Se anche voi, come me, passate le serate a interrogarvi su come rendere le scienze e le discipline STEM un briciolo più vicine al linguaggio dei nostri studenti, sapete che ogni webinar può trasformarsi in una tana del bianconiglio.
Non molto tempo fa ho seguito un bellissimo webinar di Mauro Sabella (grandissimo formatore per la didattica innovativa, di cui vi straconsiglio di spulciare il sito Se faccio imparo), incentrato proprio sui cartoon generati con l'Intelligenza Artificiale come "gancio" iniziale per le lezioni. L'idea mi ha letteralmente folgorato. Mi sono detto: "Giorgio, devi assolutamente provarci per sperimentare il loro uso didattico!".
Ma, come spesso accade quando si passa dalla teoria alla pratica d'aula... sono arrivati i primi grattacapi tecnici. Oggi voglio raccontarvi come li ho risolti e, soprattutto, come sto pensando di ribaltare questa tecnica per farne un'attività attiva da proporre direttamente ai ragazzi.
Un primo esperimento fallimentare per il glucosio
I generatori di immagini e video IA sono straordinari, ma hanno un enorme difetto: non sanno nulla di chimica rigorosa. Se chiedete a una qualunque IA generativa di disegnare la molecola del glucosio (C6H12O6), vi restituirà quasi certamente un'immagine bellissima, magari con uno stile cartoon accattivante, ma con un numero di atomi di carbonio a caso, legami impossibili e una struttura geometricamente fantasiosa. Per noi docenti di scienze, un errore del genere rende il video inutilizzabile.
Come uscirne senza perdere lo stile "cartoon" accattivante? i primi esperimenti si sono scontrati con queste difficoltà. Grazie anche ai suggerimenti di una gentile collega ho superato l'iniziale scoraggiamento.
Ecco la mia ricetta in tre passaggi.
Per prima cosa sono andato su MolView.com, una risorsa gratuita spettacolare per visualizzare molecole in 3D in modo scientificamente accurato. Lì ho trovato, già presente, la struttura tridimensionale esatta del glucosio. Ci sono comunque altri siti da cui è possibile trarre la struttura della molecola.
Ho fatto uno screenshot della molecola in 3D e l'ho caricata su Gemini. Invece di chiedere a Gemini di disegnare direttamente, ho sfruttato le sue capacità di analisi d'immagine e di prompting. Ho specificato lo scopo del lavoro e l'app Vids su cui volevo ottenere il video. Gli ho chiesto di analizzare lo screenshot tridimensionale e di scrivere una descrizione dettagliatissima in lingua inglese della molecola, specificando la disposizione spaziale degli atomi, i colori convenzionali delle sfere (grigio per il carbonio, rosso per l'ossigeno, bianco per l'idrogeno) e la geometria dei legami allo scopo di fornire i dettagli all’app Vids.
Perché in inglese? Semplice: i modelli di generazione d'immagine rispondono ancora molto meglio a prompt dettagliati in questa lingua.
Specifichiamo bene le fasi:
A) Una volta ottenuto il prompt perfetto e scientificamente controllato da Gemini, sono passato alla generazione visiva.
B) Prima ho usato la potenza di Nano Banana direttamente in Gemini per creare alcune immagini iniziali in cui il mio avatar si trovava negli ambienti che avevo previsto. In questo modo c'era uno spunto di partenza da cui far partire la generazione.
C) Quindi ho utilizzato Google Vids sfruttando la potenza del modello Veo 3.1 per dare vita al cartoon. Inserendo la descrizione ultra-precisa, le immagini da Nano Banana e delle molecole e specificando lo stile grafico ("3D cartoon style, vibrant colors, educational layout"), sono riuscito a ottenere dei video in cui la molecola non solo è bella da vedere, ma è finalmente corretta. Anche il testo, in italiano, è inserito in modo che venga generato insieme. Ogni generazione permette di ottenere 6-8 secondi di video. Il lavoro prevede, quindi, diversi step.
Come ulteriore difficoltà bisogna considerare che Vids non ha una memoria di lavoro, ogni generazione parte da zero. Per cui bisogna ripetere le istruzioni più volte.
Potete vedere alcuni dei miei esperimenti direttamente nella sezione Video del mio sito.
Nel suo approccio, Mauro Sabella suggerisce giustamente questi micro-video come "engage" un momento di stimolo e di coinvolgimento: un modo rapido e visivo per catturare l'attenzione della classe all'inizio di un nuovo argomento. Funziona alla perfezione.
Ma mentre realizzavo questi cartoon, mi è venuta un'idea. Perché non usare questa tecnica come compito di realtà e di sintesi alla fine di un modulo?
Immaginate di dividere la classe a gruppi al termine di un argomento (ad esempio, la respirazione cellulare o il ciclo del carbonio) e lanciare questa sfida:
"Avete a disposizione in un video di circa 20 secondi. Come spieghereste e illustrereste gli aspetti essenziali di questo micro-argomento usando un cartoon generato con l'IA?"
Per fare un lavoro del genere, gli studenti dovrebbero:
Studiare e sintetizzare: Non si può fare un video così breve se non si è capito perfettamente cosa è essenziale e cosa è superfluo.
Sceneggiare (Storytelling): Scrivere uno script brevissimo ma efficace.
Superare il problema del rigore scientifico: Proprio come ho fatto io, dovrebbero accertarsi che i modelli molecolari o i concetti fisici rappresentati siano corretti, usando strumenti di validazione (come MolView) e affinando i loro prompt.
Sviluppare il pensiero critico: Valutare se il video finale generato dall'IA rispecchia la realtà scientifica o se contiene "allucinazioni" da correggere.
In questo modo, l'IA cessa di essere uno strumento di fruizione passiva o di semplice "generazione pigra" e diventa un acceleratore di competenze critiche, di sintesi e di comunicazione scientifica.
Avete già provato a usare tool di generazione video come Vids o Veo nelle vostre classi? Come hanno reagito i ragazzi?
Se vi va di fare un esperimento simile o se volete condividere i vostri tentativi, vi aspetto come sempre nei commenti nei miei canali social!
Al prossimo esperimento nella nostra Classe Digitale! 🚀