Contenuti Chiave

• Cos’è l’IA, principali tecniche di Intelligenza Artificiale, IA generativa, machine learning, sistemi esperti.
• Large Language Model: funzionamento, allucinazioni, bias, limiti.
• Panorama degli strumenti oggi disponibili per la scuola: assistenti didattici, strumenti di produttività, tutor personalizzati.

Contenuti Chiave

• AI Act: approccio basato sul rischio, pratiche vietate, cosa significa “alto rischio” in ambito scolastico, obblighi di trasparenza, alfabetizzazione IA.
• GDPR e codice della privacy: basi giuridiche del trattamento, dati dei minori, ruolo del DPO scolastico, valutazione d’impatto (DPIA).
• DM 166/2025 e linee guida MIM: struttura del documento, principi guida, misure di sicurezza.
• Legge 132/2025: struttura generale e principi cardine, centralità della persona, non discriminazione, protezione dei minori, disposizioni specifiche per l’istruzione, principio della “prevalenza del giudizio umano” nelle professioni intellettuali applicato al ruolo di dirigenti e docenti.
• Proprietà intellettuale e diritto d’autore nei contenuti generati dall’IA.
• Questioni etiche: bias algoritmico, discriminazione, trasparenza decisionale, sostenibilità ambientale dell’IA.
• Sicurezza informatica e rischi di phishing/social engineering potenziati dall’IA.
• Piano e regolamento d’Istituto sull’IA.

Contenuti Chiave

• Compliance check: analisi di uno strumento IA reale (es. un chatbot didattico) e verifica della conformità rispetto ad AI Act, GDPR, Linee guida MIM.
• Redazione di una policy d’Istituto.
• La “verifica perfetta”: analisi e valutazione del plagio dell’elaborato di uno studente.
• Caso “alto rischio”: simulazione di un sistema di monitoraggio/proctoring durante un esame.
• Caso “alto rischio”: discriminazione algoritmica per valutare l’accesso o l’ammissione di uno studente ad un istituto scolastico o ad una specifica classe.
• DPIA simulata: compilazione della valutazione d’impatto semplificata per l’adozione di uno strumento IA a scuola.
• UDA con IA generativa: progettazione di un’attività didattica e valutazione critica di bias e limiti.
• L’app che nessuno ha autorizzato: shadow IT e governance.
• Segreteria digitale: generazione di una circolare con IA e verifica dell’accuratezza e della conformità alla privacy/data breach.
• L’immagine che non esiste: deepfake, tutela dei minori, educazione civica digitale.
• La lezione confezionata: qualità della didattica, giudizio professionale.
• Caccia alle allucinazioni: verifica collettiva di risposte IA su un argomento disciplinare.