Problemi d’età: un modello, cinque versioni
Dal problema dei 40 e 30 anni al caso 69–65: ricaviamo il modello (4k, 3k) e risolviamo cinque varianti con l’IA.
LeggiIntelligenza artificiale e pensiero
Intelligenza artificiale e pensiero
Saggi su come cambiano il ragionamento, la formazione e il lavoro nell’epoca dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale e pensiero
Il programmatore nell’epoca dell’intelligenza artificiale
Dal metodo MOSAICO alla programmazione guidata dall’intento: esperienza, architettura, verifica e responsabilità.
LeggiMatematica nell’epoca dell’intelligenza artificiale
Che cosa insegnare quando una macchina sa già risolvere gli esercizi? Un saggio sulla scuola del ragionamento, con esempi e lezioni simulate.
LeggiSe chiamo qualcuno ad aiutarmi, perché dovrei impiegare più tempo?
Una lezione con l’IA: perché la media dei tempi è sbagliata, come sommare il lavoro e ricavare t = (a × b) ÷ (a + b) senza minimo comune multiplo.
LeggiLe castagne, le età e le ipotesi nascoste dell’IA
Una lezione simulata: 770 castagne, tre bambine e una domanda decisiva. Come distinguere rapporti, età possibili e ipotesi aggiunte dall’IA.
LeggiSe possiamo chiedere tutto all’IA, perché dobbiamo ancora studiare?
Un dibattito simulato con tre esempi: soluzioni incomplete, nuove domande e riuso del codice. Ottenere una risposta non significa aver capito.
LeggiLa risposta non è la fine: esplorare la matematica con l’IA
Una lezione simulata: da Pitagora alle percentuali, le domande successive trasformano le risposte dell’IA in un percorso di esplorazione matematica.
LeggiIl codice funziona. Ma chi governa la complessità?
Dalle viste SQL alla documentazione automatica: perché una collaborazione più stretta tra IA e progettista trasforma codice funzionante in software di qualità.
LeggiQuando una soluzione corretta è progettata male
Una lezione su IA, numeri casuali e metodo MOSAICO: da RandomNumero a RandomRange, per distinguere correttezza, riuso e responsabilità.
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