Il Pensiero Computazionale

Formazione e

Obiettivi

DESCRIVERE

in linguaggio matematico problemi reali che nascono in ambiti quali Big Data, bio-informatica, intelligenza artificiale, motori di ricerca, Web e reti sociali, robotica, sicurezza Informatica.

PROGETTARE

algoritmi che risolvono i problemi proposti, e valutarne l’efficienza in tempo e spazio.

PROGRAMMARE

in linguaggio Python gli algoritmi più eleganti e facili da descrivere

INTEGRARE

il Pensiero Computazionale nelle materie scientifiche e tecnologiche, promuovendo la progettazione di moduli multi-disciplinari.

Il Progetto

CHE COSA?

La nostra proposta si rivolge all’introduzione nella scuola secondaria di secondo grado del “Pensiero Computazionale” inteso come attitudine mentale a descrivere, analizzare e risolvere problemi (problem solving) progettando algoritmi che possano poi essere sperimentati su un calcolatore.

Questo approccio è stato già sperimentato con successo dai proponenti con i docenti delle materie scientifiche e tecnologiche della scuola secondaria privi di conoscenze informatiche e di coding.

COME?

Il programma è strutturato in 10 lezioni frontali e 10 attività di laboratorio di 2 ore ciascuna, che si svolgeranno nel pomeriggio e in un periodo di 6 mesi da ottobre 2018 a marzo 2019,

Le lezioni frontali saranno tenute da docenti universitari con esperienza didattica anche nelle scuole che affronteranno la formalizzazione matematica e la risoluzione algoritmica di problemi reali. Ogni lezione inoltre prevederà momenti di discussione con i partecipanti sulla trasferibilità dei concetti e delle soluzioni proposte nell’insegnamento nella scuola secondaria.
Le attività di laboratorio proporranno la progettazione di moduli didattici da sviluppare in classe e/o il coding di alcuni tra gli algoritmi visti a lezione e la loro sperimentazione, utilizzando tecniche di lavoro in gruppo quali brain storming, peer mentoring e active–cooperative learning – tipiche delle sessioni di CoderDojo – per coinvolgere e motivare i partecipanti.

CHI?

l partecipanti saranno docenti delle materie scientifiche e tecnologiche della scuola secondaria di secondo grado. Non è richiesta alcuna conoscenza informatica pregressa.

Il corso è accreditato presso la piattaforma SOFIA del MIUR con codice 17264. Le iscrizioni si sono chiuse il 31 ottobre 2018.

DOVE?

Il progetto è stato ideato e sarà realizzato dal Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa, ove si svolgeranno le lezioni e i laboratori.

Partecipare

Per iscriversi al corso accedere alla piattaforma S.O.F.I.A. del MIUR, codice corso 17264, entro il 31 ottobre 2018.
Per iscriversi alla newsletter compilare il form disponibile qui.

Possono partecipare gli insegnanti delle materie scientifiche e tecnologiche della scuola secondaria di secondo grado, anche senza una conoscenza informatica pregressa.

L’insegnamento frontale e le attività di laboratorio potranno essere seguite da al più 100 persone. La selezione avverrà in modo da garantire la rappresentatività delle scuole della provincia di Pisa, e possibilmente di altre province della Toscana, e tenendo anche conto dell’ordine di arrivo delle iscrizioni.

In ogni caso, per consentire la partecipazione al maggior numero di docenti possibile (anche di scuole di altro ordine/grado, e altre regioni) sarà offerta una diretta streaming delle lezioni tramite il canale YouTube dell’Università di Pisa.

Le slide delle lezioni e i codici Python delle attività di laboratorio saranno resi disponibili su questo sito per facilitarne la ripetibilità in classe con gli studenti delle scuole. I video saranno disponibili sul seguente canale.

Dopo la conclusione del progetto formativo, e quindi nel periodo aprile-giugno 2019, si svolgerà un Workshop in cui i partecipanti al progetto formativo potranno presentare e condividere le proprie attività ed esperienze in aula che sono scaturite da questo progetto.

Il PensieroComputazionale è anche social, rimani connesso con Instagram , Facebook o Twitter

Argomenti delle

Lezioni

Riteniamo che sia fondamentale partire dalle lezioni frontali in cui i problemi vengono formalizzati e risolti “alla lavagna“, adottando un approccio progettuale e scientifico che prescinda dall’uso del computer e quindi sia proprio delle discipline scientifiche.

Le lezioni frontali avranno come obiettivo quello di presentare esempi che potranno essere subito trasferiti in una classe di scuola secondaria superiore. L’approfondimento e il perfezionamento di questi esempi avverrà nei moduli laboratoriali, ove i partecipanti potranno progettare con l’aiuto dei docenti e di tutor moduli didattici da sviluppare in classe. I partecipanti in possesso di conoscenze pregresse di coding potranno scegliere di svolgere moduli laboratoriali più tecnici, usando Python per realizzare le soluzioni algoritmiche viste nelle lezioni frontali. La scelta tra queste due modalità laboratoriali sarà lasciata ai singoli docenti.

Come già anticipato, la diretta streaming delle lezioni avverrà tramite il canale YouTube dell’Università di Pisa, i video delle lezioni saranno resi disponibili sul canale mediateca, e il materiale didattico su questo sito.

Per quanto riguarda le attività di laboratorio, al fine di estendere la loro fruibilità anche a docenti di altre province e regioni si suggerisce di contattare il COP CoderDojo della propria città che potrà, possibilmente, progettare e organizzare attività in-loco equivalenti alle attività che si svolgeranno a Pisa.

I temi trattati nelle dieci lezioni frontali saranno i seguenti (le date saranno perfezionate nei prossimi giorni):

Lezione #1 (12 novembre 2018, ore 16-18): Algoritmi e coding [docente: Fabrizio Luccio, Università di Pisa]

I concetti di algoritmo e di coding corrispondente, blocchi fondamentali del pensiero computazionale, vengono illustrati attraverso semplici esempi che ne indicano la natura e la complessità.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #2 (14 novembre 2018, ore 16-18): Mettere ordine [docente: Paolo Ferragina, Università di Pisa]

Il problema dell’ordinamento degli elementi di un insieme e la sua centralità, con alcuni semplici esempi. Differenza tra ordinare numeri e ordinare stringhe. Le sfide poste dai Big Data nel problema dell’ordinamento.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #3 (19 novembre 2018, ore 16-18): Crittografia [docente: Anna Bernasconi, Università di Pisa]

La costruzione di codici segreti è oggi completamente basata su concetti di matematica e di computazione. Se ne indicano le principali direttive e si presentano esempi di codici facilmente comprensibili.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #4 (21 novembre 2018, ore 16-18): Motori di Ricerca [docente: Paolo Ferragina, Università di Pisa]

La storia dei motori di ricerca, da Altavista ai motori “semantici”. La struttura di un motore di ricerca, attraverso alcuni suoi moduli software fondamentali, e gli algoritmi elementari che ne descrivono il funzionamento. Considerazioni su ricerche per parole e ricerche per concetti.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #5 (26 novembre 2018, ore 16-18): Intelligenza Artificiale [docente: Giuseppe Attardi, Università di Pisa]

Scopi ed evoluzione dell’Intelligenza Artificiale: basi di conoscenze e logica, metodi statistici e apprendimento automatico. La matematica del Deep Learning: algebra lineare e backpropagation.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #6 (28 novembre 2018, ore 16-18): Big Data e Social Network [docente: Fosca Giannotti, CNR Pisa]

Introduzione alla scienza dei dati, con breve excursus sulle sorgenti di BigData e le nuove opportunità che essi offrono per la comprensione e la previsione di fenomeni sociali ed economici. Concetti di base e semplici algoritmi per il clustering, la classificazione, la scoperta di pattern ricorrenti, l’analisi delle reti (sociali e non solo).
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #7 (3 dicembre 2018, ore 16-18): BioInformatica [docente: Alberto Policriti, Università di Udine]

Introduzione alla rivoluzione introdotta dalle nuove tecnologie di sequenziamento e assemblaggio di genomi — le attività che consistono nel determinare le basi (i caratteri) di brevi frammenti di genomi e nel ricostruire (assemblare) i frammenti letti — che costituiscono il primo vero punto di contatto fra Biologia e Informatica. Semplici algoritmi di ricerca su sequenze, e discussione di alcune delle sfide più importanti oggi in questo ambito.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #8 (5 dicembre 2018, ore 16-18): Chimica computazionale [docente: Sergio Rampino, Scuola Normale Superiore, Pisa]

Cosa c’è dietro ai puntini e alle lineette dei diagrammi di Lewis? La lezione di Chimica Computazionale mira a mostrare come un approccio computazionale, unito a strumenti di realtà virtuale, possa svelare la matematica e la fisica dei sistemi molecolari.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #9 (10 dicembre 2018, ore 16-18): Algoritmi e Robotica [docente: Cecilia Laschi, Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa]

Che cos’è un robot? I suoi componenti principali sono i motori con cui si muove e i sensori con cui percepisce quello che lo circonda. E l’intelligenza di un robot è proprio il modo con cui collega i sensori con i motori. Come si scelgono i sensori per costruire un robot? E come si programma il suo comportamento? Impariamo insieme a costruire e programmare il nostro robot, leggendo dai sensori, per farlo muovere in maniera intelligente nell’ambiente che lo circonda.
Materiale didattico: slide e video della lezione

Lezione #10 (12 dicembre 2018, ore 14.30-16.30): Problemi facili e difficili [docente: Linda Pagli, Università di Pisa]

Il concetto di complessità di calcolo, emerso dalle lezioni precedenti, è rivisitato in modo rigoroso mostrando come problemi simili possono richiedere risorse di calcolo enormemente diverse.
Materiale didattico: slide e video della lezione
Dopo la lezione si prevede un meeting informale con buffet di chiusura per discutere con i partecipanti la realizzazione delle attività laboratoriali che si svolgeranno a partire dal mese di gennaio 2019.

LABORATORI

Il giorno 27 febbraio inizierà la seconda parte del corso dedicata alle attività laboratoriali. Si rammenta che tutti i presenti possono partecipare alle attività dei laboratori, ma queste saranno ufficialmente riconosciute, e quindi certificate, solo a coloro che hanno assistito ad almeno l’80% delle lezioni della prima parte del corso. Tutti i laboratori si svolgeranno presso il Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa, nelle aule Riunioni EST e OVEST, tranne il laboratorio di Robotica che si svolgerà presso l’Istituto di BioRobotica (viale Rinaldo Piaggio, 34 – 56025 Pontedera). Si chiede ai partecipanti di portare con sé il proprio computer per l’esecuzione dei programmi Python sviluppati durante le attività laboratoriali, ciò non è però richiesto per il laboratorio di Robotica per il quale verrà fornita e utilizzata altra strumentazione.

Segue il calendario dei laboratori, con una specifica delle attività da svolgere a casa prima di ogni incontro:

Laboratorio #1 (27 febbraio 2019, ore 14-18): Algoritmi (coding)

Seguire le istruzioni indicate alle pagine seguenti per installare la versione di Python 3 sul proprio computer portatile: Windows, Mac Os X, Linux. Esiste anche la possibilità di eseguire i programmi Python visti in classe tramite semplice browser, accedendo a vari siti come per esempio: OnLine Python Compiler. Nel caso di difficoltà nell’istallazione suddetta, i partecipanti saranno aiutati durante il laboratorio.
Materiale didattico che include slide con problemi e soluzioni in Python, più un dataset per testare l’algoritmo MultiKey Quicksort.

Laboratorio #2 (5 marzo 2019, ore 14-18): Algoritmi (progettazione)

Materiale didattico che include le slide presentate in classe più alcune note integrative (slide).

Laboratorio #3 (7 marzo 2019, ore 14-18): Crittografia (progettazione e coding)

Materiale didattico (slide).

Laboratorio #4 (11 marzo 2019, ore 14-18): Motori di Ricerca (progettazione e coding)

Materiale didattico (slide e codice python)

Laboratorio #5 (13 marzo 2019, ore 14-18): BioInformatica (progettazione e coding)

Materiale didattico (slide)

Laboratorio #6 (18 marzo 2019, ore 14-18): Intelligenza Artificiale (progettazione)

Materiale didattico (slide)

Laboratorio #7 (19 marzo 2019, ore 14-18): Robotica (progettazione e coding)

Il laboratorio si svolgerà presso l’Istituto di BioRobotica (viale Rinaldo Piaggio, 34 – 56025 Pontedera).
Materiale didattico (slide, codice per esercizi)

Laboratorio #8 (25 marzo 2019, ore 14-18): Intelligenza Artificiale (coding)