Tecnologie per la didattica

Politecnico di MILANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il master presso il Politecnico di Milano si propone di formare professionisti in grado di integrare efficacemente le tecnologie digitali nel processo di insegnamento-apprendimento. L'obiettivo è quello di valorizzare il ruolo dell'insegnante come mediatore tra l'innovazione tecnologica e il suo utilizzo nella didattica. Il corso mira ad approfondire gli aspetti teorico-metodologici dell'innovazione pedagogica, acquisire familiarità con le tecnologie più importanti, conoscere casi studio e progettare esperienze didattiche efficaci.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche scientifico-pratiche inerenti le tecnologie per la didattica, con un focus sull'integrazione di strumenti digitali come piattaforme e-learning, strumenti di valutazione digitale, e risorse multimediali. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, laboratori, workshop e project work, con unattenzione particolare all'applicazione pratica delle tecnologie.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze nella progettazione e conduzione di esperienze didattiche innovative, nella valutazione dell'efficacia delle tecnologie, e nella selezione e utilizzo di strumenti digitali appropriati. Saranno in grado di creare contenuti didattici multimediali e di utilizzare le tecnologie per la personalizzazione dell'apprendimento.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'istruzione, automatizzando compiti amministrativi, personalizzando l'apprendimento e offrendo nuove opportunità per la valutazione e il feedback. Strumenti basati sull'I.A. possono analizzare i dati degli studenti per identificare le aree di difficoltà, adattando il percorso formativo alle esigenze individuali. L'I.A. sta anche facilitando la creazione di contenuti didattici interattivi e coinvolgenti, come simulazioni e realtà aumentata, migliorando l'esperienza di apprendimento.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la possibilità di sviluppare nuovi modelli di apprendimento e di creare strumenti didattici innovativi. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente in rapida evoluzione, dove la collaborazione tra umani e macchine sarà fondamentale. Sarà essenziale saper valutare criticamente le soluzioni basate sull'I.A. e garantire un uso etico e responsabile della tecnologia nell'istruzione.
Le competenze aggiuntive richieste includono la capacità di comprendere i principi dell'I.A., di utilizzare strumenti di analisi dei dati, e di progettare esperienze di apprendimento che integrino efficacemente le tecnologie basate sull'I.A.. La collaborazione con esperti di I.A. e la capacità di comunicare efficacemente con gli studenti e i colleghi saranno fondamentali per avere successo in questo campo.

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competenze da sviluppare

Comprensione dei principi di i.a.

Acquisire una solida conoscenza dei fondamenti dell'I.A., inclusi machine learning, deep learning e natural language processing. Approfondire i concetti di algoritmi, modelli predittivi e analisi dei dati. Studiare le implicazioni etiche dell'I.A. nell'istruzione.

Progettazione di esperienze di apprendimento basate sull'i.a.

Imparare a progettare e implementare strumenti didattici che utilizzano l'I.A. per la personalizzazione dell'apprendimento, la valutazione automatizzata e il feedback. Sperimentare con piattaforme di apprendimento adattivo e strumenti di creazione di contenuti basati sull'I.A..

Competenze di data literacy

Sviluppare la capacità di analizzare dati, interpretare risultati e utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati per valutare l'efficacia delle strategie didattiche e personalizzare l'apprendimento. Imparare a utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python e R.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi online, leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a conferenze sull'I.A. e le tecnologie didattiche. Iscriversi a newsletter e blog specializzati per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare attivamente con nuove tecnologie e strumenti di I.A., creando prototipi di soluzioni didattiche innovative. Partecipare a hackathon e workshop per sviluppare competenze pratiche.

Networking e collaborazione

Costruire una rete di contatti con esperti di I.A., educatori e professionisti del settore tecnologico. Partecipare a community online e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Progetti di ricerca sull'i.a. applicata all'istruzione

Partecipare a progetti di ricerca che esplorano l'applicazione dell'I.A. nell'istruzione, come l'analisi dei dati degli studenti, la personalizzazione dell'apprendimento e la creazione di contenuti didattici interattivi. Pubblicare i risultati della ricerca.

Stage e collaborazioni con aziende ed enti di formazione

Svolgere stage presso aziende o enti di formazione che sviluppano strumenti di I.A. per l'istruzione. Collaborare a progetti di sviluppo e implementazione di soluzioni basate sull'I.A..

Certificazioni e corsi specializzati

Ottenere certificazioni in aree specifiche dell'I.A., come machine learning, deep learning e data science. Frequentare corsi specializzati su piattaforme di apprendimento adattivo e strumenti di creazione di contenuti basati sull'I.A..

Vedi info corso

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