IA e formazione degli insegnanti

Coordinatori: Alessandra La Marca, Elif Gulbay, Maria Cinque

Descrizione

Il Gruppo di Lavoro dedicato all’Intelligenza Artificiale (IA) e formazione degli insegnanti nasce con l’intento di creare una rete tra i pedagogisti accademici italiani coinvolti e interessati alle tematiche oggetto del gruppo di lavoro. Ci si propone di esplorare, analizzare e promuovere l’integrazione dell’IA nella formazione degli insegnanti per sperimentare metodologie innovative e giungere alla definizione di linee guida per l’uso etico dell’IA. L’integrazione dell’IA nella formazione degli insegnanti può migliorare significativamente l’efficacia dell’insegnamento e dell’apprendimento. Attraverso strumenti di intelligenza artificiale generativa (Gen-AI) è possibile personalizzare i percorsi formativi e ottenere feedback automatizzati e immediati per un approccio didattico più mirato e adattivo. Per il triennio 2025-2027 il Gruppo di Lavoro vorrebbe approfondire il tema condividendo risultati di ricerca ed esperienze tra docenti e istituzioni per promuovere un approccio critico e consapevole verso l’uso dell’IA, favorendo così la collaborazione tra scuola e università. Saranno avviate ricerche nazionali e internazionali per analizzare le opportunità e le criticità dell’IA per la formazione e per la pratica didattica. Si organizzeranno a tal fine seminari, workshop e Convegni nazionali e internazionali.

Obiettivi

• Obiettivi
  • Delineare modelli formativi, strategie didattiche e valutative da utilizzare alla luce dell’evidenza scientifica.
  • Esplorare le applicazioni dell’IA per la personalizzazione dell’insegnamento.
  • Mappare le iniziative di utilizzo della IA nella didattica.
  • Condurre una riflessione critica sulla dimensione etica dell’intelligenza artificiale.
  • Individuare strategie per un’integrazione efficace e sostenibile dell’IA nel contesto scolastico ed accademico.
  • Progettare percorsi di formazione per gli insegnanti.
  • Validare piattaforme e strumenti basati sull’IA per il supporto all’apprendimento.
  • Valutare gli effetti dell’uso dell’IA sull’apprendimento degli studenti.
• Eventi:
  • Convegni e seminari:
    • sull’impatto dell’IA nell’educazione e le sue implicazioni etiche;
    • sulle nuove strategie didattiche e valutative basate sull’evidenza scientifica e sulla formazione dei docenti all’uso efficace dell’IA.
  •  Workshop
    • per la progettazione di percorsi formativi innovativi con l’IA;
    • per la validazione di piattaforme e strumenti di IA per l’apprendimento e per l’esplorazione di applicazioni pratiche dell’IA nella personalizzazione dell’insegnamento.
  • Tavole rotonde: con esperti di IA, pedagogisti, docenti e studenti per discutere le sfide e le opportunità dell’IA nell’educazione e per la condivisione di buone pratiche e la mappatura di iniziative sull’uso dell’IA nella didattica.
  • Corsi di formazione: per docenti e formatori sull’integrazione dell’IA nel contesto scolastico e accademico e sullo sviluppo di competenze digitali e sull’uso critico dell’IA.
  • Prodotti: Pubblicazioni scientifiche: articoli su riviste specializzate e capitoli di libri sull’IA e la didattica innovativa.
  • Systematic review: Report di ricerca sui risultati della valutazione dell’impatto dell’IA sull’apprendimento.
  • Linee guida e raccomandazioni: per l’uso etico e responsabile dell’IA nell’educazione, l’integrazione efficace e sostenibile dell’IA nel contesto scolastico e accademico e la progettazione di modelli formativi.
  • Piattaforme e strumenti: validazione di piattaforme e strumenti basati sull’IA per il supporto all’apprendimento e sviluppo di risorse digitali per la formazione dei docenti sull’IA.
  • Report di ricerca: sulla mappatura delle iniziative di utilizzo della IA nella didattica e sulla valutazione degli effetti dell’uso dell’IA sull’apprendimento degli studenti.

Componenti

1. Agrati Laura Sara, Università Telematica Pegaso
2. Berti Arianna, Università di Bergamo
3. Bonaiuti Giovanni, Università di Cagliari
4. Bruno Martina, Università di Palermo
5. Bruschi Barbara, Università di Torino
6. Costantino Maria Concetta, Università di Palermo
7. De Franches Giorgia Rita, Università di Palermo
8. Di Carlo Dorotea Rita, Università di Palermo
9. Di Martino Valeria, Università di Palermo
10. Falzone Ylenia, Università di Palermo
11. Franceschetti Rita, Università di Roma “Tor Vergata”
12. Giganti Marco, Università di Bergamo
13. Leone Antonella, Università di Palermo
14. Longo Leonarda, Università di Palermo
15. Margottini Massimo, Università di Roma Tre
16. Marras Arianna, Università di Cagliari
17. Mercer Savannah Olivia, Università di Palermo
18. Miro Benedetta, Università di Palermo
19. Moretti Giovanni, Università di Roma Tre
20. Morini Arianna Lodovica, Università di Roma Tre
21. Muscarà Marinella, Università di Enna
22. Orofino Romj, Università di Palermo
23. Pecoraro Mariagemma, Università di Palermo
24. Pitrella Vanessa, Università di Palermo
25. Romano Alessandro, Università di Enna
26. Silva Roberta, Università di Verona

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English version

AI and teacher education

Description

The Working Group dedicated to Artificial Intelligence (AI) and Teacher Education was created with the intention of creating a network among Italian academic pedagogists involved in and interested in the topics addressed by the working group. We aim to explore, analyse and promote the integration of AI in teacher education in order to experiment innovative methodologies and develop definitive guidelines for the ethical use of AI. Integrating AI into teacher education can significantly improve the effectiveness of teaching and learning. Through generative artificial intelligence (Gen-AI) tools, it is possible to personalise learning pathways and receive automated and immediate feedback for a more targeted and adaptive teaching approach. For the 2025-2027 three-year period, the Working Group would like to deepen the topic by sharing research findings and experiences among teachers and institutions to promote a critical and conscious approach of teachers toward the use of AI, thus fostering collaboration between schools and universities. National and international research will be initiated to analyse the opportunities and challenges of AI for education and teaching practice. National and international seminars, workshops and conferences will be organised for this purpose.

Objectives

• Objectives
  • Outline instructional models, teaching and evaluation strategies to be used based on scientific evidence.
  • Explore applications of AI for the personalisation of teaching.
  • Map initiatives related to the use of AI in teaching.
  • Conduct a critical reflection on the ethical dimensions of AI.
  • Identify strategies for effective and sustainable integration of AI in school and academic settings.
  • Design training pathways for teachers.
  • Validate AI-based platforms and tools for learning support.
  • Evaluate the effects of AI use on student learning.
• Events:
  • Conferences and seminars:
    • on the impact of AI in education and its ethical implications;
    • on new evidence-based teaching and assessment strategies;
    • and on training teachers in the effective use of AI.
  • Workshops:
    • for designing innovative training pathways with AI;
    • validating AI platforms and tools for learning;
    • and exploring practical applications of AI for personalising teaching.
  • Roundtables: with AI experts, pedagogists, teachers and students to discuss the challenges and opportunities of AI in education and to share best practices and map initiatives on the use of AI in education.
  • Training courses: for teachers and trainers on integrating AI in school and academic settings and developing digital skills and a critical approach to AI use.
  • Outputs: Scientific publications: articles in peer-reviewed journals and book chapters on AI and innovative teaching.
  • Systematic review. Research reports on the results of the evaluation of the impact of AI on learning.
  • Guidelines and recommendations: for the ethical and responsible use of AI in education, the effective and sustainable integration of AI in school and academic settings, and the design of instructional models.
  • Platforms and tools: validation of AI-based platforms and tools for learning support and development of digital resources for teacher training on AI.
  • Research reports: on the mapping of AI initiatives in teaching and the evaluation of the effects of AI use on student learning.