Intelligenza Artificiale e Didattica - Verso una didattica dell'intelligenza artificiale - Rete #brAIn
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Intelligenza Artificiale e Didattica Verso una didattica dell’intelligenza artificiale Alberto Montresor Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione Università di Trento
Contesto personale • Da alcuni anni, mi occupo di didattica dell’informatica e curo i rapporti fra le scuole del Trentino e il mio dipartimento • Allenamenti per le olimpiadi di Informatica • Piano Lauree Scientifiche • Corsi di aggiornamento per docenti • Data Science Summercamp • Collaboro alla co-progettazione di una “curvatura” (potenziamento) su Intelligenza Artificiale del Liceo Galilei (TN), iniziato nel 20/21.
IA a scuola: come e perché https://www.forbes.com/sites/tomvanderark/2020/02/12/how-to-teach-artificial-intelligence Quali aspetti dell’IA devono essere conosciuti dai giovani da tutti? • Riconoscere l’intelligenza artificiale • Usare l’intelligenza artificiale Quali aspetti dell’IA sono importanti per una carriera in ICT? • Progettare l’intelligenza artificiale
Five big ideas in Artificial Intelligence
https://ai4k12.org/
• Perception
• Representation & Reasoning
• Learning
• Natural interaction
• Societal impact
David S. Touretzky and Christina Gardner-McCune. Artificial
Intelligence Thinking in K-12. To appear in Computational
Thinking in K-12: Artificial Intelligence Literacy and Physical
Computing, MIT Press 2022
Draft Big Idea 1 - Progression Chart www.AI4K12.org
Draft Big Idea 1 - Progression Chart www.AI4K12.org
Perception
• Perception is more than sensing:
• La percezione è l'estrazione di significato dai segnali dei sensori, utilizzando la
conoscenza
• Abstraction pipeline:
• La trasformazione da segnale a significato avviene per fasi, con caratteristiche
sempre più astratte e conoscenze di livello superiore applicate in ciascuna fase
• Esempio: da segnali acustici a fonemi, parole, frasi e significato
• Esempio: dal pixel ai lati, contorni, confini, superfici, ombre, riflessioni, oggetti,
fino alla ricostruzione 3D
Esempio: visualizzare la percezione
Representation • Gli agenti mantengono rappresentazioni del mondo e le usano per ragionare • Concetti informatici • Strutture Dati (rappresentazione) • Algoritmi (ragionamento) • Un esempio da dove iniziare: • Mappe • Ricerca di percorsi
Intuitively: A good attribute
into subsets that are (ide
Esempio: Representation con Decision Tree negative.
Should I wait at this restaurant?
Attendo un tavolo oppure no?
Decision Tree Induction: Attribute Selection
Intuitively: A good attribute splits the examples
into subsets that are (ideally) all positive or all
negative.
Stuart J. Russell and Peter Norvig.
Artificial Intelligence: A Modern
Approach. Prentice Hall, 2020Esempio: Representation con Decision Tree Come portarlo in classe • “20 Questions” • “Indovina chi ho visto oggi”
Learning Alcuni esempi • http://cognimates.me • https://teachablemachine.withgoogle.com/
Natural interaction: Giocare con il linguaggio https://parser.kitaev.io/ (Berkeley Neural Parser)
L’esperienza @ Galilei, Trento Un punto di partenza • Curvatura IA - Informatica ovunque • Un consiglio di classe molto affiatato • Partiamo dalle basi: informatica prima di AI • Riunioni periodiche, con esperti: • Tommaso Rosi, Didattica della fisica, Level@Up • Raffaella Bernardi, Natural Language Interaction @ UniTN • Open Data Trentino, dati aperti
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