1
00:00:00,000 --> 00:00:06,040
C'è una domanda che rinbalza nelle haule nei consigli di stituto, nei conveni ministeriali,

2
00:00:06,040 --> 00:00:10,920
nei thread d'X e nelle chat di chi si occupa della didattica.

3
00:00:10,920 --> 00:00:16,000
Ed è una domanda che sembra intelligente, progressista, pragmatica.

4
00:00:16,000 --> 00:00:18,160
La domanda è questa.

5
00:00:18,160 --> 00:00:23,280
Cominsegniamo ai nostri studenti a usare l'intelligenza artificiale?

6
00:00:23,280 --> 00:00:25,000
Sembra la domanda giusta.

7
00:00:25,000 --> 00:00:27,400
E invece la domanda sbagliata.

8
00:00:27,400 --> 00:00:32,720
Io sono i manoi e i miei chieli, lavoro per scola di robotica da più di 20 anni e questo

9
00:00:32,720 --> 00:00:38,760
è "Brifast Club", un podcast per chi insegna in forma educa.

10
00:00:38,760 --> 00:00:44,600
Per chi ogni mattina entra in una aula sapendo chi i ragazzi che ad avanti stanno già vivendo

11
00:00:44,600 --> 00:00:49,440
in un mondo che al resto degli adulti stanno ancora cercando di capire.

12
00:00:49,440 --> 00:00:55,320
Voi siete le uniche persone che ogni giorno devono rispondere a una domanda che nessun altro

13
00:00:55,320 --> 00:00:56,840
osa ancora farsi.

14
00:00:56,840 --> 00:01:01,440
Come si prepara qualcuno per un futuro che non sappiamo descrivere?

15
00:01:01,440 --> 00:01:09,560
Ogni settimana partiamo da un film, un libro, una canzone e arriviamo dentro la scuola, perché

16
00:01:09,560 --> 00:01:12,360
la tecnologia non è mai solo tecnica.

17
00:01:12,360 --> 00:01:15,960
È sempre prima di tutto una storia umana.

18
00:01:15,960 --> 00:01:21,000
Repare il caffè, metiti in ascolto, benvenuto al "Brifast Club".

19
00:01:26,520 --> 00:01:33,600
E il motivo per cui la domanda sia sbagliata, c'è lo ha già spiegato la storia, l'esperienza.

20
00:01:33,600 --> 00:01:40,480
Qualcuno di voi ricorderà un'epoca non troppo lontana in cui nelle scuole italiane si faceva

21
00:01:40,480 --> 00:01:41,480
l'ora d'informatic.

22
00:01:41,480 --> 00:01:49,340
Era una cosa seria, c'erano i laboratori, i computer fissi, il profo la professorezza con

23
00:01:49,340 --> 00:01:53,720
il registro e si imparava Powerpoint.

24
00:01:53,720 --> 00:02:01,280
Si imparava in qualche istituto particolarmente avanzato, anche Excel.

25
00:02:01,280 --> 00:02:07,640
Resultato, una generazione che sapeva fare benissimo le diapositive con le transizioni

26
00:02:07,640 --> 00:02:13,760
a dissolventa, ma non aveva la minima idea di cosa fosse un algoritmo, di come funzionassi

27
00:02:13,760 --> 00:02:18,320
una rete e di cosa significasse davvero.

28
00:02:18,320 --> 00:02:20,320
Programmare.

29
00:02:20,320 --> 00:02:25,720
Ho scambiato lo strumento per la disciplina, abbiamo insegnato il coltello invece di insegnare

30
00:02:25,720 --> 00:02:26,720
a cucinare.

31
00:02:26,720 --> 00:02:32,480
Oggi stiamo per commettere lo stesso identico errore, solo che questa volta il coltello è

32
00:02:32,480 --> 00:02:34,480
molto più affilato.

33
00:02:34,480 --> 00:02:39,160
Chi vi dice che l'intelligenza artificiale a scuola significa insegnare a fare i prompt?

34
00:02:39,160 --> 00:02:43,240
Cioè scrivere i ssuzioni per far lavorare un modello al proprio posto?

35
00:02:43,240 --> 00:02:46,000
Stai ripetendo, parola per parola?

36
00:02:46,000 --> 00:02:51,280
Lo stesso ragionamento di chi 30 anni fa pensava che il futuro digitale dei nostri figli si

37
00:02:51,280 --> 00:02:55,400
giocasse sulla capacità di inserire un'animazione su una slide.

38
00:02:55,400 --> 00:03:00,160
Non è progresso, è la giornamento di un errore.

39
00:03:00,160 --> 00:03:04,080
Per capire dove stiamo sbagliando, bisogna fare un passo indietro.

40
00:03:04,080 --> 00:03:09,640
Un bel passo, anni 60, MIT del Massacchuset.

41
00:03:09,640 --> 00:03:15,880
Cioè un matematico sudafricano, cappena in contratto Jean-Pierre Aginevra e neri, masco

42
00:03:15,880 --> 00:03:16,880
folgorato.

43
00:03:16,880 --> 00:03:19,760
Si chiama Seymour, Papperton.

44
00:03:19,760 --> 00:03:25,280
Ha una teoria radicale sulla prendimento, una teoria che sa di eresia in ogni sistema

45
00:03:25,280 --> 00:03:26,800
scolastico del mondo.

46
00:03:26,800 --> 00:03:30,800
I bambini non imparano ricevendo conoscenza.

47
00:03:30,800 --> 00:03:38,240
La imparano costruendo qualcosa, qualcosa di reale, di tangibile, di condivisibile.

48
00:03:38,240 --> 00:03:41,440
Papperton chiama questa filosofia costruzionismo.

49
00:03:41,440 --> 00:03:48,520
Non costruzionismo è di piace ma costruzionismo, si imparama meglio quando si costruisce un artefatto

50
00:03:48,520 --> 00:03:51,000
concreto per il mondo reale.

51
00:03:51,000 --> 00:03:54,960
E per dimostrarlo, Papperton fa una cosa?

52
00:03:54,960 --> 00:03:57,160
Simplice, apparentemente semplice.

53
00:03:57,160 --> 00:04:01,160
Mette in mano i bambini un linguaggio di programmazione.

54
00:04:01,160 --> 00:04:06,000
Si chiama Logo e con Logo i bambini potevano muover una tarta ruga virtuale, un piccolo

55
00:04:06,000 --> 00:04:10,840
triangolo sullo schermo, oppure una tarta ruga fisica sul pavimento.

56
00:04:10,840 --> 00:04:16,160
Disegnando forme geometri che attraverso i struzioni scritte in codice.

57
00:04:16,160 --> 00:04:18,160
Cosa succedeva?

58
00:04:18,160 --> 00:04:23,800
Succedeva che un bambino di 8 anni cercando di far disegnare la tarta ruga a un quadrato

59
00:04:23,800 --> 00:04:25,800
incontrava la geometria.

60
00:04:25,800 --> 00:04:31,880
Incontrava il concetto di angolo, di distanza, di terazione, di ciclo, non perché qualcuno

61
00:04:31,880 --> 00:04:34,640
glielo stesse spiegando alla lavagna.

62
00:04:34,640 --> 00:04:44,000
Ma perché lei o lui stavano costruendo qualcosa che o funziona o non funziona e deve capirne

63
00:04:44,000 --> 00:04:45,000
il motivo.

64
00:04:45,000 --> 00:04:51,520
Papperton 1980 scrive un libro che, dal mio punto di vista, dovrebbe essere obbligatori

65
00:04:51,520 --> 00:04:55,000
in ogni facoltà di scienze dell'educazione del mondo.

66
00:04:55,000 --> 00:05:00,320
Si chiama MindStore, Children, Computer and Powerful Ideas.

67
00:05:00,320 --> 00:05:05,400
L'attesi centrale è di quelle che non invecchiano, il computer non è il nostro momento per imparare

68
00:05:05,400 --> 00:05:06,400
le materia.

69
00:05:06,400 --> 00:05:12,640
Il computer è un materiale con cui fare matematica, fare arte, fare fisica, fare musica,

70
00:05:12,640 --> 00:05:16,000
costruendo qualcosa che prima non esisteva.

71
00:05:16,000 --> 00:05:22,320
Il problema è che questa visione è sempre stata minoritaria, a convinto i ricercatori,

72
00:05:22,320 --> 00:05:24,600
non a convinto i ministeri.

73
00:05:24,600 --> 00:05:31,480
Papperton ha avuto di ceboli, uno dei più tenaci e gheri Stager, educatore, consulente, instancabile

74
00:05:31,480 --> 00:05:34,440
di sturbatore di convenni scolastici.

75
00:05:34,440 --> 00:05:39,680
Stager ha dedicato la vita a portare il costruzionismo di Papperton nelle aule reali, a toccare con

76
00:05:39,680 --> 00:05:41,720
mano la resistenza del sistema.

77
00:05:41,720 --> 00:05:46,840
A documentare cosa succede quando si mette davvero in mano ai ragazzi e ai ragazzi, il

78
00:05:46,840 --> 00:05:48,160
potere di costruire.

79
00:05:48,160 --> 00:05:54,160
Insieme a Silvia Martinez hanno scritto Invent to learn, un manifesto pratico per chiunque

80
00:05:54,160 --> 00:05:59,920
voglia capire cosa significa a metterla al centro della scuola la creazione invece della ricezione.

81
00:05:59,920 --> 00:06:02,000
La loro tesi non fa sconti.

82
00:06:02,000 --> 00:06:08,720
La scuola tradizionale è frutturalmente ottimizzata per la passività, per ascoltare, ripetere,

83
00:06:08,720 --> 00:06:14,680
verificare il contrario osatto, di quello che serve in un mondo che cambia a una velocità

84
00:06:14,680 --> 00:06:19,640
altissima, a una velocità oggi sempre maggiore.

85
00:06:19,640 --> 00:06:26,280
Stager è anche uno dei critici più lucidi dell'ipe tecnologico applicato all'educazione,

86
00:06:26,280 --> 00:06:31,600
sarei conoscere la differenza tra una tecnologia che trasforma l'apprendimento e una tecnologia

87
00:06:31,600 --> 00:06:34,960
che semplicemente automatizza quello che c'era prima.

88
00:06:34,960 --> 00:06:40,360
Intelligenza artificiale come assistente per fare i compiti automatizza, la passività,

89
00:06:40,360 --> 00:06:41,360
beggio di prima.

90
00:06:41,360 --> 00:06:45,720
L'intelligenza artificiale come materiale con cui costruire, sperimentare, capire come

91
00:06:45,720 --> 00:06:51,400
funziona il mondo, questo è il costruzionismo del nostro secolo.

92
00:06:51,400 --> 00:06:57,600
All'medialab de la MIT, quello stesso ai MIT dove PAPER te aveva costruito sull'aboratorio,

93
00:06:57,600 --> 00:07:00,520
c'è oggi un altro discepolo diretto della sua visione.

94
00:07:00,520 --> 00:07:06,920
Svi chiamo Michel Reznik, dirige "Live Long Kindergarden Group" e ha creato una cosa

95
00:07:06,920 --> 00:07:14,840
che probabilmente conoscete, anche se magari non la state usando, ha creato scratch.

96
00:07:14,840 --> 00:07:20,600
E spero che puoi tutti lo conoscete, è un linguaggio di programmazione visuale usato

97
00:07:20,600 --> 00:07:24,000
da milioni e milioni di bambini e bambini nel mondo.

98
00:07:24,000 --> 00:07:32,240
PAPER Reznik non è mai stato in ase stesso, è un mezzo per creare storie e giochi animazioni

99
00:07:32,240 --> 00:07:38,360
e attraverso la creazione in parare a pensare in modo creativo, sistemico con un processo

100
00:07:38,360 --> 00:07:45,800
per la creazione, è riuscire a essere originali, è riuscire ad approfondire quello strumento

101
00:07:45,800 --> 00:07:49,720
per riuscire a realizzare la propria idea.

102
00:07:49,720 --> 00:07:55,400
In "Live Long Kindergarden", il libro in cui Reznik sostiene qualcosa di provocatorio, il

103
00:07:55,400 --> 00:08:00,760
modello di apprendimento che funziona meglio non è quello della scuola superiore, è quello

104
00:08:00,760 --> 00:08:01,760
dell'asino.

105
00:08:01,760 --> 00:08:08,760
I bambini piccoli imparano per progetti, per gioco, per esplorazione collaborativa, poi entraranno

106
00:08:08,760 --> 00:08:17,320
nella vera scuola, e quella libertà viene progressivamente compresa fino a scomparire.

107
00:08:17,320 --> 00:08:22,680
La sua visione nell'intelligenza artificiale e nell'educazione coerente con questa filosofia,

108
00:08:22,680 --> 00:08:30,200
non si tratta di dare gli studenti un'assistente più potente, si tratta di dare loro uno spazio,

109
00:08:30,200 --> 00:08:37,200
dove costruire sistemi intelligenti fra virgolette, dove spirementare con i dati, dove capire

110
00:08:37,200 --> 00:08:45,380
dall'interno come un modello impara, dove si sbaglia, e quali sono gli output, e perché

111
00:08:45,380 --> 00:08:49,320
escono determinati risultati, e non altri.

112
00:08:49,320 --> 00:08:56,520
Capire l'intelligenza artificiale, costruendo con l'intelligenza artificiale, non delegando

113
00:08:56,520 --> 00:09:02,400
adessa, la differenza, questa differenza, è tutto.

114
00:09:02,400 --> 00:09:10,320
C'è un film di Martin Scorsese del 2011, si chiama Hugo Cabre, è tratta da un romanzo

115
00:09:10,320 --> 00:09:17,800
grafico, praticamente senza parole, di Brian Sessnik, è una grafica novel bellissima con

116
00:09:17,800 --> 00:09:25,520
questi disegni in bianco enero affascinante, è un opera metà tra fumetto e romanzo, e che

117
00:09:25,520 --> 00:09:31,760
cambia proprio l'idea di libro, ve lo consiglio, andate a prendervelo a guardarlo e ha ambientato

118
00:09:31,760 --> 00:09:33,760
a perigi degli anni 30 anni.

119
00:09:33,760 --> 00:09:34,760
Che cos'è?

120
00:09:34,760 --> 00:09:39,760
È un automa carica, è come un carion.

121
00:09:39,760 --> 00:09:40,760
Chi la costruito?

122
00:09:40,760 --> 00:09:47,800
Io direi un mago, guarda, il buco della serratura è a forma di cuore, un altro mistero.

123
00:09:47,800 --> 00:09:51,840
Perchè in ogni acheva dovrebbe far funzionare la macchina di tua padre?

124
00:09:51,840 --> 00:09:53,640
Ti vado di vivere una vettura.

125
00:09:53,640 --> 00:09:58,640
Stavisegnando!

126
00:09:58,640 --> 00:10:05,640
La conta di un bambino orfano che vive nascosto nelle pareti della Garmo en Parnas, circondato

127
00:10:05,640 --> 00:10:09,720
di ingranaci di oroloci, di meccanismi.

128
00:10:09,720 --> 00:10:17,520
Questo bambino si chiama Hugo e a uno sessione, da un vuole solo usare le macchine, vuole capire

129
00:10:17,520 --> 00:10:23,240
come funzionano, vuole trovare il modo di rimettare in moto un automa rotto che suo padre

130
00:10:23,240 --> 00:10:27,840
aveva trovato in un museo, un automa che scoprirà.

131
00:10:27,840 --> 00:10:30,440
Elegato un segreto enorme.

132
00:10:30,440 --> 00:10:39,080
Il film per tutti di George Mellie, il primo cineasta capire che il cinema poteva essere un

133
00:10:39,080 --> 00:10:44,760
arte, poteva avere gli effetti speciali, poteva portarci sulla luna, poteva portarci in luoghi

134
00:10:44,760 --> 00:10:46,520
che non esisto.

135
00:10:46,520 --> 00:10:52,800
Questa interfettione fra un bambino che vuole costruire, che trova un robot da giustare.

136
00:10:52,800 --> 00:10:59,040
E George Mellie, che è il primo che usa gli effetti speciali, è l'inventore degli effetti

137
00:10:59,040 --> 00:11:06,340
speciali, è l'inventore della tecnologia applicata all'arte, è un'incrocio, un'incrocio

138
00:11:06,340 --> 00:11:12,720
fantastico per tutti noi, perché ci fa capire che la tecnica, la tecnologia è a disposizione

139
00:11:12,720 --> 00:11:13,720
della creatività.

140
00:11:13,720 --> 00:11:20,800
Hugo Cabre è una storia sull'impulso profondamente umano di aprire le cose per vedere cosa c'è

141
00:11:20,800 --> 00:11:27,560
dentro, non di accontentarsi di usarle, ma di volerle capire, riparare e trasformare.

142
00:11:27,560 --> 00:11:33,200
Questo è l'atteggiamento che vogliamo nei confronti dell'interigenza artificiale, non utenti,

143
00:11:33,200 --> 00:11:37,560
non consumatori, non persone che sanno formattare meglio un pronte.

144
00:11:37,560 --> 00:11:43,840
Ma vogliamo persone che possono aprire quella scatola, possono capire perché da quel pronte

145
00:11:43,840 --> 00:11:50,600
derivano quelle risposte, possano essere loro i padroni di quello che stanno utilizzando

146
00:11:50,600 --> 00:11:54,480
e non dei subtiti e degli ischiavi dell'interigenza artificiale.

147
00:11:54,480 --> 00:11:59,960
Alto fin, perché ci troviamo a breakfast club e quindi vi abbiamo abituato a citare dei

148
00:11:59,960 --> 00:12:00,960
film.

149
00:12:00,960 --> 00:12:09,860
Nel 2015 esce un fin basato sulla storia vera, che è bella la storia, la storia bisogna

150
00:12:09,860 --> 00:12:15,480
a marla, si chiama "Spare Pars" che vuol dire parti di ricà, più o meno.

151
00:12:15,480 --> 00:12:20,960
È diretto da Sean Mcnaamara ed è ambientato in gli umessi con gli stati uniti.

152
00:12:20,960 --> 00:12:27,320
Quattro ragazzi, tutti i spanici, probabilmente senza documenti, fili di migrati messicani, in

153
00:12:27,320 --> 00:12:31,560
una America, che non li considerano in meno degni di cittadinanza.

154
00:12:31,560 --> 00:12:36,240
Questi quattro ragazzi formano un club di robotica nel loro liceo.

155
00:12:36,240 --> 00:12:44,880
Partono con un budget piccolissimo per riuscire a costruire un robot sotto marino e vogliono

156
00:12:44,880 --> 00:12:49,200
partecipare con la loro creazione, una gara di robotica subacqua.

157
00:12:49,200 --> 00:12:56,500
E c'era fanno corso iscono un robot, partecipano la gara e sfidano le università più importanti

158
00:12:56,500 --> 00:12:59,680
al mondo, fra cui le "mighty" che vi ho citato prima.

159
00:12:59,680 --> 00:13:07,200
Perché le "mighty" nella storia vera, non quella del film, è il creatore di un robot sotto

160
00:13:07,200 --> 00:13:13,720
marino di datico che si chiama "Syperge" e tutte le storie arrivano alla fine dove questi

161
00:13:13,720 --> 00:13:22,040
ragazzi vincono, e non è importante la loro vittoria, però è importante significato del fatto

162
00:13:22,040 --> 00:13:31,400
che vincono perché sono stati messi in un ambiente dove la creazione, la capacità di mettersi

163
00:13:31,400 --> 00:13:36,240
in gioco, è la parte più importante, hanno imparato a costruire qualcosa partendo da

164
00:13:36,240 --> 00:13:43,200
vero con le mani e con la testa risolvendo problemi reali, con soluzioni creative.

165
00:13:43,200 --> 00:13:49,160
In questo processo, hanno imparato fisica in genieria, programmazione, scienze, tecnologia

166
00:13:49,160 --> 00:13:54,280
e lavoro di squadra, hanno imparato a comunicare, hanno imparato a scrivere, hanno imparato a

167
00:13:54,280 --> 00:14:00,320
stare insieme, hanno imparato che loro ragazzi invisibili agli occhi della società erano

168
00:14:00,320 --> 00:14:08,400
capaci di pensare. "Spaert part" è la versione cinemotografica dell'argomento più potente

169
00:14:08,400 --> 00:14:13,880
che esiste per la robotica educativa, per il costruzionismo, per tutto quello che "Paperth,

170
00:14:13,880 --> 00:14:19,480
Rhettnik, Stegger" hanno teorizzato quando si mette davvero in mano ai ragazzi e ragazzi

171
00:14:19,480 --> 00:14:26,800
il potere di costruire qualcosa, non si insegna una sola disciplina, si insegna tutte, tutte,

172
00:14:26,800 --> 00:14:34,160
si insegna che loro i nostri studenti esistono e che loro pensierò un valore una ricaduta

173
00:14:34,160 --> 00:14:38,440
sulla realtà e gli insegnamo che loro possono cambiare le cose.

174
00:14:38,440 --> 00:14:44,240
"Torniamo alla domanda di partenza" come insegnamo i nostri studenti a usare l'intelligenza

175
00:14:44,240 --> 00:14:45,240
artificiale?

176
00:14:45,240 --> 00:14:50,800
La risposta corretta, per favore, non insegnamo gli a fare i pronti.

177
00:14:50,800 --> 00:14:57,800
La risposta corretta insegnamo di come funziona e facciamo gli a lo imparare costruendo.

178
00:14:57,800 --> 00:15:02,840
Una ragazza, un ragazzo che adesso hanno modelli e classificazioni delle immagini su un data

179
00:15:02,840 --> 00:15:10,000
set di foglie per riconoscere le malattie delle piante, non sta usando lì, sta imparando

180
00:15:10,000 --> 00:15:16,680
biologia, statistica, probabilità, programazione, e sta capendo dall'interno cosa vuol dire

181
00:15:16,680 --> 00:15:19,440
ad vestrare un modello un sistema.

182
00:15:19,440 --> 00:15:23,280
Sa cos'è il training?

183
00:15:23,280 --> 00:15:25,320
Sa cosa significa over-fitting?

184
00:15:25,320 --> 00:15:29,720
Sa perché i dati ad vestamento devono essere rappresentativi?

185
00:15:29,720 --> 00:15:33,680
Sa perché un modello può contenere dei bias?

186
00:15:33,680 --> 00:15:41,200
Sa se un ambiente può contenere dei bias e riflettere sull' data set di allenamento?

187
00:15:41,200 --> 00:15:46,360
Una ragazza che costruisce un chatbot per rispondere alle domande degli anziani del suo quartiere

188
00:15:46,360 --> 00:15:52,520
su come usare lo smartphone, non sta usando lì, sta imparando a definire un problema,

189
00:15:52,520 --> 00:16:01,160
a raccogliere i casi d'uso, a testare, a migliorare, sta imparando, empatia e design.

190
00:16:01,160 --> 00:16:06,720
Un'ostudente canalizza, consumenti, machine learning i testi di propaganda del 900, non

191
00:16:06,720 --> 00:16:12,240
sta usando lì, sta facendo storia, sta facendo linguistica, sta facendo etica e sta

192
00:16:12,240 --> 00:16:18,520
imparando che gli algoritmi non sono neutrali, non lo sono mai.

193
00:16:18,520 --> 00:16:24,000
Questo è il costruzionismo applicato all'intelligenza artificiale e non è fantascienza.

194
00:16:24,000 --> 00:16:31,200
Esi sono strumenti per poterlo fare, che ci consentono di fare in classe questo sogno, di

195
00:16:31,200 --> 00:16:39,280
realizzarlo con risorse normali, senza necessare ovamente usare risorse strato sferiche.

196
00:16:39,280 --> 00:16:44,600
Il problema non è la mancanza di strumenti e la mancanza di visione.

197
00:16:44,600 --> 00:16:51,680
C'è un altro aspetto che viene quasi sempre ignorato nel diattito sull'IAASCOLA.

198
00:16:51,680 --> 00:16:58,040
Un aspetto che, per me, è fondamentale quasi filosofico.

199
00:16:58,040 --> 00:17:03,760
"Imparare come funziona un modello linguistico, un sistema di visione artificiale, non è

200
00:17:03,760 --> 00:17:10,800
solo imparare informatic, imparare come funzionare al pensiero è incontrare le domande più

201
00:17:10,800 --> 00:17:19,000
antiche cosa significa capire qualcosa, cosa distingue la corrrelazione dalla casualità,

202
00:17:19,000 --> 00:17:25,200
quando un sistema che produce output corretti, sta davvero qualcosa, se veramente sta".

203
00:17:25,200 --> 00:17:32,800
E quindi usiamo questi sistemi di rigenza artificiale in qualche modo perché possiamo mettere

204
00:17:32,800 --> 00:17:38,880
in gioco noi stessi, mettere in gioco il nostro modo di apprendere, come generalizziamo,

205
00:17:38,880 --> 00:17:43,560
come sbagliamo, come siamo influenzati dai dati che abbiamo ricevuto.

206
00:17:43,560 --> 00:17:49,920
Paper te usava la tartaruga logo non solo per insegnare geometria, la usava per farsi che

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00:17:49,920 --> 00:17:54,000
i bambini, le bambini riflettessero sui propri processi mentali.

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00:17:54,000 --> 00:18:00,160
A me è capitato di vedere la tartaruga da vecino, è stata un'emozione enorme e si trova

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00:18:00,160 --> 00:18:10,920
nel museo delle mighty Aboston e lì ho visto la tartaruga, ho visto il topolino dell'abirinto

210
00:18:10,920 --> 00:18:19,680
di Shannon, ho visto tantissime cose interessantissime che sono all'initfi del costruzionismo,

211
00:18:19,680 --> 00:18:25,160
all'initfi, di tutte le teorie di dati che appliciamo ogni giorno con la robotica educativa

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00:18:25,160 --> 00:18:27,440
e oggi appliceremo all'intelligenza artificiale.

213
00:18:27,440 --> 00:18:31,760
Con l'IA possiamo fare esattamente la stessa cosa.

214
00:18:31,760 --> 00:18:36,400
Attenzione, come una scala ancora più grande e profonda possiamo usare i modelli come strumenti

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00:18:36,400 --> 00:18:42,840
di riflessione, come occasioni per chiedersi cosa significa conoscere, cosa significa essere

216
00:18:42,840 --> 00:18:47,520
intelligenti, cosa significa in fondo essere umani.

217
00:18:47,520 --> 00:18:55,200
Queste non sono domande da mettere solo nel loro riferosofia, relegate in nicchie delle

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00:18:55,200 --> 00:19:00,480
nostre lezioni, sono le domande più urgenti che esistono, è un modello in linguaggio che ha

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00:19:00,480 --> 00:19:06,240
lucinati ogni a un sistema di reconociamento facciale che funziona male sulle pelli scure,

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00:19:06,240 --> 00:19:13,960
le rende improvvisamente concrete, urgenti, politiche queste domande.

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00:19:13,960 --> 00:19:19,080
Quindi siamo quasi alla fine, ci sono due visioni in campo.

222
00:19:19,080 --> 00:19:24,160
La prima dice l'IA è un strumento come Word, come Excel, come Powerpoint, insegniamo

223
00:19:24,160 --> 00:19:29,600
alle ragazze usarlo, come si fa un prompt, come si valuta una risposta, come si evita al plaggio,

224
00:19:29,600 --> 00:19:31,600
fine, materiale risolta.

225
00:19:31,600 --> 00:19:34,000
La seconda è quella più difficile.

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00:19:34,000 --> 00:19:39,940
Ed dice che l'IA è un materiale potentissimo e carico di implicazioni che non sono mai

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00:19:39,940 --> 00:19:46,300
entrata realmente in una classe, usare bene questo strumento, questo concetto significa

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00:19:46,300 --> 00:19:53,120
capirlo, capirlo significa costruirci dentro, costruirci dentro significa incontrare matematica

229
00:19:53,120 --> 00:19:59,480
statistica, linguisstica, letteratura, storia, etica, filosofia, arte, tutte insieme, tutte

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00:19:59,480 --> 00:20:06,200
per davvero, tutte attraverso un arte fatto che esiste e agisce nel mondo reale, perché

231
00:20:06,200 --> 00:20:11,280
non esistono le discipline STEM, separate delle discipline humanistiche.

232
00:20:11,280 --> 00:20:15,040
La prima visione che vi ho raccontato è quella dei pragmatici.

233
00:20:15,040 --> 00:20:19,560
I chi vuole rispondere velocemente una pressione esterna, il chi appaura di restare in

234
00:20:19,560 --> 00:20:26,960
vietro e cerca al percorso più breve, è comprensibile ed è dal mio punto di vista, sbagliata.

235
00:20:26,960 --> 00:20:32,040
La seconda visione è quella di paper, di raisnik, di stager, di Hugo Cabreque smonta la

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00:20:32,040 --> 00:20:34,520
utoma fino a capirne ogni ingranaggio.

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00:20:34,520 --> 00:20:39,920
I quattro ragazzi senza documenti negli umessi che costruiscono un robot con pezzi di

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00:20:39,920 --> 00:20:43,720
scardo e battono le grandi università.

239
00:20:43,720 --> 00:20:48,800
Il punto non è che la seconda visione sia più bella o più note.

240
00:20:48,800 --> 00:20:54,840
Il punto è che è più efficace, perché produce persone che capiscono, non persone che usano.

241
00:20:54,840 --> 00:21:03,040
I numondi in cui sistemi che non capiamo prendono decisioni sudi noi, per esempio chi è

242
00:21:03,040 --> 00:21:09,120
autorizzato a tenere un muto, chi supera un colloquio, chi viene segnalato da un algoritmo

243
00:21:09,120 --> 00:21:15,440
di politica predittiva, bella differenza tra capire usare e la differenza, tra essere

244
00:21:15,440 --> 00:21:17,960
cittadini liberi, essere sudditi.

245
00:21:17,960 --> 00:21:24,000
La scuola ha una sola missione vera che conta davvero nel profondo, formare persone

246
00:21:24,000 --> 00:21:30,920
capaci di pensare in modo indipendente, critico, creativo in un mondo che cambia velocemente.

247
00:21:30,920 --> 00:21:39,960
L'IA insegnata bene, è un ottimo opportunità che la scuola ha in questo momento storico.

248
00:21:39,960 --> 00:21:56,960
Il segnalo è in un modo in cui si imparano a fare le slide o scrivere un testo in un programma di scrittura.

249
00:21:56,960 --> 00:22:04,960
La scelta è nostra, la scelta è vostra, è finita la ricrezione, buona lezione a tutti.

250
00:22:04,960 --> 00:22:08,960
Brestal's Club è prodotto da scuola di robotica.

251
00:22:08,960 --> 00:22:11,960
Scriuto è un avrato da me e manori micieni.

252
00:22:11,960 --> 00:22:15,960
Tecnico del suono e al montaggio, Luca Merano.

253
00:22:15,960 --> 00:22:22,960
Trovate tutti i link dove ascoltarci come seguirci, come scriverci nella descrizione di questo episodio.

254
00:22:22,960 --> 00:22:28,960
Se questa puntata vi ha fatto venire voglia di fare una domanda in più in classe o semplicemente di

255
00:22:28,960 --> 00:22:35,960
ritorrissareci su, lasciate una recensione sulla vostra piattaforma preferita.

256
00:22:35,960 --> 00:22:40,960
A noi aiuterà a crescere e a capire come produrre le prossime puntate.

257
00:22:40,960 --> 00:22:42,960
La prossima.