Come introdurre concetti base, e non solo, propri della programmazione informatica, sfruttando strumenti unplugged e gratuiti, come le carte da gioco di CODY ROBY che traducono istruzioni, condizioni e cicli. Analizzeremo varie tipologie di carte (da quelle da calpestare a quelle da comporre) con varie proposte didattiche. Sfruttando le istruzioni più avanzate costruiremo giochi ed attività didattiche di vario tipo. Accenneremo anche ai legami con l’intelligenza artificiale, sempre più attuali nel mondo odierno.
Il corso è rivolto ai docenti della scuola primaria e secondaria di primo e secondo grado
Il corso sarà articolato in 12 ore di lezione sincrona e 6 ore di autoformazione in modalità asincrona per un totale di 18 ore di formazione.
Formatore: Maria Cristina Daperno
Programma del corso:
Mercoledì 5 aprile 2023 – ore 17:00-19:00 – Programmatore/Esecutore: Come deve essere il linguaggio affinchè programmatore ed esecutore si comprendano – Gli algoritmi e la loro traduzione – Riflessioni sulla codifica- Primi esempi (Cody-Feet – Cody-Color)
Giovedì 13 aprile 2023 – ore 17:00-19:00 – Carte e coding 1: Le carte per le istruzioni base – I primi percorsi – Codificare un problema – Decodificare istruzioni.
Martedì 2 maggio 2023 – ore 17:00-19:00 – Carte e coding 2: Le carte per le istruzioni condizionali – Le carte per i cicli e le ripetizioni – Percorsi articolati– Giochi a squadre per fissare i concetti.
Giovedì 4 maggio 2023 – ore 17:00-19:00 – Carte e coding 3: Proposte di attività a squadre e individuali per rivisitare giochi e sfruttare gli elementi di programmazione.
Martedì 9 maggio 2023 – ore 17:00-19:00 – Coding e Intelligenza Artificiale 1: come introdurre elementi di IA in classe sfruttando il coding – Esecutore ideale – Esecutore consapevole – Esecutore che stupisce il programmatore
Martedì 16 maggio 2023 – ore 17:00-19:00 – Coding e Intelligenza Artificiale 2: Esecutore veloce: l’apparente intelligenza della velocità o la forza bruta? – Come le macchine imparano dagli esempi – Tecniche di intelligenza artificiale senza computer per comprendere il machine learning