fbpx Con Coderbot si impara giocando | Scienza in rete

Con Coderbot si impara giocando

Primary tabs

Coderbot, il robot programmabile orientato alla didattica. Credit: coderbot.org.

Read time: 1 min

 

Avete mai pensato di poter costruire e programmare un robot? Grazie a questo laboratorio interattivo potrete provare a farlo sperimentando, mettendo alla prova le potenzialità del vostro ragionamento. Edoardo Datteri, del dipartimento di scienze umane per la formazione "Riccardo Massa" dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca, ci spiega in che cosa consiste la robotica educativa.

Nello stand "Con Coderbot si impara giocando!", visitabile all'interno del Meet Me Tonight presso i giardini di Porta Venezia, sarà disponibile un’area “tinkering” dotata di robot, circuiti elettronici, sensori, motori, computer e una stampante 3D. Questo è il luogo ideale per dare spazio alla vostra creatività! Giochi e attività interattive permetteranno ad adulti e bambini in relativa autonomia, grazie alla mediazione e facilitazione dello staff, di approcciarsi per la prima volta alla programmazione robotica. Le attività coinvolgeranno robot specificamente progettati a uso didattico, tra cui il LEGO Mindstorms, il BeeBot, e il Coderbot, e piattaforme di sviluppo come Arduino e Raspberry PI. Le attività riguarderanno la costruzione e la programmazione di robot nonché la teorizzazione sul comportamento di robot già costruiti. Il laboratorio sarà visitabile il 29 e il 30 settembre durante il Meet Me Tonight di Milano presso i Giardini "Indro Montanelli" di Porta Venezia.

 


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

LLM e ricerca scientifica: opportunità, rischi e controlli

disegno di ricercatore al computer

Come integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità? Gli LLM sono utili quando velocizzano lavoro ripetitivo e preparatorio. Diventano rischiosi quando il loro output entra direttamente nel processo di validazione o nella decisione scientifica. La questione da porre non è se ma come integrarli nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità.

Immagine di copertina realizzata con ChatGPT

Nel discorso pubblico, intelligenza artificiale e Large Language Model (LLM) vengono spesso usati come sinonimi. Non lo sono. L'IA è il campo più ampio che comprende tecniche diverse — dai sistemi simbolici all'apprendimento automatico, dalla visione artificiale alla robotica, fino ai modelli generativi. Gli LLM sono una classe specifica di questi sistemi: modelli addestrati su grandi quantità di testo e, sempre più spesso, di dati multimodali, capaci di produrre risposte linguisticamente plausibili, codice, sintesi, classificazioni e proposte operative.