L'Intelligenza Artificiale come contesto per un approccio STEM alla didattica

Rigotti, Laura (2018) L'Intelligenza Artificiale come contesto per un approccio STEM alla didattica. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Fisica [L-DM270]
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Abstract

La tesi si colloca nell’ambito della ricerca in Didattica della Fisica e, più nello specifico, nel filone di ricerca che riguarda la progettazione e sperimentazione di moduli didattici in linea con le direttive STEM all’interno del progetto Europeo Erasmus + I SEE. Oggetto dell’elaborato è l’analisi di uno specifico modulo I SEE sul tema dell’intelligenza artificiale (IA), progettato dal gruppo di ricerca in didattica della fisica di Bologna e realizzato per la prima volta nel periodo di febbraio-marzo 2018 con un gruppo di 30 studenti, nell’ambito del progetto PLS. Nell’elaborato, dopo un’introduzione alla STEM education e al problema dell’integrazione delle discipline STEM nei curricula didattici, sono descritte le attività che costituiscono il modulo sull’IA. Il cuore del lavoro è un’analisi STEM del modulo, condotta per esplicitare le connessioni tra le diverse discipline e il modo in cui l’interdisciplinarità è stata realizzata. Prendendo come riferimento teorico un articolo di un gruppo di ricercatori australiani, è stata realizzata un’analisi per “big ideas”: sono state individuate cinque tematiche portanti all’interno del modulo – l’intelligenza artificiale, gli approcci all’IA, i paradigmi di programmazione, la complessità e il futuro – e sono state analizzate nella loro evoluzione attraverso le categorie di big ideas individuate dai ricercatori australiani. Lo studio ha evidenziato come alcune big ideas emergessero nel modulo come chiavi trans-disciplinari di lettura della realtà mentre le altre, da concetti che nascevano e si formavano all’interno delle discipline, si trasformavano progressivamente in big ideas, ovvero in strumenti di pensiero tout court. La chiave che ha permesso questa trasformazione è stata la valorizzazione della prospettiva della complessità. In generale, è stato interessante notare come il modulo I SEE sull’IA concretizzasse una didattica di tipo STEM, soddisfacendo gli obiettivi che tale approccio si pone.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Rigotti, Laura
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
STEM education,Intelligenza Artificiale,Complessità,Futuro,Didattica della Fisica,Reti neurali
Data di discussione della Tesi
18 Ottobre 2018
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