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Corso pratico su ChatGPT: dalla base ai social e all’ufficio ad Aosta

Aosta diventa centro di formazione su ChatGPT con tre corsi pratici, una selezione di skill scaricabili e un’analisi sugli effetti dell’AI nella didattica.

Corso pratico su ChatGPT: dalla base ai social e all’ufficio ad Aosta

Nel cuore di Aosta, la Cartolibreria BrivioDue ha lanciato una serie di incontri dedicati all’intelligenza artificiale. La giornalista e digital strategist Genny Perron, con più di vent’anni di esperienza, guida tre percorsi pensati per far parlare la tecnologia quotidiana, i social e l’ambiente d’ufficio.

Calendario e contenuti dei corsi ChatGPT a Aosta

Il programma, valido per tutto ottobre, si articola in tre moduli distinti. Il ChatGPT Base è aperto anche a chi non ha mai toccato lo strumento: due lezioni il 3 e il 17 ottobre, dalle 10:00 alle 12:30, per imparare a formulare prompt efficaci, a manipolare testi e immagini, e a organizzare dati in tabelle. Il costo è di 80 €, con un massimo di dieci partecipanti per garantire esercitazioni pratiche.

ChatGPT e Social Media

Il 10 ottobre, sempre dalle 10:00 alle 12:30, si svolge una sessione di 150 minuti focalizzata sui social media. I partecipanti scopriranno come generare idee, scrivere caption, programmare un piano editoriale e ottimizzare la presenza online grazie all’AI. Il prezzo è di 40 €.

ChatGPT per gli uffici

Due incontri di tre ore, il 9 e il 16 ottobre, dalle 14:30 alle 17:30, affrontano l’uso di ChatGPT in ambito professionale: redazione di email, sintesi di documenti, supporto ai fogli di calcolo e gestione delle informazioni. Il pacchetto completo costa 100 €, con classi limitate a dieci iscritti.

Skill open source per potenziare ChatGPT

Parallelamente ai corsi, è disponibile una selezione di dieci skill scaricabili dal repository dkyazzentwatwa/chatgpt-skills. Queste procedure riutilizzabili consentono a ChatGPT di eseguire attività specifiche in modo più coerente, dal riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) alla conversione di formati documentali, dall’analisi di dataset alla creazione di calcoli finanziari.

Esempi pratici di skill più richieste

Tra le più utili troviamo OCR Document Processor in grado di estrarre testo da foto, PDF scansionati o ricevute, restituendo output in Markdown, JSON o HTML; Document Converter Suite che passa da PDF a DOCX, PPTX, XLSX e altri formati, includendo operazioni di unione o rotazione; e Data Storyteller che trasforma un foglio di calcolo in una narrazione comprensibile con visualizzazioni e raccomandazioni.

Altri script, come Financial Calculator guidano l’utente a impostare ipotesi (tasso, inflazione, durata) prima di generare scenari di investimento, mentre Image Enhancement Suite centralizza funzioni di ridimensionamento, rimozione sfondo e generazione di palette. Ogni skill è accompagnata da un file SKILL.md da caricare in un GPT personalizzato o da adattare alle specifiche del proprio ambiente AI.

Intelligenza artificiale e didattica: cosa dicono gli studi recenti

Il dibattito sull’uso dell’AI nella didattica si è evoluto rapidamente. Dopo aver misurato la diffusione degli strumenti, la ricerca ora indaga come gli studenti li impiegano, quali compiti affrontano e quali effetti hanno sull’apprendimento. Gli studi mostrano che l’AI, se usata per elaborare testi, analizzare dati o generare contenuti multimediali può accelerare la produzione di materiali di studio, ma richiede un controllo umano per evitare errori di interpretazione.

Un punto cruciale è la differenza tra skillGPT personalizzati e agenti. Mentre una skill fornisce una procedura step-by-step (ad esempio analizzare uno scontrino), un agente può interagire con strumenti esterni, come caricare più ricevute, creare un foglio Excel e preparare una bozza di email. Questa distinzione è importante per i docenti che vogliono introdurre l’AI in classe senza delegare completamente il processo decisionale allo strumento.

Infine, la combinazione di corsi pratici e skill open source offre un percorso completo: i partecipanti ad Aosta potranno apprendere le basi, sperimentare con casi d’uso reali e, al ritorno al lavoro o allo studio, sfruttare le skill per automatizzare attività ripetitive, migliorando efficienza e qualità dei risultati.

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