Oltre 500 partecipanti hanno preso parte ai workshop regionali di TADAM

Da ottobre 2024 a marzo 2025 il progetto TADAM si è concentrato sulla fase di decentralizzazione, organizzando workshop regionali dedicati all’educazione ai media in relazione all’intelligenza artificiale (IA) e agli algoritmi. In totale sono stati realizzati 22 workshop in varie località europee, coinvolgendo Italia, Belgio, Grecia, Finlandia, Francia, Macedonia, Montenegro, Serbia, Svezia e Romania. Complessivamente 511 persone hanno partecipato a un workshop TADAM, così suddivise:

Altri: 2,7 %

Studenti: 28 % (14 % Istruzione, 14 % Media)

Docenti/Formatori: 36,8 %

Professionisti dei media: 25,2 %

Professionisti IT: 7,3 %

La fase di decentralizzazione

Questa fase è stata ideata per approfondire e applicare, in contesti locali e regionali, i temi prioritari individuati durante il Seminario Iniziale del giugno 2024, attraverso workshop partecipativi:

Riflettere sui ruoli positivi e negativi dell’IA nella produzione mediatica

Affrontare i bias generati dall’IA e le implicazioni etiche/deontologiche

Sviluppare competenze come “AI prompter” critico (nella ricezione e produzione dei media)

Valutare percezione/consapevolezza/emozioni del pubblico rispetto ai risultati dell’IA

Prompting creativo e addestramento dell’IA

Quadro metodologico

Per garantire coerenza nell’attuazione dei workshop regionali, UNIFI ha elaborato un quadro metodologico basato su diversi modelli teorici:

• Principi di Instructional Design di David Merrill, con laboratori pratici che applicano compiti reali e attività di problem solving.
• Teorie dell’apprendimento esperienziale di John Dewey, che valorizzano il “learning by doing” in contesti pratici.
• Metodo Delphi per i workshop sulle sfide chiave, favorendo il confronto strutturato fra esperti per esplorare questioni complesse e prevedere soluzioni.

Quattro elementi fondamentali sono stati considerati nella progettazione e realizzazione dei workshop:

1. Esigenze territoriali: condizioni socioculturali, linguistiche ed economiche specifiche di ogni regione.
2. Conoscenze pregresse del target: il livello di esperienza ha guidato obiettivi formativi e contenuti.
3. Gruppo target: principalmente professionisti media/IT ed educatori ai media, con necessità professionali diverse.
4. Contesto e stakeholder: coinvolgimento di media locali, istituzioni educative e policy maker per una visione completa del panorama mediatico e formativo locale.

Risultati e impatto

Il feedback raccolto evidenzia un notevole impatto sui partecipanti, con un aumento di consapevolezza e competenze relative a IA e algoritmi nei media. I workshop hanno inoltre facilitato lo scambio di conoscenze tra professionisti di settori differenti, promuovendo un approccio cross-settoriale all’educazione ai media.

In totale, la fase di decentralizzazione ha prodotto importanti evidenze sull’utilizzo dell’IA in ambito mediatico ed educativo, raccogliendo buone pratiche locali e co-progettando strategie formative innovative. Ne è derivata la creazione di una community europea di pratica sull’educazione ai media.

Questa esperienza ha dimostrato l’importanza di adattare le metodologie ai contesti locali, mantenendo al contempo un quadro coerente. L’approccio bottom-up si è rivelato efficace nel coinvolgere gli stakeholder e nel raccogliere contributi rilevanti dal campo.

Raccomandazioni per iniziative future

Contenuti e approccio

• Approfondimenti specialistici: maggiore focus su temi come “creazione di avatar/personaggi animati” e “applicazioni artistiche e cinematografiche/collage AI”.
• Design pratico: dedicare ampio spazio ad attività hands-on.
• Moderazione competente: molti workshop hanno evidenziato l’importanza di facilitatori esperti.

Priorità tematiche

• Dimensioni etiche: enfatizzare le implicazioni sociali ed etiche dell’IA nei media.
• Contenuti visivi: alcuni partecipanti richiedono workshop specializzati sulla creazione di contenuti visivi basati su IA.
• Disinformazione: rafforzare il focus su fake news e IA.

Risorse educative

• Materiali multilingue per aumentare l’accessibilità.
• Contenuti adattabili alle diverse realtà regionali e culturali.
• Toolkit pratici subito applicabili dai partecipanti.

Diversificazione del pubblico

• Collaborazione cross-settoriale per favorire lo scambio di competenze.
• Coinvolgimento dei giovani (particolarmente in contesti scolastici).
• Inclusione dei decisori per colmare il divario tra pratica e policy.

Approcci su misura

• Segmentazione per competenze: workshop differenziati per livello di expertise.
• Moduli settoriali: contenuti specifici per settore con un nucleo comune.

Strategie di implementazione

• Adattamento locale continuo.
• Blended learning: strategie migliori per coinvolgere i partecipanti a distanza.
• Knowledge management: sistemi più robusti per condividere insight.

Follow-up e sostenibilità

• Community of practice permanenti.
• Supporto all’implementazione post-workshop.
• Valutazione dell’impatto a lungo termine.

Integrazione nell’istruzione formale

• Sviluppo curricolare: inserire il “prompt engineering” come disciplina scolastica.
• Formazione insegnanti: potenziare la formazione dei docenti per un effetto moltiplicatore.
• Partnership istituzionali: collaborazioni più strette con scuole e università.

Prossimi passi: Media Edukathon di Atene

Tutte queste raccomandazioni saranno integrate nel prossimo Media Edukathon di Atene e costituiranno un elemento essenziale del dataset di partenza per ideare attività formative stimolanti. Le intuizioni, le sfide e le buone pratiche emerse dai 22 workshop guideranno il processo di co-progettazione, garantendo che le attività educative sviluppate durante l’Edukathon siano basate su evidenze e rispondano alle diverse esigenze rilevate nei contesti europei. In questo modo potremo creare approcci all’educazione ai media relativi a IA e algoritmi più efficaci, pratici e innovativi.