Intelligenza Artificiale
Metodologie Valutative
Scuola Sec. II Grado
Laboratorio di IA a supporto della valutazione –
ID Scuola Futura: 444340
Sede organizzatrice: Scuola secondaria II grado “E. Fermi” – Lecce
Durata Complessiva
19 Ore
Posti Disponibili
7 Posti
Regioni Destinataria
Tutte le Regioni
Docente & Destinatari
Anna Zocco
Formatore Esperto IA & Didattica
Target: Docenti di Scuola Sec. II Grado
Formatrice esperta nell’integrazione di tecnologie emergenti e modelli algoritmitici avanzati a supporto della valutazione formale e formativa.
Calendario & Modalità
07/09/2026
fino al 30/11/2026
17/08/2026
chiusura: 06/09/2026
Modalità di Erogazione
In Presenza
100% Presenza
Descrizione Dettagliata del Percorso
Il percorso formativo esplora in modo approfondito e prassico le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale applicata ai processi valutativi nella scuola secondaria di secondo grado, offrendo ai docenti della Scuola Secondaria di II Grado un quadro teorico, metodologico e pratico sull’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei processi di valutazione didattica.
L’attenzione è focalizzata su come l’IA generativa possa ottimizzare la creazione di rubriche valutative personalizzate, analitiche e complesse, e ridurre i tempi di correzione e analisi dei dati, mantenendo al centro la centralità pedagogica del docente e l’equità valutativa.
Durante il corso verranno analizzati gli strumenti IA più avanzati per la progettazione e la gestione delle prove di verifica, test adattivi, feedback immediati e trasparenti, riducendo i tempi di carico burocratico e migliorando l’obiettività e l’efficacia del processo di apprendimento con un’attenzione costante all’etica, alla tutela dei dati e alla prevenzione dei bias.
Framework di Riferimento & Competenze Digitali
Aree DigCompEdu di Riferimento
Area 4: Valutazione dell’apprendimento (Core)
Area 5: Valorizzazione delle potenzialità degli studenti
Livello di Ingresso Raccomandato
B1 Sperimentatore
Il corso è strutturato per docenti che possiedono un livello di padronanza base/intermedio e desiderano integrare in modo sistematico l’IA nelle metodologie di valutazione.
Programma Dettagliato dei Moduli Formativi
5 Moduli • 19 Ore Totali
Modulo 1: Quadro Normativo, Etica ed Impatto dell’IA nella Scuola
1 Ora
Contenuti Chiave:
- L’EU AI Act applicato all’istruzione (sistemi ad alto rischio, categorizzazione delle applicazioni AI).
- Privacy, GDPR e tutela dei dati dei minori: quali tool usare, come gestire l’accountability e le liberatorie.
- Diritto d’autore, copyright dei contenuti generati e plagio/integrità accademica.
- Trasparenza, bias algoritmici, stereotipi e allucinazioni nei modelli generativi.
- Analisi e bozza del Regolamento di Istituto per l’uso dell’IA generativa (patti educativi, regole d’uso).
Metodologia: Lezione frontale partecipata, analisi di casi studio regolamentari
Modulo 2: Generazione Automatica di Rubriche e Griglie di Valutazione
4 Ore
Contenuti Chiave:
- Metodologie di costruzione di rubriche valutative per competenze nella Scuola Sec. II grado.
- Utilizzo di generatori di rubriche basati su IA: personalizzazione dei criteri, descrittori di livello e indicatori.
- Allineamento delle rubriche agli obiettivi di apprendimento e ai quadri nazionali.
Metodologia: Laboratorio pratico, progettazione individuale e per dipartimenti
Strumenti: AI Rubric Generator (StudyGlen), Rubistar AI, MagicSchool AI
Modulo 3: Piattaforme e Strumenti AI per la Valutazione Formativa e Sommativa
5 Ore
Contenuti Chiave:
- Panoramica dei principali strumenti di IA per la creazione di quiz interattivi, test adattivi e verifiche formali.
- Generazione di domande a risposta chiusa, aperta e risoluzione di problemi basati su prompt avanzati.
- Automazione della correzione e sintesi immediata delle lacune della classe.
Metodologia: Workshop pratico hands-on, micro-teaching
Strumenti: Quizizz AI, Kahoot! AI Question Generator, Formative AI, Coursebox AI
Modulo 4: Feedback Personalizzato e Analisi dell’Apprendimento con l’IA
5 Ore
Contenuti Chiave:
- Creazione di feedback tempestivo, descrittivo e orientativo generato o assistito dall’IA.
- Analisi dei dati di apprendimento per rilevare bisogni educativi speciali e pianificare interventi di recupero/potenziamento.
- Riconoscimento del lavoro svolto con supporto di algoritmi per evitare falsi positivi nel rilevamento del plagio.
Metodologia: Studio di casi reali, simulazione di correzione di elaborati complessi
Strumenti: Gradescope, Coursebox AI (feedback engine), ChatGPT
Modulo 5: Sperimentazione e Rendicontazione dei Lavori
4 Ore
Contenuti Chiave:
- Presentazione dei materiali di valutazione sviluppati dai corsisti (rubriche, test, griglie).
- Discussione collegiale, peer-review e validazione pedagogica dei risultati ottenuti.
- Definizione di buone pratiche di istituto per l’integrazione sistematica dell’IA nella valutazione.
Metodologia: Peer-review, condivisione delle pratiche e validazione finale
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