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Dadonet AI — a Dadonet Academy company

IA Etica e Cittadinanza Digitale Consapevole

LAB-01 · Laboratorio sul campo · 16 ore — 4 incontri da 4 ore

Un laboratorio in presenza che insegna a docenti e studenti a riconoscere, smontare e governare i contenuti generati dall'IA — dai deepfake alla disinformazione — costruendo regole condivise d'uso.

Perché questo laboratorio

L'IA generativa produce testi, immagini e video iper-realistici: cresce il rischio di deepfake, manipolazione e "alienazione cognitiva". Questo laboratorio non insegna a "usare un chatbot", ma forma la capacità critica di distinguere il vero dal verosimile e integra la riflessione etica come prassi didattica quotidiana, non come appendice teorica.

A chi è rivolto

Docenti di ogni ordine e grado; studenti coinvolti attivamente

Struttura degli incontri

  • Incontro 1 (4h) — De-costruzione dell'algoritmo (unplugged) Attività analogica per capire come un modello "decide" e come nascono i pregiudizi algoritmici. Nessuno schermo: si lavora sui concetti.
  • Incontro 2 (4h) — Il laboratorio del falso d'autore Sotto supervisione, i gruppi usano l'IA per creare deliberatamente false narrazioni, curandone la verosimiglianza: capire dall'interno come si costruisce la disinformazione.
  • Incontro 3 (4h) — Investigazione e fact-checking Scambio dei materiali tra gruppi: verifica delle fonti, ricerca inversa per immagini, analisi delle incongruenze per smascherare i falsi.
  • Incontro 4 (4h) — Tribunale dell'AI Act + Manifesto Etico di Classe Con la tecnica del debate si classificano casi reali per livello di rischio (Reg. UE 2024/1689); si chiude con il Manifesto Etico di Classe.

Metodologie e attività

Metodo Esempio operativo
Attività unplugged Gioco "sei tu l'algoritmo": i gruppi classificano 50 foto seguendo regole rigide e scoprono dal vivo come nasce un bias quando il dataset è sbilanciato.
Role play / debate "Tribunale dell'AI Act": un gruppo difende, uno accusa, uno giudica un sistema di videosorveglianza secondo i livelli di rischio del Reg. UE 2024/1689.
Learning by doing I gruppi generano un falso storico con l'IA e poi smascherano quello degli altri gruppi.
Fact-checking investigativo Ricerca inversa immagini (Google Lens / TinEye), verifica delle fonti, rilevatori di testo AI, controllo dei metadati.
Produzione collaborativa Stesura a più mani del Manifesto Etico di Classe su documento condiviso.

Strumenti utilizzati

  • IA generativa testo (ChatGPT, Gemini o Copilot), usata solo dal formatore o su account didattici, mai con dati personali.
  • IA generativa immagini per costruire i "falsi d'autore" e mostrarne la verosimiglianza.
  • Verifica e fact-checking: Google Lens / TinEye, rilevamento deepfake, lettura metadati EXIF.
  • Collaborazione: documento condiviso e lavagna digitale (Jamboard/Miro o LIM).

Materiali forniti

  • Kit unplugged (carte-ruolo, set di immagini per i bias, schede-regola plastificate).
  • Griglia di fact-checking stampabile.
  • Schede-caso dell'AI Act (6 scenari reali con classificazione di rischio per il formatore).
  • Template del Manifesto Etico di Classe (A3 + versione digitale).
  • Dispensa partecipante (12-16 pagine) e slide.
  • Attestato di frequenza + scheda di validazione etica.

Requisiti tecnici e organizzativi

  • Aula con LIM o videoproiettore e connessione internet.
  • 1 dispositivo ogni 2-3 partecipanti per le fasi digitali; le fasi unplugged non richiedono dispositivi.
  • Account didattici (Google Workspace for Education o Microsoft 365) se disponibili.

Output e risultati attesi

  • Manifesto Etico di Classe (riutilizzabile nel PTOF e nelle policy d'istituto).
  • Portfolio dei materiali prodotti dagli studenti.
  • Attestato di frequenza per la rendicontazione PNRR + validazione etica.

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