Non devo saper programmare?
No. Le attività sono organizzate per piccoli passi e con livelli progressivi di approfondimento.
Percorso laboratoriale per docenti della scuola secondaria
Il gioco prende vita
Progettare con l’IA giochi fisici ed escape didattici capaci di riconoscere azioni e reagire ai giocatori
Costruiremo giochi nei quali le azioni dei giocatori possono essere riconosciute e trasformate in indizi, feedback e cambiamenti dell’esperienza.
Un modo concreto per progettare attività didattiche e, nello stesso tempo, osservare come funziona l’Intelligenza Artificiale, quali errori può commettere e perché le sue risposte devono essere verificate.
Non servono competenze iniziali di elettronica o programmazione.
Presentazione audio
Circa 2 minuti. Nessun avvio automatico.
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Il gioco prende vita nasce da una domanda semplice: che cosa succede se un gioco didattico non si limita a proporre una sfida, ma riesce anche a riconoscere ciò che fanno i giocatori e a reagire?
Durante il corso partiremo da un obiettivo didattico e costruiremo, passo dopo passo, un piccolo gioco fisico o un micro-escape.
L'Intelligenza Artificiale avrà due ruoli. Ci aiuterà a progettare, verificare e documentare il lavoro e, attraverso il Machine Learning, entrerà direttamente nel gioco.
Potremo così osservare come un sistema apprende dagli esempi, perché può sbagliare e quanto contano qualità dei dati, verifica e controllo umano.
Non servono competenze iniziali di elettronica o programmazione. Il punto di partenza rimane sempre la didattica.
Alla fine avremo costruito un prototipo, ma soprattutto avremo sperimentato un metodo da adattare ad altre discipline, argomenti e contesti scolastici.
Perché questo corso
Il gioco non è una pausa dalla lezione
Un gioco didattico può essere molto più di un’attività da proporre dopo aver spiegato un argomento. Può diventare l’ambiente nel quale l’apprendimento accade.
Per avanzare nella sfida gli studenti devono osservare, formulare ipotesi, applicare conoscenze, prendere decisioni, verificare risultati e modificare le proprie strategie.
Comprendere
Decidere
Provare
Feedback
Riprovare
Destinatari
Un tavolo di lavoro aperto a ogni disciplina
Il corso è rivolto a docenti della secondaria di primo e secondo grado, anche senza competenze tecniche pregresse.
Il punto di partenza non sarà una scheda elettronica o un linguaggio di programmazione, ma una domanda vicina al lavoro di ogni docente:
Che cosa voglio che i miei studenti comprendano, sperimentino o discutano?
Devo insegnare una disciplina tecnica?
No. Il metodo può essere adattato a discipline scientifiche, umanistiche, tecniche e a Educazione civica.
Lavorerò da solo?
Le attività prevedono gruppi eterogenei, nei quali competenze e punti di vista differenti diventano una risorsa.
Prototipo
Un gioco che riconosce e reagisce
Ogni gruppo progetterà e costruirà una breve esperienza ludica fisica: un gioco a missioni, una sfida cooperativa o un micro-escape didattico.
- Il giocatore agisce.
- Il sistema prova a riconoscere l’azione.
- Il gioco reagisce.
La risposta potrà essere un indizio, una luce, un suono, lo sblocco di una fase oppure un cambiamento dello stato del gioco.
La tecnologia diventa parte della meccanica, non un’aggiunta decorativa.
Leggi la descrizione del video
Il video mostra un prototipo fisico di gioco con oggetti, indizi, lucchetti e meccanismi da manipolare. È un esempio della componente materiale dell'esperienza; nel corso questa struttura viene collegata al Machine Learning, che può riconoscere azioni o condizioni e contribuire a modificare lo stato del gioco.
Due ruoli dell’IA
Progettare con l’IA. Osservare l’IA.
IA generativa
Progettare con l’IA
Aiuta a esplorare idee, definire regole, progettare prove, produrre bozze di codice, costruire test e documentare il progetto.
Le proposte vengono controllate, modificate e provate sul prototipo.
L’IA supporta il processo. La decisione resta umana.
Machine Learning
Osservare l’IA
Entra nel gioco e impara da una raccolta di esempi a riconoscere azioni o condizioni.
Le sue previsioni possono essere corrette, incerte o sbagliate.
Il modello diventa qualcosa da osservare e interrogare.
Doppio apprendimento
Un gioco, due apprendimenti
Piano disciplinare / civico
Usare ciò che si sa per avanzare
Gli studenti utilizzano conoscenze, concetti o problemi per prendere decisioni e affrontare la sfida.
AI literacy
Osservare e mettere alla prova il modello
Gli studenti vedono come il sistema apprende dagli esempi, come può sbagliare e come i dati influenzano i risultati.
Una sola esperienza. Due livelli di comprensione.
Metodo
Dall’obiettivo al gioco validato
Non partiamo dalla tecnologia. Partiamo dall’apprendimento che vogliamo rendere possibile.
Progettare l’esperienza
- obiettivo didattico
- esperienza del giocatore
- regole
- meccanica di gioco
Far apprendere il sistema
- raccolta degli esempi
- addestramento del modello
Costruire e verificare
- prototipo minimo
- costruzione
- sviluppo incrementale
- playtest
- bilanciamento
Rendere trasferibile
- documentazione
- trasferimento
Non una ricetta per costruire un solo gioco, ma un processo da riutilizzare.
Laboratorio
Pratici fin dalla prima attività
Prima prova
Subito un riconoscimento funzionante.
Prototipo minimo
Una funzione alla volta.
Test
Gli altri gruppi giocano e osservano.
Miglioramento
Correggere, bilanciare, riprovare.
Costruire → provare → osservare → correggere → riprovare.
Trasferibilità
Lo stesso metodo, discipline diverse
Il gioco sviluppato durante il corso sarà il nostro terreno di sperimentazione. Il metodo dovrà poter andare oltre quel singolo progetto.
Secondaria I grado · Scienze
Prevedere prima di osservare
Gli studenti formulano una previsione motivata prima dell'esperimento e la confrontano con ciò che accade durante l'osservazione. Il gioco rende visibile il valore della previsione iniziale e della verifica.
Secondaria I–II grado · Area scientifico-matematica
Quando un fenomeno cambia classe
Gli studenti raccolgono esempi, osservano il comportamento del sistema e discutono come i dati influenzino il riconoscimento. Il passaggio tra classi diverse diventa una sfida da interpretare e verificare.
Secondaria I–II grado · Area umanistica e lingue
Interpretare prima di scegliere
Il contenuto disciplinare diventa prova del gioco: leggere, collegare indizi, motivare una scelta e verificarne l'esito. L'interpretazione non è un'aggiunta al gioco, ma parte della meccanica.
Secondaria II grado · Discipline tecniche
Diagnosticare un sistema
Un prototipo fisico rende concreta una sequenza di controlli, decisioni e verifiche, trasformandola in una sfida didattica. Gli studenti osservano il sistema, intervengono e controllano il risultato.
Secondaria I–II grado · Educazione civica
Quali dati servono davvero?
Per superare una prova i giocatori scelgono quali informazioni sono necessarie e quali non dovrebbero essere raccolte. Il gioco diventa così uno spazio per discutere dati, responsabilità e controllo umano.
Secondaria I–II grado · Matematica e logica
Riconoscere una regola
Gli studenti osservano sequenze, forme o relazioni, formulano un'ipotesi sulla regola che le governa e la verificano attraverso il gioco. La sfida rende visibili strategie, pattern e controllo delle soluzioni.
Non cambia il metodo: cambiano il contenuto, le regole, le prove e ciò che vogliamo far apprendere.
IA responsabile
Quando il modello sbaglia
Un riconoscimento sbagliato non è soltanto qualcosa da correggere. Può diventare una domanda didattica.
Dati
Gli esempi erano sufficienti e abbastanza vari?
Distorsioni
Alcuni casi sono stati rappresentati meglio di altri?
Privacy
Quali dati servono davvero per far funzionare l'attività?
Controllo umano
Chi verifica la previsione e decide che cosa farne?
Una previsione prodotta dal sistema non diventa automaticamente una decisione corretta.
Leggi la descrizione del video
Il primo tentativo viene riconosciuto correttamente. Una seconda azione, simile ma non identica, produce invece una classificazione errata o incerta. Il gruppo confronta il risultato con gli esempi usati per addestrare il sistema, modifica il test e ripete la prova.
Risultato finale
Dal prototipo ai materiali per la classe
Al termine del percorso il risultato non sarà soltanto il gioco costruito. Ogni gruppo disporrà di un kit operativo per documentare, usare e trasferire il metodo.
Costruire
Prototipo funzionante e validato; progetto tecnico.
Progettare
Sequenza commentata dei prompt; guida docente.
Usare in classe
Schede studenti; checklist; rubrica; possibili adattamenti inclusivi.
Trasferire
Sito di documentazione modificabile; scheda per trasferire il metodo a un nuovo progetto.
Approfondimento
Presentazione del corso
Una sintesi visuale degli obiettivi, del metodo e delle attività previste nel percorso.
Chiusura
Il vero traguardo è il metodo
Durante il corso costruiremo un gioco. Ma l’obiettivo non è imparare a riprodurre sempre lo stesso progetto.
L’obiettivo è appropriarsi di un processo: partire da ciò che gli studenti devono imparare, trasformarlo in un’esperienza, costruire un prototipo, verificarlo e documentarlo fino a renderlo trasferibile.
Non chiediamo ai docenti di diventare programmatori. Chiediamo alla tecnologia di diventare uno strumento che il docente sa progettare, osservare, mettere alla prova e governare.
FAQ
Domande frequenti
Come ci si iscrive al corso?
È possibile iscriversi in due modi: tramite il Google Form oppure tramite il portale Scuola Futura. Se scegli Scuola Futura, effettua il login al portale e cerca il codice del corso 457480.
Devo saper programmare?
No. Il corso è progettato anche per docenti senza competenze iniziali di programmazione o elettronica.
A quali docenti è rivolto?
A docenti della secondaria di primo e secondo grado, di qualsiasi disciplina.
Che cosa costruiremo?
Ogni gruppo realizzerà una breve esperienza ludica fisica nella quale il sistema riconosce azioni o condizioni e produce una risposta.
Come utilizzeremo l'Intelligenza Artificiale?
In due modi: l'IA generativa supporterà progettazione e documentazione; il Machine Learning diventerà una componente osservabile del gioco.
Gli studenti dovranno usare dati personali?
Il progetto sarà impostato secondo principi di minimizzazione e tutela dei dati. Le modalità effettive dipenderanno dagli strumenti adottati e saranno verificate prima dell'utilizzo didattico.
Che cosa porterò con me alla fine?
Un prototipo validato e materiali per comprenderlo, documentarlo, utilizzarlo e adattare il metodo a un nuovo progetto.
Informazioni organizzative
Informazioni e iscrizione
Quando
Mercoledì 18 novembre 2026 Lunedì 23 novembre 2026 Lunedì 30 novembre 2026
Durata
10 ore
(18 e 23 novembre: 14:30–18:30 · 30 novembre: 14:30–16:30)
Dove
ITIS G.B. Pininfarina Moncalieri (TO)
Via A. Ponchielli, 16
Presso LaTO
Organizzazione
Target
Docenti della scuola secondaria di primo e secondo grado