Il Robot Fattorino – IA e Logistica Intelligente con Arduino Alvik Primaria 4h Lab in presenza

Il laboratorio si sviluppa come una sfida pratica focalizzata, divisa in due parti da due ore ciascuna: Prima Parte: Organizzazione e Addestramento (2 Ore) ● Il contesto (Smart Logistics): Introduzione al funzionamento dei moderni centri di smistamento automatizzati. Come fanno i robot a sapere dove portare i pacchi? ● Creazione del Dataset visivo: I docenti disegnano o stampano cartoncini con forme geometriche ben distinte che rappresentano le priorità di spedizione: 1. Triangolo (Merce Fragile). 2. Cerchio (Merce Urgente). ● L'allenamento dell'IA: Tramite la webcam del PC, i docenti istruiscono l'algoritmo a blocchi a riconoscere al volo le forme mostrando i cartoncini, sperimentando i principi base del Machine Learning. Seconda Parte: Alvik Smistatore in Azione (2 Ore) ● Il Codice di Movimento: I docenti collegano le risposte dell'IA ai motori e ai LED di Arduino Alvik. Il robot deve reagire ai comandi visivi inviati dal computer: ○ Se l'IA riconosce Triangolo (Fragile) :Alvik si muove in avanti con cautela (velocità ridotta), imposta i LED su Giallo e si ferma nell'area di stoccaggio dedicata. ○ Se l'IA riconosce Cerchio (Urgente):Alvik accelera la marcia in avanti, imposta i LED su Verde e fa una rotazione per indicare la consegna rapida. ○ Se il sensore di distanza (Time of Flight - ToF) rileva un ostacolo imprevisto sulla pista.Il robot blocca subito i motori e fa lampeggiare i LED di Rosso (blocco linea di sicurezza). ● Riflessione didattica: Analisi dei problemi di inquadratura o di luce che possono confondere l'IA, per mostrare come spiegare agli alunni che le macchine dipendono sempre dalla precisione dei dati umani. Livelli di Competenza (DigCompEdu) Livello in Uscita: B2 (Esperto) Il docente sa progettare micro-attività laboratoriali capaci di unire in poco tempo la geometria piana (forme) con la logica computazionale e i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale. Mappatura delle Competenze Specifiche Area DigCompEdu Competenza Core Obiettivo Formativo del Modulo Area 2: Risorse Digitali Creare e modificare risorse Saper associare categorie geometriche (forme) a variabili di movimento e di colore dei LED sul robot Alvik. Area 3: Insegnamento Pratiche di insegnamento Saper strutturare una sessione intensiva di 4 ore alternando momenti di spiegazione logica a test pratici in pista. Area 6: Competenze studenti AI & Data Literacy Fornire ai docenti le chiavi per spiegare agli alunni l'uso dell'IA nei servizi reali di automazione e spedizione merci. Articolazione Oraria (Modulo da 4 Ore) ● Ora 1: Concetto di logistica intelligente e scomposizione del problema. Preparazione del set di cartoncini geometrici (Dataset). ● Ora 2: Addestramento e validazione del modello di Machine Learning (Triangolo/Cerchio) tramite webcam. ● Ora 3: Programmazione delle reazioni di Alvik a blocchi (calibrazione velocità motori, colori dei LED di stato e logica del sensore di distanza ToF). ● Ora 4: Test pratico di simulazione magazzino, risoluzione degli errori logici di movimento (debugging) e condivisione delle schede didattiche pronte per la classe.