Portare l’intelligenza artificiale a scuola oggi non significa “aggiungere tecnologia”, ma costruire un contesto didattico in cui studenti e docenti possano passare dall’uso passivo delle app alla comprensione dei processi: dati, modelli, prompt, verifica delle fonti, etica, sicurezza. In questa prospettiva, le proposte dedicate all’AI e alla workstation per far lavorare l’AI hanno un senso preciso: rendere l’innovazione praticabile in laboratorio, con strumenti che permettono di sperimentare davvero (anche su immagini, testi e dataset) e di misurare risultati, limiti ed errori.

Il primo asse è l’AI come competenza trasversale: non solo informatica, ma anche comunicazione, creatività e cittadinanza digitale. In ambienti immersivi, ad esempio, l’AI generativa può diventare un acceleratore per la progettazione di contenuti e scenari, mentre la realtà virtuale rende l’apprendimento più esperienziale e personalizzabile.

Il secondo asse è la potenza di calcolo “vicina” alla classe. Una workstation pensata per l’AI abilita attività che altrimenti resterebbero teoriche: analisi dati, prototipazione di modelli, computer vision, simulazioni e produzione multimediale avanzata, integrando software professionali e flussi di lavoro creativi.

Qui entra in gioco la proposta laboratoriale di C&C, pensata come un ecosistema in cui spazi, strumenti e piattaforme si integrano per rendere l’Intelligenza Artificiale davvero agibile nella didattica. Un esempio emblematico è il laboratorio dedicato all’AI, dove gli studenti lavorano su agenti generativi, visione artificiale e programmazione Python, sperimentando l’intero ciclo “dal dataset all’inferenza” e utilizzando soluzioni come Cheshire Cat e la piattaforma AI-go Studio (anche in modalità no-code) per attività di classificazione e segmentazione.

Un ulteriore tassello è la filiera “dal reale al digitale”, utile quando la scuola vuole portare nei progetti dati autentici: vi sono soluzioni, per esempio, che uniscono acquisizione avanzata e visione artificiale, con integrazione in flussi creativi come Adobe Substance 3D Sampler, rendendo possibile trasformare materiali e superfici in asset digitali per design, 3D, AR/VR e anche per la creazione di dataset.

Infine, si rafforza la scelta dell’AI on device: un MacBook Pro con chip M5 mette a disposizione potenza di calcolo e accelerazione per carichi AI direttamente sul dispositivo, riducendo dipendenza dal cloud e migliorando reattività e controllo dei dati.

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