Quanto è intelligente un robot?

Toolbox
#5

Introduction

Di che si tratta?

Se i robot e i dispositivi controllati dall‘intelligenza artificiale devono agire in modo significativo nella vita quotidiana, come fanno a sapere cosa fare? Viene detto loro sempre cosa fare? Eseguono sempre le istruzioni senza pensare in modo indipendente? Le macchine sono invece in grado di imparare e, se sì, come ha luogo questo apprendimento? Un robot può utilizzare ciò che ha imparato per rispondere con flessibilità alle situazioni? I professionisti dell‘educazione supportano i bambini nella loro riflessione intorno alla domanda di come i robot e i dispositivi controllati dall‘intelligenza artificiale imparano e di come le macchine possono interagire in modo intelligente?

Il punto di vista dei bambini

Qual è la differenza tra il coding di un robot, l‘apprendimento profondo e l‘intelligenza artificiale?

Domande dei bambini

Un robot è più intelligente di me?
Posso ingannare un robot e come funziona?
Come posso insegnare a un robot a pulire la mia stanza?

What we know

Dimensione linguistica
In primo luogo, occorrebbe chiarire con i bambini che cosa si intende quando si chiama qualcuno o qualcosa intelligente o furbo.
Intelligente significa essere bravo a imbrogliare? Conoscono i detti colloquiali: „furbo come un corvo“ o „furbo come un maiale“? Il punto è capire che cosa i bambini intendano per intelligente e come descriverebbero un robot intelligente.

Raccolta di dati: contare, mettere ordine, rappresentare
Calcolo combinatorio: smistare, ricomporre, riconoscere i modelli
Apprendimento automatico, apprendimento profondo
Algoritmo + astrazione, per cui l‘uomo non può interpretare le singole „fasi di apprendimento“.


Apprendimento automatico

A row of icons showing the concept of machine learning

Goals

Professionisti pedagogici

Conoscenze scientifiche matematiche
Revisione e ampliamento della base di conoscenze.
Progettazione di ambienti di apprendimento
Progettare spazi di lavoro per promuovere il pensiero sistematico.
Esplorare strutture e modelli nella natura e nelle arti.
Promuovere la risoluzione di problemi facendo riferimento alle proprie immagini mentali.

Bambini

Competenze linguistiche
Distinguere tra intelligente, furbo e intelligente
Limitazioni
Riconoscere i limiti dell‘intelligenza di un robot
Riconoscimento di schemi e strutture
Identificare strutture e delineare modelli di riconoscimento
Raccontare storie
Creare storie in cui qualcuno si comporta in modo intelligente
Competenza mediatica
Riflettere sui contenuti critici dei media basati sulle immagini.

Exercises

#5 Abbinare colori e forme

Materials

  • Tablet + APP PreschoolA screenshot from the app store site of "Learning games for toddlers 2+"

Preparation

Caricare il tablet e scaricare le applicazioni in anticipo. Leggere la descrizione dell'applicazione e pensare a come introdurre questo gioco. I bambini dovrebbero giocare individualmente contro l'app.

Implementation

L'applicazione aiuterà il bambino a mettere in ordine tutti i tipi di forme geometriche e colori, come verdura o frutta. Se viene selezionata la verdura sbagliata, viene emesso un suono e il pezzo torna nel giardino. Non appena il bambino abbina la verdura all'immagine raffigurata sul cestino, il cestino successivo compare e il gioco continua.

Reflection

Perché il robot (app) sa cosa è giusto o sbagliato?

#5 Riconoscere schemi, ricavarne delle regole

Materials

  • Modelli di esempio A row of square pattern pieces

Preparation

Creare diverse postazioni di lavoro.
In ogni postazione ci sono schede di attività.
Sul lato sinistro, c'è l'immagine dell'obiettivo.
A destra, i singoli pezzi del modello
necessari per il compito.

Implementation

Distribuite le carte campione.
Chiarire con i bambini come si costruisce l'immagine.
Lasciare che i bambini assemblino un'immagine a partire dalle maschere modello.
Il disegno corretto emerge solo quando tutte le carte sono state opportunamente disposte l'una sull'altra.

Reflection

Discutere come si sviluppa la conoscenza a partire dall'esperienza individuale. L'insegnamento umano si sviluppa per tentativi ed errori o per pensiero logico, combinando diverse conoscenze e ragionamenti.

#5 Riconoscimento facciale

Materials

  • Scattare foto di volti da una rivista o da un giornale

Preparation

Tagliare le foto in 3 strisce: fronte + occhi, naso, bocca e mento.
Tagliare le foto in 5 strisce: fronte, occhi, naso, bocca e mento.Drawings of faces with dashed lines to seperate parts of the faces

Implementation

Presentare a tutti i bambini le strisce di facce mescolate in una passerella del museo.

Chiedere loro perché la compilazione è adatta o meno.
Lasciate che i bambini facciano delle ipotesi e riflettano insieme sui loro suggerimenti.

Reflection

Un robot, un'intelligenza artificiale può riconoscere una faccia e parti di essa, per esempio gli occhi?
Come fa un robot/una IA a farlo?
Di cosa ha bisogno il robot per riconoscerla?
Provare un telefono cellulare/tablet con riconoscimento del volto

Qualsiasi volto può sbloccare il telefono o solo il proprietario?
Quali robot/AI hanno un sensore di riconoscimento facciale?

A proposito di questa cassetta degli attrezzi

The project „I‘m not a robot: working with artificial intelligence in early childhood education“ is co-funded by the Erasmus+ programme of the European Union.

Toolbox #5 è stato creato nel 2022 da Susanne Schumacher, Ulrike Stadler-Altmann, Brigit Brunner, Katrin Crazzolara, Michael Sclauch, Christian Laner, Birgit Pardatscher

Erasmus+ LogoIl progetto "I'm not a Robot: working with artificial intelligence in early childhood education" è cofinanziato dal programma Erasmus+ dell'Unione Europea. Il sostegno della Commissione europea alla produzione di questa pubblicazione non costituisce un'approvazione dei contenuti, che riflettono esclusivamente le opinioni degli autori. La Commissione non può essere ritenuta responsabile per l'uso che può essere fatto delle informazioni contenute.

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