Argomenti dell'insegnamento
Parte 1: L’IA per la produttività e la vita quotidiana I partecipanti imparano a formulare prompt efficaci e a utilizzare l’IA come assistente personale. Attraverso esempi pratici, impareranno a utilizzare l’IA per la pianificazione di progetti, viaggi ed eventi, per la sintesi e l’analisi di documenti, nonché per la comunicazione, l’apprendimento, la creatività e il processo decisionale. Parte 2: Sviluppare con l’IA I partecipanti imparano a sviluppare soluzioni digitali pratiche con il supporto dell’IA. Tra queste figurano semplici siti web, risorse online, moduli, sistemi informativi e flussi di lavoro automatizzati. Non sono richieste conoscenze di programmazione. Parte 3: Fiducia, etica, diritto d’autore e rischi I partecipanti affrontano temi quali errori e allucinazioni, la valutazione critica delle informazioni generate dall’IA, la protezione dei dati, il diritto d’autore, i pregiudizi e la discriminazione, nonché le ripercussioni sociali e ambientali dell’IA. Sviluppano criteri per un utilizzo sicuro, consapevole e responsabile.

Modalità di insegnamento
Il corso combina brevi lezioni frontali interattive con esercitazioni orientate alla pratica e un progetto di accompagnamento.

Obiettivi formativi
Conoscenze e comprensione Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di: • descrivere i meccanismi di funzionamento fondamentali, le potenzialità e i limiti dei moderni sistemi di IA; • illustrare i principali ambiti di applicazione dell’IA generativa nella vita professionale e privata; • spiegare l’importanza dei prompt, del contesto e della collaborazione iterativa con i sistemi di IA; • riconoscere le tipiche fonti di errore quali allucinazioni, distorsioni e informazioni inaffidabili; • illustrare gli aspetti fondamentali relativi alla protezione dei dati, al diritto d’autore, alla proprietà intellettuale, all’etica, nonché agli impatti sociali e ambientali dell’IA. Applicazione delle conoscenze e comprensione I partecipanti sono in grado di: • formulare prompt chiari e mirati per diversi compiti e migliorarli gradualmente; • utilizzare l’IA per la ricerca, la pianificazione, l’elaborazione di testi, le sintesi, le presentazioni, le tabelle e la comunicazione; • strutturare e analizzare documenti e informazioni con l’ausilio dell’IA; • sviluppare soluzioni digitali semplici quali siti web, moduli e sistemi informativi; • identificare flussi di lavoro ricorrenti e automatizzarli parzialmente con l’ausilio di strumenti di IA adeguati; • trasformare una propria idea in un prototipo funzionante. Valutare I partecipanti sono in grado di: • valutare criticamente la qualità, la plausibilità e l’affidabilità dei contenuti generati dall’IA; • verificare affermazioni importanti sulla base di fonti adeguate e affidabili; • valutare opportunità, limiti e rischi dell’impiego dell’IA in situazioni concrete; • tenere conto delle possibili ripercussioni sulla protezione dei dati, sul diritto d’autore, sull’equità e sulle persone coinvolte; • decidere in modo motivato quando l’IA può essere impiegata in modo sensato e quando sono necessarie la competenza umana e il controllo. Comunicazione I partecipanti sono in grado di: • formulare in modo chiaro e preciso compiti, obiettivi e requisiti nei confronti di un sistema di IA; • rielaborare i contenuti generati dall’IA in modo adeguato al gruppo target, alla situazione e al mezzo di comunicazione; • illustrare in modo comprensibile il funzionamento, i vantaggi e i limiti di una propria soluzione basata sull’IA; • motivare in modo comprensibile le decisioni relative all’impiego dell’IA; • presentare e discutere i risultati e le esperienze all’interno del gruppo e fornire un feedback costruttivo. Strategie di apprendimento I partecipanti sono in grado di: • esplorare autonomamente nuovi strumenti di IA e valutarne l’idoneità per compiti concreti; • scomporre compiti complessi in fasi di lavoro gestibili e elaborarli in modo iterativo con l’IA; • dedurre strategie di miglioramento da risultati errati o insufficienti; • riflettere criticamente sul proprio utilizzo dell’IA e adattare continuamente i propri metodi di lavoro; • informarsi autonomamente sui nuovi sviluppi, sulle possibilità di impiego e sui rischi nel campo dell’intelligenza artificiale .

Obiettivi formativi e risultati di apprendimento (ulteriori info.)
Il corso mira innanzitutto all’acquisizione di competenze professionali specifiche e applicabili alla vita quotidiana nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa. A integrazione di ciò, vengono trasmessi metodi generali per la valutazione critica delle informazioni, nonché conoscenze di base in materia di protezione dei dati, diritto d’autore, etica e impatto sociale dell’IA. Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di: • comprendere le potenzialità e i limiti dei moderni strumenti di IA e individuare i campi di applicazione più adeguati; • formulare prompt efficaci e migliorare in modo mirato i risultati attraverso un dialogo iterativo con i sistemi di IA; • utilizzare l’IA per la pianificazione, la creazione e la modifica di testi, presentazioni, tabelle, relazioni e altri materiali di lavoro; • progettare e realizzare prototipi di soluzioni digitali semplici quali siti web, moduli, sistemi informativi e flussi di lavoro automatizzati; • rendere più efficienti le attività ricorrenti nella vita professionale e privata con l’ausilio dell’IA; • valutare criticamente i contenuti generati dall’IA, riconoscere errori e allucinazioni e verificare le informazioni importanti sulla base di fonti affidabili; • tutelare adeguatamente i dati personali, riservati e sensibili nell’utilizzo dell’IA; • tenere conto delle questioni fondamentali relative al diritto d’autore, alla proprietà intellettuale, ai pregiudizi, alla discriminazione, nonché alle ripercussioni sociali e ambientali dell’IA; • decidere autonomamente quando l’uso dell’IA è opportuno e quando rimangono necessari la competenza, il controllo e la responsabilità umani; • trasformare una propria idea in una soluzione pratica e responsabile supportata dall’IA.

Modalità d'esame
La verifica dei risultati di apprendimento avviene attraverso lo sviluppo di una soluzione pratica basata sull’intelligenza artificiale, nonché attraverso la sua presentazione e una riflessione orale. I partecipanti sviluppano, individualmente o in piccoli gruppi, una semplice soluzione basata sull’IA per un caso d’uso concreto, sia professionale che privato, ad esempio un assistente alla pianificazione, un sito web, un modulo, un tracker, un sistema informativo o un flusso di lavoro automatizzato. Nei lavori di gruppo deve essere riconoscibile il contributo individuale di ciascun partecipante. I partecipanti presentano il proprio progetto e rispondono a domande di comprensione e di applicazione. In tale occasione spiegano: • il funzionamento di base e i possibili vantaggi degli strumenti di IA utilizzati; • le decisioni prese durante lo sviluppo; • la qualità e l’affidabilità dei risultati ottenuti; • i possibili rischi e le opportunità di miglioramento; • la trasferibilità dell’approccio scelto ad altri casi d’uso. Coerenza con i Descriptori di Dublino • Conoscenza e comprensione: viene verificata attraverso la spiegazione dei concetti di IA utilizzati, delle loro potenzialità, dei limiti e dei rischi nella documentazione del progetto e nel colloquio d’esame. • Applicazione della conoscenza e della comprensione: viene verificata attraverso lo sviluppo pratico e la dimostrazione di una soluzione funzionante basata sull’IA. • Giudizio: viene valutato sulla base della scelta motivata degli strumenti, della verifica critica dei risultati e della riflessione in materia di protezione dei dati, diritto d’autore, pregiudizi e affidabilità. • Comunicazione: viene verificata attraverso la presentazione strutturata del progetto, l’esposizione comprensibile dei risultati e la risposta alle domande poste oralmente. • Strategie di apprendimento: si manifestano attraverso la documentazione del processo iterativo, la gestione dei risultati insoddisfacenti e l’ulteriore sviluppo autonomo della soluzione.

Criteri di valutazione
Il requisito per l’ammissione all’esame orale è la consegna tempestiva della tesina. Il voto finale è composto dalla tesina (70%) e dall’esame orale, compresa la presentazione della tesina (30%). Entrambe le prove parziali devono essere superate con un punteggio minimo di 18 su 30. Un risultato insufficiente in una prova parziale non può quindi essere compensato da un risultato particolarmente buono nell’altra prova parziale. Il voto finale viene calcolato come media ponderata delle due prove parziali superate. Il progetto può essere svolto individualmente o in piccoli gruppi. In caso di lavoro di gruppo, viene valutata la qualità complessiva del progetto. Il contributo individuale e la comprensione individuale dei singoli partecipanti vengono accertati nell’ambito della presentazione e dell’esame orale. Nel progetto vengono valutati in particolare i seguenti aspetti: • la chiara definizione del problema, del gruppo target e dei benefici auspicati; • la scelta e l’applicazione adeguate degli strumenti di IA; • la funzionalità e l’utilizzabilità pratica della soluzione sviluppata; • la qualità e la tracciabilità dei prompt e delle fasi di lavoro utilizzati; • la creatività e la capacità di trasformare un’idea in un prototipo; • la verifica critica dei risultati generati dall’IA; • la considerazione della protezione dei dati, del diritto d’autore, dell’affidabilità, dei pregiudizi e di ulteriori rischi; • la qualità e la chiarezza della documentazione. Durante l’esame orale e la presentazione del progetto vengono valutate la chiarezza, la struttura e la comprensibilità dell’esposizione, la conoscenza e la comprensione dei concetti trattati, nonché la capacità di motivare in modo comprensibile le decisioni prese nel progetto. Inoltre, vengono presi in considerazione la capacità di giudizio critico riguardo alle possibilità, ai limiti e ai rischi dell’IA, la risposta a domande di comprensione e di applicazione, la capacità di stabilire collegamenti tra il progetto e i contenuti del corso, la capacità di sintesi e l’uso appropriato della lingua di insegnamento.