Martedì 25 febbraio via Stamira, 5 Roma Convegno di aggiornamento / formazione gratuito per il personale della scuola in presenza (on line solo per i non residenti a roma) Presso la Sala Convegni di Libera, via Stamira 5. metro B Bologna Tiburtina Dalle ore 8 alle 14 Relazioni ed interventi di: * Daniela Tafani (docente di Filosofia Politica, UniPISA) Libera Transizione digitale: verso dove? Edtech, monopoli e narrazioni * Maria Chiara Pievatolo (docente di Filosofia Politica, UniPISA) Di dati e di despoti: la scuola al tempo della transizione tecnofeudale * Renata Puleo (maestra, ex dirigente scolastica) INVALSI fra pubblico e privato: come l'istituto usa i dati dei nostri studenti * Alessandro Zammarelli (psicoterapeuta) La scuola, la relazione, il digitale * Stefano Borroni Barale (docente CUB SUR / Ricercatore Circex.org) Costruire alternative al digitale autoritario * Ferdinando Alliata (dottore in Consulenza del lavoro, Cobas Scuola Palermo) Tempi moderni. La digitalizzazione del lavoro di docenti e ATA Per informazioni: alas.convegno25febbraio@gmail.com; tel. 3274307767

Prosegue la carovana CUB-COBAS per parlare della transizione digitale nella scuola. Dopo Catania, Palermo, Terni, Siena, Grosseto, la carovana toccherà altre città italiane. In programma ci sono Ancona, Cagliari, Milano, Roma, Torino, e molte altre. Ecco le prossime date. (le date e le informazioni sono in aggiornamento) * 25 febbraio: seminario "La scuola nella transizione digitale" a Roma dalle ore 8,30 alle 17 presso la sala convegni di Libera a via Stamira. * 10 o 11 Marzo: seminario a Torino "La scuola nella transizione digitale" * 25 Marzo: seminario a Cagliari "La scuola nella transizione digitale" La carovana vuole essere un momento di riflessione e un passo concreto verso una scuola più consapevole e inclusiva, capace di affrontare la trasformazione digitale senza perdere di vista la sua missione educativa e sociale. Molti sono gli interventi che si succederanno nelle varie tappe della carovana, tra gli altri citiamo, Daniela Tafani, (docente di Filosofia Politica, UniPisa) e Stefano Borroni Barale (docente, CUB/SUR, CIRCE) che saranno affiancart di volta in volta da altre persone e docenti. La partecipazione è gratuita e prevede l'esonero dal servizio ai sensi del CCNL (art.36) con rilascio del relativo attestato di partecipazione da presentare a scuola. Resta aggiornat e torna vedere gli aggiornamenti.

Un articolo scientifico di daniela tafani, prezioso ricco di spunti di riflessioni e di verità tanto evidenti quanto nascoste. Il testo demistifica le "credenze" relative alla presunta intelligenza dei software probabilistici e ristabilisce dei punti fermi sulla non neutralità del software, anche quando si tratta di cosidetta Intelligenza Artificiale. L'articolo dimostra perché l'introduzione dell'intelligenza artificiale nella scuola e nelle univeristà sia un problema per i processi di apprendimento e insegnamento. Tuttavia si tratta di una tendenza già presente: la trasformazione dell'insegnamento in addestramento degli studenti per andare incontro alle esigenze del mondo aziendale. Indice 1. Macchine per scrivere frasi probabili 2. La bolla dell’“intelligenza artificiale generativa” 3. Il valore dell’istruzione: le aziende e le narrazioni Edtech 3.a. L’idea che la sorveglianza sia una forma di cura 3.b. Il mito della personalizzazione dell’apprendimento 3.c. Il soluzionismo tecnologico 3.d. L’idea della neutralità delle piattaforme “educative” 4. Girelli, stampelle e ciuchini: gli omini di burro nei sistemi neoliberali Nota bibliografica Leggi l'articolo

Nella famiglia di tecnologie denominata, per ragioni di marketing, «intelligenza artificiale», alcuni genuini progressi sono stati ottenuti, a partire dal 2010, con sistemi di natura statistica, antropomorficamente definiti di «apprendimento automatico» (machine learning). Si tratta di sistemi che, anziché procedere secondo le istruzioni scritte da un programmatore, costruiscono modelli a partire da esempi. Sono statistiche automatizzate, prive, in quanto tali, di intelligenza: «sistemi probabilistici che riconoscono modelli statistici in enormi quantità di dati» (Whittaker 2024). Dovrebbero perciò essere utilizzati solo per compiti con una elevata tolleranza al rischio. La costruzione dei sistemi di apprendimento automatico richiede, tra gli altri, un’elevata potenza di calcolo e enormi quantità di dati: queste sono oggi nella disponibilità dei soli monopoli della tecnologia (le cosiddette Big Tech), che detengono l’accesso al mercato necessario per l’intercettazione di grandi flussi di dati e metadati individuali e le potenti infrastrutture di calcolo per la raccolta e l’elaborazione di tali dati (Lynn, von Thun, Montoya 2023). Su tali aziende si concentrano gli investimenti del capitale di rischio. Leggi l'articolo completo di Daniela Tafani