Course Syllabus
Obiettivi
Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente acquisisce conoscenze avanzate sui fondamenti epistemologici dell'informatica come disciplina scolastica, sulle principali teorie dell'apprendimento applicate all'insegnamento dell'informatica (costruttivismo, costruzionismo, peer instruction) e sui quadri curricolari nazionali e internazionali (Indicazioni Nazionali MIUR, CSTA Standards, DigComp).
Comprende la differenza tra informatica come scienza e uso degli strumenti digitali, e sa collocare il pensiero computazionale nel dibattito scientifico internazionale della CS Education.
Il corso fornisce le basi teoriche e gli strumenti pratici per l'insegnamento dell'informatica nella scuola. Partendo dai fondamenti della CS Education, si sviluppano competenze di progettazione curricolare, scelta di metodologie didattiche attive e valutazione degli apprendimenti, con riferimenti alle Indicazioni Nazionali e ai percorsi abilitanti per i docenti.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Lo studente è in grado di applicare le conoscenze teoriche alla progettazione concreta di percorsi didattici per la scuola secondaria. Sa utilizzare framework operativi come il backward design (Wiggins & McTighe) e la tassonomia di Bloom rivista per l'informatica per costruire unità di apprendimento (UdA) coerenti e verificabili.
Sa scegliere e utilizzare strumenti e ambienti di apprendimento appropriati (attività unplugged, Scratch, Python, PRIMM, robotica) in funzione del livello scolastico e degli obiettivi didattici
Autonomia di giudizio
Lo studente è in grado di valutare criticamente metodologie didattiche, strumenti e risorse per l'insegnamento dell'informatica, argomentando le proprie scelte in relazione al contesto scolastico, al livello degli studenti e agli obiettivi curricolari.
Sa riconoscere e affrontare le misconcezioni tipiche nell'apprendimento della programmazione e delle strutture dati, adattando le strategie didattiche di conseguenza. Sviluppa capacità riflessiva sulla propria pratica attraverso i diari riflessivi e il feedback strutturato post micro-teaching.
Abilità comunicative
Lo studente sa comunicare contenuti informatici in modo chiaro, efficace e adeguato al livello del destinatario (studenti di scuola secondaria di primo e secondo grado). Attraverso il micro-teaching, dimostra la capacità di condurre una lezione strutturata, gestire i tempi, rispondere alle domande degli studenti e adattare la comunicazione al contesto.
Sa fornire e ricevere feedback strutturato tra pari, utilizzando griglie di osservazione condivise, e sa redigere relazioni di riflessione sulla propria pratica didattica.
Capacità di apprendimento
Lo studente sviluppa la capacità di aggiornarsi autonomamente sui temi della CS Education, disciplina in rapida evoluzione, attraverso la lettura critica di articoli di ricerca, la partecipazione a comunità professionali e l'osservazione sul campo (uscite in scuole secondarie).
Acquisisce gli strumenti concettuali e metodologici per proseguire la propria formazione professionale continua come docente di informatica, anche in relazione ai percorsi abilitanti all'insegnamento (TFA e percorsi di abilitazione D.Lgs. 36/2022).
Obiettivi
Il corso fornisce le basi teoriche e gli strumenti pratici per l'insegnamento dell'informatica nella scuola. Partendo dai
fondamenti della CS Education, si sviluppano competenze di progettazione curricolare, scelta di metodologie
didattiche attive e valutazione degli apprendimenti, con riferimenti alle Indicazioni Nazionali e ai percorsi abilitanti
per i docenti.
Contenuti sintetici
Conoscenze e comprensione
- Fondamenti epistemologici dell'informatica come disciplina scolastica
- Principali teorie dell'apprendimento applicate all'informatica (costruttivismo, costruzionismo)
- Quadri curricolari nazionali e internazionali
Capacità e abilità
- Progettare unità didattiche con obiettivi, metodi e criteri di valutazione coerenti
- Scegliere e utilizzare strumenti e metodologie (unplugged, Scratch, Python, PRIMM) in base al livello
- Condurre micro-lezioni e ricevere feedback strutturato tra pari
Programma esteso
Informatica come disciplina scolastica
Cos'è l'informatica? Perché insegnarla? Storia e identità della disciplina, differenza tra informatica e uso degli strumenti digitali, il pensiero computazionale e i suoi limiti come concetto ombrello.
Keywords: Epistemologia dell'informatica, Pensiero computazionale Informatica vs. digital literacy
Teorie dell'apprendimento e didattica attiva
Costruttivismo, costruzionismo (Papert), peer instruction (Mazur), flipped classroom. Misconcezioni tipiche degli studenti nell'apprendimento della programmazione e delle strutture dati.
Keywords: Papert & Logo, Misconcezioni in programmazione, Peer instruction, Flipped classroom, Pair programming, metodologie di insegnamento unplugged, metodologia PRIMM
Progettazione curricolare e UdA
Dal curricolo alla singola lezione: framework backward design (Wiggins & McTighe), tassonomia di Bloom rivista per l'informatica, scrittura di obiettivi operativi, scelta dei contenuti per ciclo scolastico.
Keywords: Backward design, Tassonomia di Bloom, Indicazioni Nazionali, UdA pratiche, Differenziazione
Strumenti e ambienti di apprendimento
Attività unplugged (CS Unplugged), ambienti block-based (Scratch, App Inventor), testo (Python), robotica educativa, intelligenza artificiale nella didattica. Criteri di scelta in base a età e obiettivi.
Keywords: CS Unplugged, Scratch, Python didattico, Robotica, AI in classe, Accessibilità digitale
Valutazione e sviluppo professionale
Valutazione formativa e sommativa in informatica, rubriche e portfolio, autovalutazione degli studenti. Micro-teaching: ogni studente conduce una mini-lezione (15 min) ricevendo feedback strutturato. Cenni alla ricerca in CS Education.
Keywords: Valutazione autentica, Rubriche, Micro-teaching, Feedback tra pari, CS Education research
Prerequisiti
Gradita, ma non indispensabile, conoscenza del linguaggio Python.
Modalità didattica
Struttura dei 5 moduli
La progressione va dal "perché" (identità della disciplina) al "come fare" (strumenti e micro-teaching), con la progettazione curricolare al centro come cerniera tra teoria e pratica.
Distribuzione teoria/pratica: i moduli 1-2 sono più teorici (ma con discussioni attive), mentre 3–5 spostano progressivamente il peso sul laboratorio, che rappresenta circa il 50% del monte ore complessivo.
Delle 52 ore complessive del corso, 20 sono svolte a distanza in modalità blended learning. Sono previste attività di scambio con docenti di scuola secondaria (secondo modalità da stabilire, possibilmente con uscite di osservazione sul campo) in modo da osservare e sperimentare i metodi di insegnamento dell'informatica in itinere.
Materiale didattico
Orit Hazzan, Noa Ragonis, Tami Lapidot. Guide to Teaching Computer Science - An activity based approach. Third edition, Springer Nature Switzerland, 2020, ISBN 978-3-030-39359-5.
Slide del corso.
Articoli suggeriti dal docente.
Altre risorse:
Guzdial, M. (2015). Learner-Centered Design of Computing Education. Morgan & Claypool.
Wing, J. M. (2006). Computational thinking. CACM, 49(3), 33–35.
Wiggins, G. & McTighe, J. (2005). Understanding by Design. ASCD.
CSTA K–12 CS Standards (2017, aggiornamento 2022). csteachers.org
CS Unplugged. csunplugged.org — attività unplugged pronte all'uso.
MIUR Indicazioni Nazionali per il Liceo Scientifico e gli Istituti Tecnici (Informatica).
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Esame orale basato su un esercizio completo di progettazione didattica in informatica. La valutazione sarà cosi suddivisa:
- Progetto UdA (50%): Lo studente progetta un'unità di apprendimento completa su un argomento di informatica per la scuola secondaria, comprensiva di obiettivi operativi, sequenza delle attività, strumenti scelti e criteri di valutazione degli studenti. Il progetto viene discusso oralmente durante l'esame, dove il candidato motiva le scelte didattiche e risponde a domande critiche del docente.
- Micro-teaching (30%): Lo studente conduce in aula una mini-lezione di 15–20 minuti su un argomento a scelta, rivolta al docente che simula il ruolo di classe di scuola secondaria. Alla lezione segue una riflessione in cui il candidato analizza punti di forza e criticità della propria performance, tenendo conto del feedback ricevuto.
- Partecipazione e diari riflessivi (20%): Nel corso delle settimane di lezione, lo studente redige brevi diari riflessivi (circa mezza pagina) dopo le sessioni laboratoriali, documentando cosa ha appreso, cosa lo ha sorpreso e come collegherebbe i contenuti alla propria futura pratica didattica. La valutazione tiene conto sia della regolarità nella consegna sia della profondità della riflessione.
Orario di ricevimento
Su appuntamento
Sustainable Development Goals
Aims
Knowledge and understanding
Students acquire advanced knowledge of the epistemological foundations of computer science as a school subject, of the main learning theories applied to CS teaching (constructivism, constructionism, peer instruction), and of national and international curriculum frameworks (Italian National Guidelines, CSTA Standards, DigComp).
They understand the distinction between computer science as a discipline and the mere use of digital tools, and can situate computational thinking within the international CS Education research debate.
Applying knowledge and understanding
Students are able to apply theoretical knowledge to the concrete design of instructional sequences for secondary school. They can use operational frameworks such as backward design (Wiggins & McTighe) and the revised Bloom's taxonomy for computing to build coherent, assessable teaching units.
They can select and use appropriate learning tools and environments (unplugged activities, Scratch, Python, PRIMM, robotics) according to the school level and learning objectives.
Making judgements
Students are able to critically evaluate teaching methodologies, tools, and resources for CS education, justifying their choices in relation to the school context, student level, and curriculum objectives.
They can identify and address common misconceptions in the learning of programming and data structures, adapting teaching strategies accordingly. They develop reflective practice through learning journals and structured post-lesson feedback.
Communication skills
Students can communicate computing content clearly, effectively, and in a manner appropriate to the audience (lower and upper secondary school students). Through micro-teaching, they demonstrate the ability to deliver a structured lesson, manage time, respond to student questions, and adapt their communication to the context.
They can give and receive structured peer feedback using shared observation grids, and can write reflective reports on their own teaching practice.
Learning skills
Students develop the capacity to independently keep up to date with CS Education, a rapidly evolving field, through the critical reading of research articles, participation in professional communities, and field observation in secondary schools.
They acquire the conceptual and methodological tools to pursue continuous professional development as computer science teachers, including in relation to Italian teacher qualification pathways (TFA and D.Lgs. 36/2022).
Contents
Knowledge and Understanding
• Epistemological foundations of computer science as a school subject
• Key learning theories applied to computer science (constructivism, constructionism)
• National and international curriculum frameworks
Skills and Abilities
• Design teaching units with coherent objectives, methods, and assessment criteria
• Select and use tools and methodologies (unplugged, Scratch, Python, PRIMM) according to the level
• Conduct micro-lessons and receive structured peer feedback
Detailed program
Computer Science as a School Subject
What is computer science? Why teach it? History and identity of the discipline, the difference between computer science and digital literacy, computational thinking and its limits as an umbrella concept.
Keywords: Epistemology of CS, Computational thinking, CS vs. digital literacy
Learning Theories
Constructivism (Piaget, Vygotsky), constructionism (Papert), cognitivism. Applications to computer science: zones of proximal development in coding, scaffolding.
Keywords: Constructivism, Constructionism, Papert & Logo, Scaffolding, ZPD
Active Teaching Methodologies
Peer instruction, flipped classroom, pair programming, PRIMM, problem-based learning. Typical misconceptions in programming learning and how to address them.
Keywords: Peer instruction, Flipped classroom, Pair programming, PRIMM, Misconceptions
Assessment of Learning
Formative vs. summative assessment, rubrics, digital portfolios. Self-assessment and peer assessment. Introduction to CS Education as a research field.
Keywords: Formative assessment, Rubrics, Portfolio, CS Education research
Curriculum Design and Teaching Units
Backward design (Wiggins & McTighe), Bloom's taxonomy revised for computer science, writing operational objectives, choosing content by school cycle.
Keywords: Backward design, Bloom's taxonomy, National Guidelines, Teaching unit design, Differentiation
Tools and Learning Environments
Unplugged activities (CS Unplugged), block-based environments (Scratch, App Inventor), Python for education, educational robotics, artificial intelligence in the classroom.
Keywords: CS Unplugged, Scratch, Python for education, Robotics, AI in schools, Digital accessibility
Micro-teaching and Feedback
Each student teaches a mini-lesson (15–20 min) on a topic of their choice. Structured peer observation, feedback using an agreed grid, post-lesson reflection.
Keywords: Micro-teaching, Structured feedback, Peer observation, Reflection
Prerequisites
Knowledge of Python is welcome but not required.
Teaching form
Blended learning. 20 hours of the 52 total amount are delivered online. Exchange activities with secondary school teachers are planned, possibly including field observation visits.
Textbook and teaching resource
Orit Hazzan, Noa Ragonis, Tami Lapidot. Guide to Teaching Computer Science - An activity based approach. Third edition, Springer Nature Switzerland, 2020, ISBN 978-3-030-39359-5.
Course slides.
Papers suggested by the teacher(s).
Other resources:
Guzdial, M. (2015). Learner-Centered Design of Computing Education. Morgan & Claypool.
Wing, J. M. (2006). Computational thinking. CACM, 49(3), 33–35.
Wiggins, G. & McTighe, J. (2005). Understanding by Design. ASCD.
CSTA K–12 CS Standards (2017, aggiornamento 2022). csteachers.org
CS Unplugged. csunplugged.org — attività unplugged pronte all'uso.
MIUR Indicazioni Nazionali per il Liceo Scientifico e gli Istituti Tecnici (Informatica).
Semester
Second semester - A.Y. 2026/2027
Assessment method
Oral examination based on a complete instructional design exercise. Assessment breakdown:
- Teaching Unit Project (50%) — The student designs a complete teaching unit on a computer science topic for secondary school, including operational objectives, activity sequence, chosen tools, and student assessment criteria. The project is discussed orally during the exam, where the candidate justifies their didactic choices and responds to critical questions from the instructor.
- Micro-teaching (30%): The student delivers a 15–20 minute mini-lesson in class on a topic of their choice, addressed to the instructor who simulates the role of a secondary school class. The lesson is followed by a reflection in which the candidate analyses the strengths and weaknesses of their own performance, taking into account the feedback received.
- Participation and reflective journals (20%): Throughout the weeks of the course, the student writes short reflective journals (approximately half a page) after each laboratory session, documenting what they have learned, what surprised them, and how they would connect the content to their future teaching practice. The assessment takes into account both the regularity of submission and the depth of reflection.
Office hours
By appointment.
Sustainable Development Goals
Staff
-
Fabio Sartori
