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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