Episode Transcript
[00:00:00] Speaker A: Unige Radio al Sesto Convegno sul Faculty Development. Bentornati, siamo qui col professor Giorgio Del Zanno. Professore, qual è stata l'esigenza o il problema principale da cui è nato il vostro progetto e intervento?
[00:00:11] Speaker B: Allora, il nostro laboratorio è nato dall'idea di provare a spiegare concetti, diciamo, di base dell'apprendimento automatico anche a studenti non di informatica, quindi utilizzando dei concetti semplici e degli esempi concreti, quindi in particolare abbiamo usato la musica, la composizione musicale, in maniera da poter evitare di andare nelle tecniche, nella parte più informatica e quindi abbiamo questa un po' l'esigenza, quella di trovare un modo per spiegare le cose in maniera semplice.
[00:00:36] Speaker A: E quali strumenti avete utilizzato per mettere insieme la, diciamo, didattica dell'informatica e la musica?
[00:00:43] Speaker B: Allora, didattica dell'informatica è in questo caso didattica dell'apprendimento automatico. Abbiamo utilizzato diversi strumenti, abbiamo usato ad esempio la Google Teachable Machine, che è uno strumento che permette di allenare modelli partendo da tracce sonore.
In particolare l'abbiamo fatto per poter costruire un classificatore per riconoscere diversi strumenti, il suono di strumenti. E poi abbiamo usato altri strumenti come gli AI Splitter, che sono strumenti basati su Deep Learning per estrarre il suono dei singoli strumenti partendo da un brano, quindi separare suoni. L'ultimo strumento che abbiamo usato sono strumenti per generare brani partendo da testo, quindi da testo a musica. Ci sono tre diversi tipologie di strumenti per questo tipo di lezione.
[00:01:32] Speaker A: E quali sono secondo lei i principali punti di forza che avete trovato e le principali criticità riscontrate durante la realizzazione di questo progetto?
[00:01:41] Speaker B: Allora, il punto di forza è che i concetti si riescono a far passare in maniera molto esemplificativa, cioè utilizzando la musica diventa chiaramente un messaggio che tutti conoscono. Riconoscere i suoni degli strumenti oppure estrarre i suoni degli strumenti da un brano esistente oppure costruire un nuovo brano sono tutti processi, meno male che Magari abbiamo anche provato a fare, quindi capiamo di cosa... tutti gli studenti, i partecipanti capiscono il contesto, capiscono l'obiettivo, i vari problemi che si vogliono affrontare. Questo è sicuramente un punto di forza. Quindi è un modo per spiegare quello che fa l'apprendimento automatico in una maniera molto concreta e vicino a quello che uno ha già provato a fare, magari diciamo per conto suo, in esperimenti con la musica.
Il punto debole potrebbe essere legato al fatto che chiaramente gli laboratori che abbiamo organizzato fino ad ora sono laboratori di circa un'ora e chiaramente non permettono di approfondire troppo la parte più diciamo metodologica che sta dietro l'apprendimento automatico quindi usiamo esempi però ovviamente non abbiamo tanto tempo per spiegare come funzionano le tecniche quindi potrebbe essere un punto debole. Servirebbe forse un approfondimento maggiore per spiegare un po' meglio veramente cos'è l'apprendimento automatico.
[00:02:53] Speaker A: Guardando invece il lato della docenza, che impatto ha avuto, oppure prevedete che possa avere questa iniziativa, sullo sviluppo professionale della figura del docente?
[00:03:03] Speaker B: Beh allora, diciamo, questo laboratorio come tanti altri che si possono organizzare, sempre utilizzando magari esempi concreti di dati oppure di appunto dati multimediali oppure dati testuali o dati numerici, secondo me potrebbero far parte del bagaglio, delle armi che potrebbe avere un docente per appunto costruire dei percorsi formativi legati anche all'intelligenza artificiale, in particolare il nostro il nostro laboratorio copre diverse dimensioni, va dalla prevenitore automatico tradizionale fino alla i-generativa, quindi questo tipo di impostazione potrebbe essere un'arma per poter parlare di questi argomenti in una maniera magari più accessibile anche a uno esperto.
[00:03:50] Speaker A: Ultima domanda, anche se abbastanza scontata perché si tratta alla fine di apprendimento automatico, quindi parliamo di qualcosa di estremamente moderno e contemporaneo, ma quali sono gli elementi più innovativi o distintivi del vostro approccio all'insegnamento tramite questo progetto?
[00:04:05] Speaker B: Allora, ovviamente nella nostra università, nel nostro dipartimento, ci sono tantissimi gruppi che lavorano sull'apprendimento automatico e fanno formazione. A noi sembrava che la musica fosse un argomento un po' meno coperto, da altri corsi anche divulgativi, quindi il nostro laboratorio forse si distingue proprio perché come dominio abbiamo preso l'idea della composizione musicale e questa è un po' la nostra peculiarità.
[00:04:33] Speaker A: Quindi coinvolgere anche gli studenti tramite qualcosa di appassionante come la musica per però insegnare dei concetti complessi e interessanti. Grazie professore, le auguriamo un buon proseguimento d'evento e una buona giornata.
[00:04:44] Speaker B: Grazie mille e grazie a Unigia Radio.
