- Ma a cosa mi serve la matematica? di Douglas Corey. Un professore americano risponde alla domanda che tutti i professori di matematica si sentono fare ogni anno (e non solo quelli di matematica): www.ilpost.it/2014/12/03/utilita-matematica/
- I danni del bravo insegnante di Rosetta Zan: matematica-old.unibocconi.it/interventi/danni.htm.
- Un bravo prof di matematica insegna a risolvere i problemi. E a sbagliare. Chiacchierata con Rosetta Zan di Nicola Di Turi. La matematica è una palestra che rende i ragazzi più forti. L’errore non è un fallimento ma il percorso necessario per arrivare alla soluzione: www.corriere.it/scuola/primaria/15_settembre_12/matematica-convegno-siena-rosetta-zan-problemi-errori-prof-sbagliare-f332e900-5932-11e5-bbb0-00ab110201c3.shtml
giovedì 16 marzo 2017
Per riflettere sulla didattica della matematica
Tre interventi, due di Rosetta Zan, dipartimento di Matematica, Università di Pisa, e uno di Douglas Corey, docente di matematica presso la Brigham Young University, Provo, Utah, per riflettere sull'insegnamento della matematica:
venerdì 10 marzo 2017
Deep Learning
Dalle reti neurali artificiali alla vera intelligenza artificiale
Riccardo Zecchina - Dipartimento di Scienza Applicata e Tecnologia (DISAT) - Politecnico di TorinoRiccardo Zecchina è ordinario di Fisica teorica al Politecnico di Torino e responsabile dell’unità di Inferenza statistica e Biologia computazionale alla Human Genetics Foundation (HuGeF, Torino). Tra i suoi interessi di ricerca possiamo elencare la fisica statistica, neuroscienze computazionali e biologia computazionale, algoritmi distribuiti per l’ottimizzazione e l’inferenza statistica.
La slide in cui Zecchina mette a confronto il metodo scientifico di Galilei e il processo per la conoscenza scientifica nel prossimo futuro |
L'occasione di ascoltare il professor Zecchina l'abbiamo avuta anzi, l'abbiamo cercata costruendo la visita di istruzione in modo che ci trovassimo a Torino il nove di marzo (2017) in occasione del suo intervento a Giovedìscienza dal titolo Dalle reti neurali alla vera intelligenza artificiale.
La parte per noi interessante della conferenza è stato il paragone tra il metodo scientifico così come lo definì Galilei e la nuova struttura della conoscenza scientifica che si va delineando grazie (o a causa) della grande abbondanza di dati sperimentali, abbondanza che richiede ormai nuove tecniche per la costruzione di un modello di analisi del fenomeno studiato.
Proprio la costruzione del modello è il cardine dell'attività di alternanza scuola-lavoro della classe e il centro di gravità del progetto (vedi Progetto per un laboratorio di matematica in questo stesso blog.
L'intervento del professor Zecchina, davvero interessante e facilmente comprensibile anche a un pubblico non specializzato, è disponibile qui di seguito. La parte che ci interessa direttamente è discussa circa sette minuti dopo l'inizio.
Potete sperimentare un simulatore di reti neurali artificiali che mostra come avviene l'apprendimento delle reti all'indirizzo: playground.tensorflow.org.
Proprio la costruzione del modello è il cardine dell'attività di alternanza scuola-lavoro della classe e il centro di gravità del progetto (vedi Progetto per un laboratorio di matematica in questo stesso blog.
L'intervento del professor Zecchina, davvero interessante e facilmente comprensibile anche a un pubblico non specializzato, è disponibile qui di seguito. La parte che ci interessa direttamente è discussa circa sette minuti dopo l'inizio.
Potete sperimentare un simulatore di reti neurali artificiali che mostra come avviene l'apprendimento delle reti all'indirizzo: playground.tensorflow.org.
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