Il Robot Contadino – IA e Smart Farming con Arduino Alvik Primaria 4h Lab in presenza

Prima Parte: Analisi del Problema e Addestramento (2 Ore) ● Il contesto (STEAM & Green): Si introduce lo scenario. Come fa un'azienda agricola moderna a controllare chilometri di campi? Usa i robot e l'IA per monitorare la salute delle piante senza sprecare acqua o pesticidi. ● Creazione del Dataset visivo: I docenti disegnano o stampano delle carte che rappresentano lo stato di una pianta: 1. Pianta Sana (es. foglia verde). 2. Pianta Malata/Inaridita (es. foglia secca o marrone). 3. Presenza di Parassiti (es. il disegno di un insetto). ● L'allenamento dell'IA: Utilizzando la webcam del PC, i docenti addestrano l'algoritmo a blocchi a認識 istantaneamente lo stato di salute della pianta mostrando i cartoncini alla telecamera. Seconda Parte: Alvik in Missione nella Serra (2 Ore) ● Il Codice Condizionale: I docenti collegano i blocchi di riconoscimento dell'IA alle reazioni fisiche di Arduino Alvik. Il robot deve pattugliare la serra e reagire ai dati inviati dal computer: ○ Se l'IA riconosce Pianta Sana :Alvik accende i LED di verde e prosegue il cammino in avanti. ○ Se l'IA riconosce Pianta Malata: Alvik si ferma e fa un piccolo movimento avanti e indietro (simula l'irrigazione o il rilascio di nutrimento). ○ Se l'IA riconosce Parassiti :Alvik interrompe la marcia, fa una manovra di retromarcia per allontanarsi dal pericolo e attiva il lampeggio rapido di colore rosso dei suoi LED per segnalare visivamente l'anomalia. ● Didattica dell'errore: Si sperimenta cosa succede se la telecamera è posizionata male o se i disegni si assomigliano troppo, riflettendo con i docenti su come spiegare agli alunni l'importanza della precisione dei dati nell'IA. Livelli di Competenza (DigCompEdu) Livello in Uscita: B2 (Esperto) Il docente sa contestualizzare l'uso dell'Intelligenza Artificiale all'interno di una tematica cruciale come l'ecologia, dimostrando come la tecnologia possa risolvere problemi reali legati agli obiettivi dell'Agenda 2030. Mappatura delle Competenze Specifiche Area DigCompEdu Competenza Core Obiettivo Formativo del Modulo Area 2: Risorse Digitali Creare e modificare risorse Saper associare categorie di riconoscimento visivo (Stato della pianta) a comportamenti motori e luminosi (LED di stato) del robot Alvik. Area 3: Insegnamento Pratiche di insegnamento Saper strutturare una lezione "focalizzata", capace di combinare in sole 4 ore la teoria del problema (sostenibilità) alla prima applicazione pratica (coding). Area 6: Competenze studenti Risoluzione di problemi e pensiero critico Abilitare i docenti a stimolare negli studenti una riflessione critica: l'IA non sostituisce l'uomo, ma lo aiuta a monitorare la natura in modo più efficiente. Articolazione Oraria (Modulo da 4 Ore) ● Ora 1: Introduzione allo Smart Farming e all'agricoltura di precisione. Configurazione rapida dell'interfaccia a blocchi e preparazione dei cartoncini visivi delle piante. ● Ora 2: Addestramento guidato del modello di Machine Learning tramite webcam. Test di affidabilità del riconoscimento delle tre categorie (Sana, Malata, Parassiti). ● Ora 3: Programmazione dei comportamenti di Alvik a blocchi. Sviluppo delle routine di risposta visive e motorie (azione dei motori, attivazione dei LED di stato verdi o lampeggianti rossi). ● Ora 4: Test finale del "Rover Contadino" sulla pista, debugging dei falsi positivi dell'IA.