Computational Thinking e Problem Solving (CT&PS)

Per insegnanti

Primo biennio degli Istituti Secondari di Secondo Grado.

Responsabili Rodolfo ZICH e Marco MEZZALAMA

Il progetto di “Computational Thinking e Problem Solving” (CT&PS) intende potenziare le possibili sinergie e complementarietà tra informatica, matematica e logica, per sostenere e consolidare il processo di riforma della scuola superiore di secondo grado, seguendo standard internazionali emergenti.

Il progetto intende far leva sullo sviluppo tecnico e tecnologico, assai rilevante, che gli Ambienti di Calcolo Evoluto (ACE) hanno fatto registrare negli ultimi tempi, promuovendo e sostenendo in modo crescente la convergenza dell’interesse della comunità didattica internazionale a farne ampio utilizzo.

IL PROGETTO CT&PS

Ha l'obiettivo di rinnovare/potenziare la formazione matematica :
- facendo leva su una buona formazione di base in scienze Informatiche
- costruendo con l’informatica l’asse portante della cultura Computational Thincking e Problem Solving

ATTIVITÀ PROPOSTE 

Creazione di un Laboratorio di CT&PS in cui, attraverso il lavoro condiviso condotto da 20 docenti (14 matematici e 6 informatici di Licei Scientifici) in workshops, si individuino attività/percorsi didattici coerenti con gli obiettivi formativi (Mat/Inf) del primo biennio.

La definizione / simulazione di due moduli informatici per il primo biennio per laformazione di base sulle Scienze Informatiche

AZIONI COMPLEMENTARI

- Due sessioni preliminari di formazione sulla programmazione Python/Maple per i docenti di matematica che ne percepiscano utilità ai fini di una più completa fruizione dell’attività seminariale.

- Tutoraggio on line a sostegno della attività dei docenti su piattaforma Maple/Moodle del progetto PP&S gestita dall’Università di Torino.
 

Visualizza la presentazione del progetto in occasione dell'inaugurazione del polo torinese.


ORGANIZZAZIONE E TEMPISTICHE

Le attività del laboratorio si sostanziano in 4 workshops dedicati allo sviluppo di casi studio.

  • 24 Marzo: Crittografia, l’importanza della sicurezza nelle transazioni on –line 
     
  • 31 Marzo: Dinamica di evoluzione delle popolazioni in ecosistema
     
  • 7 Aprile: Traffico stradale, simulazione di code
     
  • 14 Aprile: Algoritmi elementari, dal calcolo di Pi greco ai paradossi di Zenone (e problemi analoghi)

Al fine di agevolare la più proficua partecipazione ai suddetti workshops, vengono proposti in via opzionale 4 seminari preliminari per chi ritenesse utile una ripresa dei fondamenti di programmazione:

  • 17 e 24 Febbraio: Python
     
  • 10 e 17 Marzo: Maple
     

Quando: sempre il lunedì pomeriggio, con orario 14,30 – 17,30.
Dove: Dipartimento di Matematica dell’Università di Torino, via Carlo Alberto 10.

Il materiale prodotto nei workshop verrà messo a disposizione di tutte le Scuole che sono sollecitate ad individuare un osservatore tra i docenti, realizzando in tal modo un Osservatorio virtuale per l’indirizzamento dei successivi sviluppi del progetto.

La partecipazione ai workshop è limitata ad un numero di 20 docenti per motivi organizzativi.
 

È necessario iscriversi preventivamente al corso:
 

entro il 7 febbraio per la frequenza ai laboratori dei fondamenti di programmazione;

- entro il 28 febbraio per frequentare i 4 workshop.

 

Per iscriversi è necessario inviare una mail a didattica@accademiadellescienze.it oppure telefonare (ore 9-13; 15-18 dal lunedì al venerdì) al numero 011 5620047.

E’ previsto come riconoscimento della partecipazione all'iniziativa un attestato rilasciato dall'Accademia delle Scienze e dal MIUR.

 

Informatica lavorino assieme per individuare una proposta di attività/ percorso didattico coerente
con gli obiettivi formativi del biennio, attraverso la costruzione di esempi sviluppati nella filiera
modellazione rappresentazione traduzione in algoritmo-implementazione software.
2)Strumenti a disposizione: Linguaggio di programmazione di impiego generale (Python) e un ACE
(Maple)
3)Nella logica del PS/Computational Thinking l’impostazione è per problemi da affrontare e
implementare parte in Maple e parte in Python (o in entrambi gli ambienti)
Più in particolare i seminari affronteranno le seguenti tematiche:
· il nuova approccio al PP&PS con l’ausilio dello strumento informatico
· analisi di problemi in diversi domini applicativi e formalizzazione delle soluzione
· algoritmi e dati. Rappresentazione degli algoritmi mediante flow-chart
· cenni di programmazione in ambiente Python
· casi di studio derivanti dalla teoria dei giochi, dalla crittografia, dall’economia
· rappresentazione delle soluzioni in Python e/o Maple
· analisi della correttezza e efficacia delle soluzioni algoritmicheIl progetto intende accompagnare e rafforzare il PP&S100 in particolare per quanto riguarda:
- la formazione della docenza,
- la didattica laboratoriale,
- la predisposizione di moduli didattici di riferimento,
- la certificazione di percorsi/docenti/allievi;
cogliendo dalle stesse attività del progetto elementi di valutazione dell’impatto sistemico
delle strategie adottate, delle eventuali criticità, e delle opportune/necessarie revisioni in
un continuo confronto con la realtà internazionale.
Organizzazione e tempistica
L’organizzazione del progetto è in fasi, di cui la prima si svolgerà nel primo semestre del 2014, e
sarà articolato in 4 o 5 seminari di mezza giornata che avranno come obiettivi:
1)Far sperimentare ad un gruppo di 20 Docenti un “Lab-PS” in cui Docenti sia di Matematica sia di
Informatica lavorino assieme per individuare una proposta di attività/ percorso didattico coerente
con gli obiettivi formativi del biennio, attraverso la costruzione di esempi sviluppati nella filiera
modellazione rappresentazione traduzione in algoritmo-implementazione software.
2)Strumenti a disposizione: Linguaggio di programmazione di impiego generale (Python) e un ACE
(Maple)
3)Nella logica del PS/Computational Thinking l’impostazione è per problemi da affrontare e
implementare parte in Maple e parte in Python (o in entrambi gli ambienti)
Più in particolare i seminari affronteranno le seguenti tematiche:
· il nuova approccio al PP&PS con l’ausilio dello strumento informatico
· analisi di problemi in diversi domini applicativi e formalizzazione delle soluzione
· algoritmi e dati. Rappresentazione degli algoritmi mediante flow-chart
· cenni di programmazione in ambiente Python
· casi di studio derivanti dalla teoria dei giochi, dalla crittografia, dall’economia
· rappresentazione delle soluzioni in Python e/o Maple
· analisi della correttezza e efficacia delle soluzioni algoritmiche