Stempower Project

MATEMATICA

Serena Doria

DESCRIZIONE

Il presente corso sarà erogato nell’ambito del progetto STEMPower – Formare chi forma, ispirare chi apprende, finanziato dal Dipartimento per le Pari Opportunità e coordinato dalla Prof.ssa Vittoria Perrotti, Università degli Studi “G. d’Annunzio” di Chieti-Pescara. Il corso di Matematica propone un approfondimento della probabilità condizionata e delle sue applicazioni contemporanee, con particolare attenzione all’Intelligenza Artificiale, alle reti bayesiane e ai modelli probabilistici impiegati in ambito sanitario, ambientale e tecnologico. Il percorso integra rigore teorico, applicazioni pratiche e strumenti digitali, valorizzando il ruolo della matematica nell’affrontare le sfide della sostenibilità e dell’innovazione. Attraverso un approccio laboratoriale e interdisciplinare, i docenti sperimenteranno l’uso della piattaforma WIMS, la progettazione di attività didattiche digitali, la creazione di podcast scientifici e lo sviluppo di contenuti olografici e avatar 3D AI-based, con l’obiettivo di rendere l’insegnamento della matematica più coinvolgente e connesso alle tecnologie emergenti. Particolare rilievo è dato alla valorizzazione delle figure femminili nella matematica, come Maryam Mirzakhani, promuovendo modelli di riferimento positivi e contrastando gli stereotipi di genere nelle discipline STEM. Il corso intende fornire ai docenti strumenti teorici, metodologici e tecnologici per rinnovare la didattica della matematica nella scuola secondaria, favorendo competenze trasversali quali pensiero critico, problem solving, creatività, competenza digitale e consapevolezza rispetto alle pari opportunità.

OBIETTIVI

Il corso mira a fornire ai docenti della scuola secondaria di primo e secondo grado competenze avanzate nell’insegnamento della matematica e della probabilità, integrando strumenti digitali, intelligenza artificiale e metodologie immersive. In particolare, il percorso intende:

Approfondire i concetti matematici fondamentali: comprendere la probabilità condizionata, gli eventi dipendenti e indipendenti, e le applicazioni nell’intelligenza artificiale, incluse reti bayesiane e reti neurali.

Promuovere modelli femminili nella scienza: valorizzare figure come Maryam Mirzakhani per riflettere sull’inclusività, le pari opportunità e il superamento degli stereotipi di genere nella didattica STEM.

Integrare metodologie innovative nella didattica: utilizzare podcast, avatar 3D, contenuti olografici e strumenti AI-based per rendere l’apprendimento interattivo, creativo e motivante.

Sviluppare competenze interdisciplinari e creative: esplorare i legami tra matematica, arte, letteratura e geometria frattale, progettando attività didattiche interdisciplinari replicabili.

Favorire l’apprendimento attivo e la riflessione collegiale: realizzare project work, simulazioni e attività pratiche, stimolando la creatività, il pensiero critico e la condivisione tra docenti.

PROGRAMMA

Lezione 1 – Introduzione alla Probabilità Condizionata: definizione, applicazioni e uso di WIMS; collegamenti con l’AI.

Richiami di probabilità classica.

Definizione di probabilità condizionata.

Eventi dipendenti e indipendenti.

Applicazioni in contesti reali.

Introduzione all’uso della piattaforma WIMS per la didattica della probabilità.

Collegamenti introduttivi tra probabilità e intelligenza artificiale.

 

Attività pratica:

Risoluzione di problemi di probabilità condizionata.

Sperimentazione di esercizi interattivi su WIMS.

Progettazione di attività didattiche digitali per la classe.

Profilo biografico di Maryam Mirzakhani e il suo contributo alla matematica contemporanea.

Il contesto storico e culturale della sua formazione e della sua attività di ricerca.

Il ruolo dei modelli femminili nella matematica e nelle discipline STEM.

Riflessione sull’inclusività, sulle pari opportunità e sul superamento degli stereotipi di genere nella didattica della matematica.

Attività pratica: Analisi guidata di materiali biografici e divulgativi. Progettazione di una breve attività didattica o unità di apprendimento ispirata alla figura di Maryam Mirzakhani, adattata alla scuola secondaria di I o II grado.

Introduzione alle reti bayesiane.

Il concetto di inferenza probabilistica.

Cenni alle reti neurali e al loro funzionamento di base.

Esempi applicativi dell’AI basati sulla probabilità (diagnosi, classificazione, raccomandazione).

Attività pratica:

Analisi di semplici esempi di reti bayesiane.

Simulazioni e casi studio.

Discussione su possibili attività didattiche interdisciplinari matematica–informatica.

Principi matematici e fisici alla base dell’olografia.

Concetti di trasformazioni geometriche e rappresentazione tridimensionale.

Introduzione alla creazione di Avatar 3D.

Utilizzo di strumenti AI-based per applicazioni didattiche.

 

Attività pratica:

Dimostrazioni guidate di creazione di semplici modelli 3D.

Progettazione di un’attività didattica con avatar o contenuti olografici.

Discussione sulle potenzialità e i limiti di tali strumenti in classe.

Relazioni tra matematica, letteratura e arte.

La matematica come linguaggio creativo e capace di rappresentare l’attività inconscia del cervello umano.

Introduzione alla geometria frattale.

Frattali naturali e frattali matematici.

Attività pratica:

Analisi di esempi artistici (Pollock)  letterari (Pirandello) e matematici (de Finetti).

Costruzione e visualizzazione di frattali.

Progettazione di attività interdisciplinari per la classe.

Presentazione e condivisione dei progetti finali.

Valutazione delle esperienze svolte durante il percorso.

Riflessione sul ruolo delle donne nelle STEM oggi.

Prospettive future per l’insegnamento della matematica.

Attività pratica:

Realizzazione e presentazione dei project work.

Discussione collegiale e peer feedback.

Riflessione guidata sull’impatto del percorso nella pratica didattica.

CALENDARIO

DATA ORARIO AULE
11 / 03 / 2026
15:00 – 18:00
Aula informatizzata Farmacia
18 / 03 / 2026 podcast
15:00–18:00
Aula informatizzata Farmacia
15 / 04 / 2026
15:00–18:00
Aula informatizzata Farmacia
21 / 04 / 2026 ologrammi
15:00–18:00
Aula Anatomage, NPD -1
06 / 05 / 2026
15:00 – 18:00
Aula informatizzata Farmacia
13 / 05 / 2026
15:00 – 18:00
Aula informatizzata Farmacia