Rivolto alle/ai docenti della scuola secondaria di secondo grado
Intervento
Mechanistic interpretability, ovvero il reverse engeneering dei modelli di intelligenza artificiale per comprenderne il funzionamento interno: come si decifra il modo di pensare di una AI? Come si legge una mente che ha una forma diversa dalla nostra?
Prendendo spunto dal libro di Nello Cristianini “Forma mentis. La corsa per decifrare i pensieri delle macchine”, è stato progettato un modulo di 4 lezioni per una quinta liceo scientifico delle scienze applicate, pensato per essere svolto dopo le lezioni su Big Data e Machine Learning.
Lezione 2 (Laboratorio ed e-Learning): Workshop immersivo su Moodle per simulare la conduzione delle 4 lezioni, l’assegnazione dei compiti pratici e la gestione delle discussioni guidate.
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Relatrice
Giuliana Barberis, laureata in matematica all’Università di Torino. Dal 2002 è insegnante di informatica, prima in un Istituto Tecnico poi, negli ultimi 15 anni, al Liceo Scientifico M. Curie di Pinerolo nella specializzazione delle Scienze Applicate. Dal 2005 si serve di una piattaforma Moodle per insegnare, strutturando le lezioni per le sue classi come corsi di Aula Virtuale. Da qualche anno scrive articoli di didattica innovativa che ha presentato alle ultime edizioni del Moodlemoot e al primo convegno di Didattica dell’Informatica (ITADINFO). È responsabile ed esaminatrice del Test Center per l’erogazione di esami dell’ICDL della propria scuola. Insegna nelle sue classi anche con metodologia CLIL.