Didattica e Prompt Engineering : una nuova competenza digitale per i docenti nell'era dell'Intelligenza Artificiale Generativa

Il presente contributo esamina l'impatto dell'Intelligenza Artificiale Generativa (IAG) sulle competenze digitali dei docenti, con particolare attenzione al Prompt Engineering, una nuova disciplina dove soft e hard skills si mescolano, offrendo un nuovo scenario per la pratica didattica. Partendo dall'analisi delle criticità , in termini di competenze digitali, riscontrate dai docenti, si evidenziano le sfide che limitano l'adozione delle tecnologie avanzate nelle scuole, come la disomogeneità delle competenze e la resistenza al cambiamento (Badino et al., 2023; Lorenzoni, 2024). L'articolo esplora quindi le possibili soluzioni, proponendo un approccio integrato che combina il framework DigCompEdu, il modello SAMR e il TPAK (Bocconi et al., 2018; Puentedura, 2009; Di Blas et al., 2018).

Infine, vengono descritti gli step per formulare prompt efficaci nell'ambito educativo, con lo scopo di ottimizzare l'interazione tra insegnanti e IA, promuovendo una didattica personalizzata e innovativa (Sentinelli e Placa, 2024; Miceli, 2023). [Testo dell'editore].

This contribution examines the impact of Generative Artificial Intelligence (GAI) on teachers' digital skills, with a particular focus on Prompt Engineering, a new discipline where soft and hard skills intertwine, offering a new landscape for educational practice. Starting from an analysis of the challenges, in terms of existing digital skills, encountered by teachers, it highlights the obstacles that hinder the adoption of advanced technologies in schools, such as the uneven distribution of skills and resistance to change (Badino et al., 2023; Lorenzoni, 2024). The article then explores possible solutions, proposing an integrated approach that combines the DigCompEdu framework, the SAMR model, and TPAK (Bocconi et al., 2018; Puentedura, 2009; Di Blas et al., 2018).

Finally, it outlines the steps for crafting effective prompts in the educational context, with the goal of optimizing the interaction between teachers and AI, promoting a personalized and innovative teaching approach (Sentinelli and Placa, 2024; Miceli, 2023). [Publisher's Text].