintegrando il ciclo epistemico di ricerca, confronto e revisione;
• costruire competenze istituzionali: progettare contesti educativi e regole d’uso che mantengano la responsabilità epistemica in capo ai soggetti umani, rendendo visibili incertezze, fonti e criteri di validazione.

Ogni modulo proposto aiuta docenti e studenti a porsi le domande giuste, a trovare risposte condivise e consapevoli, imparando a usare gli strumenti di IA in modo concreto, attraverso l’alfabetizzazione epistemica. Mettiamo al centro la costruzione partecipata di un contesto educativo che promuove processi di produzione di conoscenza umana anche nell’utilizzo concreto di questi strumenti.

Integrazione dei contenuti formativi trasversali

I percorsi formativi non si limitano a introdurre strumenti, ma sviluppano competenze operative e verificabili, direttamente trasferibili nella pratica didattica.

Nel modulo  Che cos’è l’IA che usiamo? Dall’AI Literacy all’epistemic literacy  i partecipanti acquisiscono una comprensione concreta del funzionamento dei modelli linguistici, distinguendo tra generazione plausibile e conoscenza verificata. Vengono analizzati casi reali di allucinazioni, bias e contenuti sintetici, insieme ai principi di alfabetizzazione informativa necessari per orientarsi nel panorama dei dati e delle informazioni generate. In questo contesto si introduce anche una prima cornice etica: opacità dei sistemi, responsabilità e limiti epistemici dell’IA.

Il modulo L’IA nella didattica quotidiana è orientato alla progettazione didattica: i docenti imparano a integrare l’IA nelle attività quotidiane senza delegare il processo cognitivo, sviluppando competenze di prompt design e strategie per la personalizzazione dell’apprendimento. L’uso degli strumenti viene accompagnato da pratiche di verifica delle fonti, riconoscimento dei bias e gestione consapevole dei contenuti generati.

Il modulo Valutare nell’era dell’IA affronta il nodo della valutazione nell’era dell’IA. I partecipanti costruiscono rubriche e pratiche valutative coerenti con l’uso di strumenti generativi, mantenendo la responsabilità epistemica in capo al docente. Vengono analizzati i principali riferimenti normativi, con particolare attenzione ai sistemi ad alto rischio previsti dall’AI Act e alle implicazioni per il contesto educativo.

Il modulo Narrazioni, metafore e cornici dell’IA  lavora sulle dimensioni culturali e cognitive: metafore, narrazioni e rappresentazioni dell’IA vengono analizzate come dispositivi che influenzano il modo in cui studenti e docenti comprendono e utilizzano la tecnologia. Questo lavoro si collega direttamente alla costruzione di una AI literacy critica e alla capacità di interrogare gli strumenti, non solo usarli.

Un modulo è dedicato alla formazione dei formatori e alla sostenibilità del progetto. I partecipanti sviluppano competenze per trasferire i contenuti, adattarli al contesto e costruire continuità all’interno dell’istituzione scolastica, integrando aspetti didattici, etici e normativi.

Il modulo P6 Etica dell’intelligenza artificiale, affronta in modo strutturato le principali questioni etiche legate all’uso dei sistemi di IA. I partecipanti lavorano su concetti come allineamento dei valori, opacità dei modelli, equità algoritmica e responsabilità, analizzando casi concreti. Vengono inoltre trattati temi come privacy, sostenibilità ambientale delle infrastrutture digitali, nudging e implicazioni legate al copyright, con particolare attenzione alle ricadute nel contesto educativo.

Il modulo P7, Alfabetizzazione informativa e data literacy, è dedicato allo sviluppo di competenze per orientarsi nel panorama dei contenuti sintetici. Docenti e partecipanti apprendono come riconoscere allucinazioni, bias nei dataset e dinamiche di produzione delle fake news generate dall’IA. Il lavoro è centrato su pratiche di verifica, confronto tra fonti e costruzione di un approccio attivo alla valutazione delle informazioni.

Il modulo P8, Quadro normativo e responsabilità nell’uso dell’IA, fornisce gli strumenti per comprendere e applicare i principali riferimenti regolatori. Vengono analizzati l’AI Act europeo, il DigComp 3.0 e la normativa GDPR, con particolare attenzione alle implicazioni per il contesto scolastico, alla gestione dei dati e alla responsabilità istituzionale nell’adozione di strumenti di IA.

L’IA scoperta e vissuta: le attività laboratoriali

I laboratori rappresentano lo spazio in cui i contenuti dei moduli vengono messi alla prova attraverso esperienze concrete, situate e collaborative. Non sono momenti applicativi separati, ma ambienti di sperimentazione in cui si costruiscono competenze operative, si testano pratiche didattiche e si rendono visibili i processi di produzione della conoscenza.

Il laboratorio  “Sperimentiamo l’IA in classe”, propone un’esperienza educativa attiva che introduce al funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale attraverso una simulazione analogica. Studenti e docenti assumono il ruolo del modello, generando risposte a partire da regole e dataset. Questo consente di osservare direttamente i meccanismi di produzione linguistica, il ruolo dei dati e gli effetti delle scelte progettuali. Il laboratorio integra metodologie di design thinking, portando i partecipanti a progettare, testare e rivedere il comportamento del sistema.

Il laboratorio “Valutare con l’IA: laboratorio pratico”, è dedicato alla costruzione di strumenti valutativi coerenti con l’uso dell’intelligenza artificiale. I partecipanti lavorano su casi reali, progettano rubriche, definiscono criteri di valutazione e sperimentano modalità di verifica che tengano conto della presenza di strumenti generativi. L’obiettivo è tradurre in pratiche concrete i principi affrontati nei moduli, mantenendo la responsabilità epistemica in capo al docente.

Il laboratorio “Teatro e IA: l’IA come personaggio”, utilizza tecniche teatrali e di immedesimazione per esplorare i limiti e le caratteristiche dei modelli linguistici. Studenti e docenti interpretano il ruolo dell’IA, rispondono come un sistema generativo e ne sperimentano vincoli e ambiguità. L’esperienza permette di comprendere in modo corporeo e relazionale la differenza tra produzione linguistica e comprensione. Il laboratorio si conclude con una performance aperta alla comunità scolastica.

Il laboratorio “Metafore per un’AI Literacy critica”, è uno spazio di ricerca interdisciplinare in cui i partecipanti analizzano e costruiscono narrazioni e metafore sull’intelligenza artificiale. Attraverso pratiche di co-progettazione, vengono sviluppate rappresentazioni alternative dei sistemi di IA, con l’obiettivo di rendere espliciti i modelli impliciti che guidano la comprensione e l’uso della tecnologia.

Il laboratorio Comunità di pratica: costruire il toolkit, è un ambiente di co-costruzione in cui i docenti lavorano a partire dalla propria esperienza professionale per sviluppare strumenti concreti: materiali didattici, rubriche valutative, linee guida per l’uso dell’IA. Il laboratorio integra riflessione sull’identità professionale, confronto tra pari e progettazione collaborativa, con l’obiettivo di rendere sostenibile e trasferibile nel tempo il percorso formativo.

Il workshop “Introduzione all’IA e impatto sociale” propone una lettura storico-critica dello sviluppo dei sistemi artificiali, mettendo in relazione evoluzione tecnologica, trasformazioni sociali e scenari futuri. L’obiettivo è fornire una cornice interpretativa che consenta di collocare le tecnologie nel loro contesto culturale e politico.

Il workshop “Modelli generativi e prompt engineering” è una sessione pratica dedicata al funzionamento dei modelli linguistici e all’interazione con essi. I partecipanti apprendono come strutturare istruzioni efficaci, comprendono i limiti dei sistemi e sperimentano tecniche avanzate per orientare gli output in modo consapevole e verificabile.

Il laboratorio “A che serve andare a scuola se c’è l’intelligenza artificiale?” affronta in modo diretto una delle domande più rilevanti per studenti e docenti. L’attività è orientata alla rielaborazione del metodo di studio e all’uso dell’IA come strumento di supporto all’apprendimento, evitando sia la delega passiva sia il rifiuto aprioristico. L’obiettivo è costruire pratiche di studio che integrino l’IA mantenendo centrale il processo di comprensione.

Per informazioni e adesioni:

La nostra formazione è flessibile e adattabile: contattaci per avere maggiori dettagli sull’intero percorso o sui singoli moduli e laboratori Info@wearelogon.it