STIAEM PROJECT
Slow Tech in Education and Artificial Intelligence
Un’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nel contesto educativo che sia sostenibile, etica e ancorata ai principi pedagogici. Ripensiamo il rapporto tra educazione e tecnologie digitali valorizzando il benessere di studenti e docenti.
I QUATTRO PILASTRI
Il modello pedagogico STIAEM
Un’architettura formativa innovativa e human-centered. L’IA non come semplice automazione, ma come “co-creatore” a supporto dell’educazione, per mantenere l’essere umano sempre al centro del processo di apprendimento.
OBIETTIVI
Le direttrici per l’integrazione etica dell’IA
Il progetto STIAEM potenzia le competenze digitali dei docenti e promuove un’integrazione responsabile dell’Intelligenza Artificiale nella scuola. Attraverso ricerca, formazione e sperimentazione, il progetto mira a definire un modello educativo replicabile a livello europeo, allineando l’uso dell’IA a sani principi pedagogici ed etici.
Sviluppo metodologico
Il progetto si fonda su un modello pedagogico rigoroso in cui l'IA è uno strumento a supporto dell'apprendimento e non un fine. L'approccio si basa sui principi dell’Universal Design for Learning (UDL) per garantire massima inclusività.
Innovazione didattica
Innoviamo l'insegnamento e l'educazione alla cittadinanza digitale. Tramite la sperimentazione sul campo, il progetto promuove metodologie attive che rendono gli studenti co-creatori critici e consapevoli della tecnologia.
Formazione dei docenti
Mappiamo i bisogni reali dei docenti e offriamo percorsi concreti: dalle mobilità internazionali di confronto ("Go To School") a strumenti digitali dedicati, sviluppando una piena consapevolezza tecnica e pedagogica.
Etica e sostenibilità
In linea con la filosofia "Slow Tech", il progetto mette al centro il benessere dello studente. Sviluppiamo linee guida e raccomandazioni politiche per un'adozione tecnologica sicura, equa e trasparente.
Principal Investigator
Orientata alla collaborazione e al networking
RISULTATI
Risultati e prodotti finali
Al termine del progetto, STIAEM restituirà alla comunità educante una serie di risultati concreti e trasferibili, pensati per avere un impatto duraturo nel tempo.
ARTICOLAZIONE STRATEGICA
Una pianificazione progressiva e strutturata
1
Indagini sistematiche nei paesi partner per mappare l'uso, la percezione e i bisogni formativi legati all'IA nelle scuole.
2
Attività sul campo con due mobilità per studenti (“A Hands-On Experience”) e sei mobilità internazionali per docenti (“Go To School”) focalizzate su didattica e cittadinanza digitale.
3
Creazione della piattaforma Slow Tech AI che ospiterà un corso online (MOOC), un repository di risorse didattiche convalidate (OER) e linee guida operative.
4
Produzione di raccomandazioni politiche evidence-based per supportare i sistemi educativi nazionali ed europei, con la pubblicazione di un Handbook finale.
I QUATTRO WORK PACKAGES
Organizzazione e leadership
L’implementazione del progetto STIAEM si sviluppa in un’ottica di collaborazione internazionale integrata. Le attività sono organizzate in quattro Work Packages (WP), ciascuno dei quali è affidato a un partner con un ruolo di coordinamento specifico per massimizzare l’impatto dei risultati.
WP2 – Research and methodological development
Questa fase è dedicata alla ricerca pura e alla definizione del modello pedagogico di base. Include inoltre la progettazione del MOOC e di tutti gli strumenti formativi previsti dal progetto.
WP2 – Research and methodological development
Questa fase è dedicata alla ricerca pura e alla definizione del modello pedagogico di base. Include inoltre la progettazione del MOOC e di tutti gli strumenti formativi previsti dal progetto.
WP3 – Testing and evaluation of AI in education
Si concentra sul test delle soluzioni sviluppate direttamente sul campo. Attraverso attività nelle scuole e mobilità internazionali, viene valutata l’efficacia reale dell'Intelligenza Artificiale nei contesti educativi.
WP3 – Testing and evaluation of AI in education
Si concentra sul test delle soluzioni sviluppate direttamente sul campo. Attraverso attività nelle scuole e mobilità internazionali, viene valutata l’efficacia reale dell'Intelligenza Artificiale nei contesti educativi.
WP4 – Policy recommendations & guidelines
Lavora alla definizione di raccomandazioni politiche e strumenti operativi concreti a supporto di insegnanti e decisori. L'obiettivo è favorire un dialogo costruttivo tra il mondo della ricerca e le politiche educative.
WP4 – Policy recommendations & guidelines
Lavora alla definizione di raccomandazioni politiche e strumenti operativi concreti a supporto di insegnanti e decisori. L'obiettivo è favorire un dialogo costruttivo tra il mondo della ricerca e le politiche educative.
WP5 – Platform & dissemination
È responsabile della gestione della piattaforma digitale “Slow Tech AI” e di tutte le attività di disseminazione. Lo scopo è amplificare la diffusione dei risultati del progetto su scala europea e internazionale.
WP5 – Platform & dissemination
È responsabile della gestione della piattaforma digitale “Slow Tech AI” e di tutte le attività di disseminazione. Lo scopo è amplificare la diffusione dei risultati del progetto su scala europea e internazionale.
We are proudly operating on 5 countries globally now
TEAM
Il team e il partenariato europeo
Una rete internazionale ampia e diversificata, coordinata dall’Università di Foggia. Nove istituzioni da cinque paesi europei unite per innovare la didattica attraverso un uso consapevole ed etico dell’Intelligenza Artificiale.
GALLERY STIAEM
Il progetto in azione
I volti, i momenti di confronto e le tappe fondamentali della nostra rete internazionale, al lavoro giorno dopo giorno per costruire una nuova pedagogia digitale.
