Simulazione di un Tema d’esame da proporre agli studenti delle classi AFM e SIA come esercitazione in vista della seconda prova scritta dell’Esame di Stato. La prima parte del tema richiede la redazione del bilancio con dati a scelta; i quesiti della seconda parte della prova riguardano gli indici economici, le scritture contabili dell’acquisto e del finanziamento di immobilizzazioni tecniche, l’analisi degli scostamenti dei costi, il direct costing.
L’avvento di ChatGPT a fine 2022, seguito da una serie corposa di altri strumenti di intelligenza artificiale generativa (Perplexity, Co-pilot, Gemini, ecc.) ha segnato di fatto l’inizio del clamore mainstream intorno all’intelligenza artificiale e alle sue enormi potenzialità. Da fine 2022, infatti, l’intelligenza artificiale è diventata un tema ricorrente in tanti ambiti differenti: dall’orientamento all’etica, dalle possibili applicazioni ai timori legati alla scomparsa di alcune professionalità, dalla possibilità di imparare a bilanciare meglio tempo di lavoro e vita dando alla macchina i compiti operativi time consuming all’impatto ambientale che, risorse computazionali simili, può e inevitabilmente genera.
In realtà, l’AI non generativa non è una tematica così recente: le prime tracce, infatti, si ritrovano già a metà degli anni ’50 del secolo scorso e, in moltissimi campi, da tempo sfruttiamo a pieno strumenti basati sull’intelligenza artificiale. Uno dei settori in cui, ormai, l’AI è diventata centrale (e lo sarà sempre di più) è il Digital Marketing, ossia quella disciplina che consente di disegnare strategie e tattiche per poter costruire visibilità e performance sfruttando il web e i percorsi di navigazione online degli utenti. È, infatti, dal 2016 circa che le principali piattaforme, come Meta e Google Ads, hanno integrato, all’interno delle loro dashboard, tool e possibilità di setting basate proprio sull’AI.
Google Ads è la piattaforma pubblicitaria di Google. Al suo interno offre una pletora di opportunità sia in termini di tipologie di campagna, sia in termini di reti presidiate. Infatti Google, oltre al motore di ricerca e ai posizionamenti legati appunto alla Search, sfrutta anche l’ampio bacino dei portali in Display Network (blog, siti web, portali d’informazione, ecc.) e la vastissima portata legata per esempio a YouTube, sia come utenti iscritti che come interazioni. YouTube viene, di fatto, considerato il social network di Google. Dal 2016 le applicazioni di Google Ads basate sul machine learning sono davvero tante e, ovviamente, sempre in crescita. Le principali hanno sfruttato e sfruttano la capacità predittiva dei sistemi di AI.
Quest’ultima, combinata con la mole enorme di dati di Google, porta risultati straordinari in termini di efficacia delle campagne, in termini di prestazioni e performance, di precisione degli utenti raggiunti, di snellimento del tempo e delle attività di ottimizzazione fatte proprio sulle campagne stesse. Il fiore all’occhiello delle applicazioni di Google Ads legate all’AI è stata l’introduzione dello smart bidding, dell’offerta intelligente appunto. Il sistema pubblicitario di Google Ads si basa su aste in cui più player competono per accaparrarsi posizioni proficue e spazi pubblicitari al costo minore possibile. Lo smart bidding ha il grande vantaggio di usare una serie di indicatori per arrivare all’asta con l’offerta giusta ottimizzata per l’audience di potenziali clienti e per i propri obiettivi di business.
Questa è solo una delle tantissime opportunità legate all’AI e al sistema pubblicitario di Google: l’AI generativa, per esempio, dà oggi l’opportunità tramite la potenza di Gemini di produrre gli asset di campagna direttamente in campagna, creando ovviamente risorse più pertinenti e più mirate. Last but not least: tutti gli strumenti di intelligenza artificiale generativa hanno dato un enorme boost alle attività di creazione dei micro-copy da utilizzare in fase di impostazione delle campagne pubblicitarie, e questo non è un dettaglio trascurabile in termini di ottimizzazione di tempo ed energie vista l’enorme quantità di test che abbiamo oggi necessità di fare per far funzionare il nostro advertising.
Meta è la piattaforma pubblicitaria che ci consente di fare pubblicità su Instagram, Facebook, Messenger, ecc. Dal suo esordio è sempre stata il terreno più fertile, in termini di posizionamento ma anche di identità dello strumento stesso, per la pubblicità visuale sul web, per stimolare e indurre la cosiddetta “domanda latente”. La piattaforma è cresciuta tanto nel tempo e, di anno in anno, ha arricchito sempre di più il suo ventaglio di possibilità in termini di tipologie di campagne, formati, placement presidiati, opportunità di profilazione. Anche Meta, oggi e da tempo, ha integrato molte applicazioni di intelligenza artificiale. Una tra le più potenti è sicuramente legata alla suite Advantage+. A cosa dobbiamo la loro potenza? Alla possibilità di sfruttare i dati di Meta per ottenere il massimo rendimento combinando sapientemente budget, creatività, audience e posizionamenti.
Le campagne Advantage+ sono completamente automatizzate, quindi i vantaggi sono innumerevoli sia in termini di tempo che in termini di prestazioni: l’elaborazione fornita dall’apprendimento automatico di Meta è decisamente più veloce di quella umana. In questo modo le attività operative sono sempre più relegate alla macchina e abbiamo più tempo per concentrarci sulla strategia e sugli input creativi. Sempre in termini di ottimizzazione di tempo e risorse, a fine 2024, verranno introdotte, direttamente in piattaforma, tre strumenti di intelligenza artificiale generativa. Questi consentiranno di generare sfondi, di variare i copy, di espandere le immagini adattandole in maniera automatica ai diversi formati utili in fase di setting delle campagne.
Oltre a tutte queste innovazioni e a tutte quelle che presto arriveranno, anche per Meta Ads, gli strumenti di AI generativa come ChatGPT sono una manna dal cielo. La forza di queste inserzioni ormai è dettata principalmente dalla capacità di lavorare al meglio con la creatività e con l’attenzione degli utenti. L’uso dei prompt ci consente di generare velocemente una quantità infinita di variazioni di angoli creativi, di hook, di micro-copy, dando maggior spazio al tempo di analisi dei dati, delle performance e degli aggiustamenti strategici.
Oltre a tutte le implementazioni legate all’AI in relazione alle piattaforme più comuni di advertising, l’intelligenza artificiale è entrata a pieno titolo anche nella data analysis. Il passaggio da Universal Analytics, piattaforma di data web monitoring di Google, a Google Analytics 4 è stato proprio segnato dall’introduzione di novità legate all’AI, al machine learning, a sistemi di apprendimento automatico. Dalla segmentazione degli utenti in base a caratteristiche comuni alle potenzialità predittive delle conversioni analizzando dati storici, passando da modelli di attribuzione data-driven più efficaci e arrivando alla capacità dell’AI di modellare i dati mancanti, GA4 deve parecchio della sua potenza proprio all’intelligenza artificiale.
La web analysis, inoltre, è un processo centrale in ogni fase di un progetto di digital marketing. Oltre alle piattaforme più comuni di analisi dati, oggi ci avvaliamo dell’utilizzo di prompt per velocizzare le operazioni di segmentazione e classificazione dei dati, di lettura e di interpretazione. Tutto questo ci consente di mettere al centro un approccio decisamente più strategico alla materia. L’AI generativa, infatti, ci sta consentendo di ottimizzare tutte le operazioni più lente e time consuming legate proprio alla strategia: le analisi iniziali (mercato, competizione, personas, ecc.), la scelta dei canali, la costruzione di un piano di contenuti adatti alle campagne che vogliamo lanciare, la gestione dei test, l’analisi dei dati, l’ottimizzazione data-driven e tanto altro ancora. Il prompt designing, infatti, ci fornisce una serie di indicazioni molto utili per progettare una batteria di prompt da testare per essere sfruttati in fase di ideazione strategica. A questo scopo tornano anche molto utili i GPT’s (chatbot personalizzati disponibili nelle opzioni a pagamento di ChatGPT) e moltissime applicazioni che, sfruttando l’AI, ci assistono in tutto il processo strategico.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel digital marketing, quindi, non è considerabile come una tendenza, ma una trasformazione radicale che, da anni, sta puntando a massimizzare le prestazioni, riducendo le tecnicalità di piattaforme e le attività operative. Spostando, così, l’ago della bilancia verso la strategia e l’analisi continua.
L’AI permette di personalizzare le campagne in modo più accurato, ottimizzare le risorse e i tempi di gestione, e migliorare significativamente le performance pubblicitarie. Man mano che questa tecnologia progredisce, diventa indispensabile per i professionisti del digital marketing abbracciare l’AI, sfruttando le sue capacità per rimanere competitivi, concentrandosi quindi sulla qualità dell’output e sullo studio necessario a realizzarne sempre di migliori. L’AI non solo migliora l’efficienza delle campagne, ma lascia sempre maggior tempo per investire sulla creatività, sul miglioramento dei processi, sugli aspetti strategici e last but not least… sulle relazioni, centro nevralgico di ogni attività che funzioni.
Alessandra Maggio è una Digital marketing consultant ed esperta di AI per quel che riguarda le strategie e le campagne pubblicitarie online e offline.
Rubrica a cura di Generazione Stem
Ciao ragazze e ragazzi! Qui Quantum Girl per rispondere ad alcuni dubbi e domande che mi ponete molto spesso sui social e che avevo anche io prima di iscrivermi all’Università. La prima è: che differenza c’è tra fisica e astrofisica? Procediamo con calma, cercando prima di analizzare questi due termini. Forse qualcuno potrebbe anche chiedersi che differenza ci sia tra astrofisica e astronomia. Questo termine forse è più popolare nel gergo comune e spesso entrambe le parole sono utilizzate per descrivere la stessa cosa, quindi d’ora in avanti, in questo contesto, li utilizzerò in modo intercambiabile.
È una scienza nata per cercare di comprendere la natura, osservandola e provando a definire delle leggi in grado di descrivere i suoi comportamenti. Il linguaggio che la fisica utilizza per finalizzare questo compito è quello matematico, attraverso il quale costruisce delle relazioni che predicono i comportamenti di ciò che ci circonda.
Ci sono tante possibilità che il mondo del lavoro offre a chi ha una laurea in questo settore: si può lavorare nell’ambito della fisica teorica, come in quella della fisica sperimentale; la fisica è una disciplina che si presta bene in tutti gli ambiti. La qualità principale che si sviluppa durante un percorso di questo tipo è l’approccio analitico ai problemi. Ma facciamo degli esempi pratici: un* fisic* teoric* avrà più a che fare con il mondo della ricerca, in particolare si occuperà di questioni più astratte che implicano un utilizzo maggiore della matematica. Potrebbe cercare nuove relazioni matematiche che permettano di descrivere qualche fenomeno fisico bizzarro. Mentre un* fisic* sperimentale avrà un approccio più pratico, magari specializzandosi in branche della fisica applicata, come la biofisica, la fisica medica, la fisica nucleare.
La verità però, come sempre, è che è molto difficile definire bene i confini di una o dell’altra cosa, dato che spesso i mestieri si intersecano e le strade sono infinite. Infatti, quasi ogni branca della fisica ha una controparte teorica e una sperimentale. Semplificando il più possibile, l* fisic* teoric* si avvicina di più al mestiere del matematic*, mentre l* fisic* sperimentale si avvicina di più al campo dell’ingegneria. Un altro sbocco professionale interessante che offre un corso di laurea in fisica, è la possibilità di diventare insegnante, nelle scuole o nelle università. Ma anche lavorare in azienda è sempre molto ambito. Infine, anche la strada della divulgazione e del giornalismo scientifico oggigiorno è di grande interesse.
Vi ricorderete gli insiemi studiati a scuola, giusto? Riportiamo il discorso qui: c’è un grandissimo insieme che chiameremo FISICA, al cui interno si trovano tanti piccoli sottoinsiemi che a volte si intersecano. Questi sottoinsiemi sono tutte le varie specialistiche che si possono scegliere durante un percorso di studi in fisica. Una di queste è proprio la specialistica in astrofisica. Come ci suggerisce il nome, essa si basa sulla fisica, ma l’astrofisica è consigliata a chi non si accontenta di studiare il mondo che ci circonda, bensì vorrebbe andare oltre, punta ad indagare qualcosa di più grande di noi partendo verso un viaggio incredibile che ci racconta la storia di tutto il nostro universo e di ciò che si trova al suo interno. L’astrofisica infatti, applica la fisica allo studio degli astri, ai corpi celesti, per cercare di capire cosa c’è oltre la Terra e come è fatto ciò che sta oltre la Terra. Ma non solo. Essa ci permette di studiare anche i meccanismi che hanno dato origine al nostro universo, di predirne l’evoluzione e, perchè no, anche la sua fine.
È in questa branca della fisica che si trova ciò che tanto appassiona gli scrittori di fantascienza, come i buchi neri, i pianeti extrasolari, i viaggi interstellari. Non si deve fare confusione tra scienza e fantasia, ma se sei un appassionato o un’appassionata di questa tipologia di prodotti approcciare a questa branca potrebbe essere interessante. C’è da dire però che il lavoro di un* astrofisic* è molto diverso da quello di chi scrive nell’ambito della fantascienza, perchè l* astrofisic* compie osservazioni sullo spazio, raccoglie dati e li confronta con le teorie matematiche che abbiamo a disposizione per capire se esse forniscono il modello migliore per la descrizione della realtà ed esegue delle simulazioni al computer per riprodurre ciò che ha analizzato. Diversamente, un*scrittor* utilizza la fantasia per creare nuovi mondi, senza doversi preoccupare se queste idee che costruisce siano coerenti con i dati che vengono raccolti.
L’astrofisica può essere approcciata sia da un punto di vista teorico che sperimentale. Dal punto di vista teorico è molto appassionante la branca della cosmologia, ovvero quella scienza che studia proprio la nascita e l’evoluzione dell’universo. Il mio curriculum di laurea magistrale era molto affine a queste materie e mi ha permesso di studiare anche la materia e l’energia oscura, due componenti dell’universo che ad oggi sono un mistero. Ma se pensate che potrebbe appassionarvi di più lo studio dei corpi celesti, come le stelle o nuovi pianeti esterni al sistema solare, allora l’astronomia può fare comunque al caso vostro.
Dato che queste due discipline si intersecano, è sempre molto difficile capire quale strada imboccare. Intanto c’è da dire che il curriculum di astrofisica pura, alla triennale, è più raro rispetto al curriculum di fisica, che invece si trova in quasi tutti gli atenei. L’Università di Padova è uno dei poli più importanti che offre la possibilità di laurearsi in astronomia già alla triennale. Questo ateneo ha una prestigiosa carriera storica, considerate che qui Galileo Galilei osservò i crateri della Luna al telescopio. Mentre il curriculum di fisica è piuttosto generico e vi permetterà di approfondire aspetti di questa disciplina più vasti. Alcune materie affrontate in questi due corsi di laurea sono simili, come quelle matematiche, tipo analisi 1 e algebra. Altre invece sono più settoriali.
Nella maggior parte dei casi, i primi anni di fisica (come quelli di astronomia) sono simili ai primi anni di un corso di laurea in matematica, perché come dicevo prima, la matematica è il linguaggio su cui si fonda la fisica ed è importante impararla molto bene. Spesso gli esami dei primi anni sono obbligatori, dunque non è possibile scegliere un percorso personalizzato. Al corso di laurea in fisica che ho frequentato io, a Genova, dal terzo anno in poi era concesso scegliere dei corsi a scelta, che iniziavano a definire il percorso della specializzazione. Per questo, una volta conseguita la laurea triennale, è fortemente consigliato prendere una specializzazione. Durante i primi anni di studio, infatti, si riescono ad acquisire principalmente solo le basi teoriche da applicare poi alle materie di nostro interesse. Una volta conclusi i tre anni, si è poi liberi di scegliere una magistrale di indirizzo.
Alla domanda “quale tra i due corsi di laurea consigli?”, faccio sempre questo ragionamento: se si hanno ancora le idee confuse allora è meglio prendere un indirizzo meno specifico, come fisica, in modo da provare ad avvicinarsi a diverse specializzazioni. Ma se siete già sicuri di voler approfondire invece l’aspetto più spaziale di questa branca, provate la facoltà di astronomia. E ricordate sempre che si può cambiare idea!
Un’altra domanda che mi viene sempre posta è quanto sia importante la scuola di provenienza per decidere di intraprendere una facoltà STEM. “Frequento il liceo linguistico, ho molta paura di non avere le competenze e di non essere portata”, “non ho tutti 10 nelle materie di fisica e matematica, posso comunque iscrivermi a fisica o astrofisica?” O ancora “ ho iniziato fisica, ma sono in difficoltà, è normale?”
Sì. State tranquilli e tranquille, sono dubbi legittimi che è giusto risolvere. Intanto, il liceo o l’istituto di provenienza non sempre fanno la differenza. Di sicuro frequentare un liceo scientifico può essere d’aiuto per cominciare ad avere una buona praticità nell’applicazione della matematica, materia indispensabile da interiorizzare. Tuttavia, ci sono tanti esempi di successo che dimostrano che chi arriva da altri indirizzi con il tempo acquisisce lo stesso ottimi risultati. Non basatevi sull’approccio iniziale. Datevi tempo. Il consiglio è comunque quello di cercare di imparare più che potete dalle lezioni che fate in classe e di informarvi anche in autonomia per evitare di scontrarvi con le prime lezioni frontali di matematica, che possono spaventare.
La votazione liceale spesso è ininfluente, anzi, iscriversi ad una facoltà che appassiona potrebbe riservare sorprese per quanto riguarda il rendimento, dato che l* studente potrebbe essere più predisposto all’apprendimento di materie di interesse. Ciò che mi preme sottolineare tuttavia e che, generalizzando, i primi anni di università vedono persone che hanno difficoltà e persone che non ne hanno. Le prime potrebbero trovarsi in questa situazione per diversi motivi, scuole di provenienza che non preparano a sufficienza, ansia, difficoltà nella gestione della mole di studio, interessi esterni che non permettono di dedicarsi a tempo pieno all’università. Qualsiasi sia il motivo, di nuovo, pensate sempre che l’università è un punto di partenza e non di arrivo, quindi i voti possono contare fino ad un certo punto. Quando entrerete nel mondo del lavoro, questo potrebbe riservare interessanti sorprese. Per chi invece non dovesse avere difficoltà iniziali, darei il consiglio di guardarsi intorno e se è possibile cercare di aiutare chi si sente scoraggiato. Il mondo scientifico si basa innanzitutto sulla condivisione, prima si impara a confrontarsi con gli altri, meglio è!
Per questa volta spero di aver risposto ai dubbi più popolari che mi ponete riguardo alle materie di cui parlo sui miei profili. Come sempre, se avete ulteriori domande non esitate a contattarci. Io e le ragazze di Generazione STEM saremo felici di accompagnarvi nella vostra scelta.
Virginia Benzi, laureata magistrale in Fisica all’Università di Genova, content creator e divulgatrice scientifica su Instagram, Tik Tok e YouTube con il nome di “Quantum Girl”.
Rubrica a cura di Generazione Stem.
Grazie alla popolarità di strumenti come ChatGPT, Midjourney e Gemini, da oltre un anno si parla molto di Intelligenza artificiale e si usa questa espressione in particolare riferendosi a sistemi di IA generativa.
Quando si parla di intelligenza artificiale, tuttavia, si fa riferimento a una moltitudine di applicazioni diverse sia per tecnologia che per impatto sociale. Questo articolo offre una panoramica essenziale sulle applicazioni di IA in alcuni ambiti chiave.
I sistemi di Intelligenza artificiale fanno parte della nostra quotidianità già da alcuni anni ormai. Quasi quotidianamente utilizziamo sistemi di IA, che forse non sappiamo essere tali. Per citarne alcuni:
Un caso esemplare di questa tecnologia in azione si è verificato quando nel marzo 2023 un utente di Reddit, utilizzando un Samsung S23 Ultra, ha scattato una foto a una stampa sfocata della Luna.
L’utente ha, cioè, stampato la foto che vedete in alto a sinistra, e fotografandola con lo smartphone ne ha ricavato l’immagine di destra. Nonostante la bassa qualità dell’immagine originale, la foto risultante mostrava la Luna con una chiarezza sorprendente, quasi come se fosse stata catturata direttamente dallo spazio.
Il segreto dietro questo risultato sta nell’uso degli algoritmi di fotografia computazionale che equipaggiano il dispositivo. Questi algoritmi correttivi sono sempre più diffusi e riguardano anche la correzione del viso o dell’espressione. Un esempio è la nuova tecnologia di Google “Best Take” anche se la fotografia computazionale è sui nostri telefoni già dal 2018.
Nel campo medico, l’IA viene usata e sta dando buoni risultati per quello che riguarda:
Le macchine, infatti, pur non essendo dotate di una vera intelligenza, sono molto efficaci nel riconoscimento dei cosiddetti pattern, ovvero di schemi. L’utilizzo dei sistemi di IA si stanno dimostrando utili per accelerare il processo diagnostico e la ricerca, aiutando i medici nel loro lavoro di assistenza e cura dei pazienti.
Un esempio notevole è stato l’uso dell’IA in un intervento chirurgico a Napoli per trattare una grave scoliosi, dove gli strumenti chirurgici personalizzati sono stati creati con l’ausilio di algoritmi di IA e stampati in 3D. Un altro caso interessante è quello della scoperta di una nuova classe di antibiotici contro il batterio Staphylococcus aureus resistente alla meticillina, nel dicembre 2023.
Nel settore educativo, i sistemi di Intelligenza artificiale puntano a personalizzare l’apprendimento, adattando i materiali didattici alle esigenze individuali degli studenti. Questo potrebbe potenziare l’istruzione, rendendola più efficace e inclusiva. Gli strumenti a cui si punta riguardano:
Tuttavia, la tecnologia deve ancora superare sfide significative, come la barriera linguistica e culturale, per essere pienamente efficace a livello globale.
Si rimanda ai live streaming di Rizzoli Education:
Nel diritto, l’IA è utilizzata per analizzare grandi volumi di documenti legali e per assistere nella preparazione di contratti o altra documentazione legale. Come si può immaginare, quello giuridico è un ambito particolarmente delicato e ci sono già stati i primi casi in cui l’utilizzo non cauto e non informato della tecnologia ha creato problemi.
Nel 2023 un avvocato newyorkese ha usato ChatGPT per fare ricerca e per mettere insieme uno storico di sentenze da usare per argomentare una causa. È emerso che sei delle sentenze citate erano fasulle, inventate da ChatGPT. Si potrebbe a questo punto pensare “ChatGPT ha sbagliato”, ma in realtà in questo caso l’errore è stato dell’avvocato, che ha usato un’Intelligenza artificiale generativa senza conoscerne il funzionamento. Le IA generative, infatti, sono sistemi progettati per produrre contenuti sulla base di calcoli che sfruttano la teoria della probabilità e non sono strumenti per la verifica o la ricerca delle fonti. Va sempre rimarcato che le macchine non pensano, sicuramente non nel modo in cui pensa una mente umana. Sistemi di IA, come ChatGPT, non hanno spirito critico, eseguono dei calcoli e possono anche sbagliare quindi è sempre necessaria la revisione di un essere umano esperto.
L’Intelligenza artificiale sta trasformando anche il campo dell’arte, aprendo nuove frontiere creative. Sistemi di IA vengono impiegati:
Tuttavia, l’utilizzo dell’IA nel campo artistico solleva anche interrogativi etici e pratici, inclusi i diritti d’autore e la natura stessa dell’originalità e della creatività.
Un esempio significativo a livello europeo è l’utilizzo di sistemi di IA per creare opere d’arte che imitano lo stile di grandi maestri, come dimostrato dal progetto “The Next Rembrandt”, di Dutch agency J. Walter Thompson Amsterdam. Il progetto ha portato alla realizzazione di un nuovo dipinto (su tela) nello stile di Rembrandt. Per raggiungere l’obiettivo, un software di Intelligenza artificiale ha esaminato elementi come texture, colore e geometria delle pennellate della produzione artistica del pittore. Lo scopo era quello di generare una composizione originale nello stile del pittore. L’opera è stata poi stampata con una stampante 3D per imitare anche le pennellate di Rembrandt, creando così un’opera che vuole celebrare il grande artista.
Live streaming:
I termini legati all’Intelligenza artificiale:
Documenti e case study:
Cuando se empieza a estudiar un idioma es muy fácil caer en trampas lingüísticas que no nos permiten mejorar, veamos juntos cuáles son las más frecuentes para reconocerlas y superarlas.
¡Hola estudiante! Tú que estás aprendiendo nuestra lengua: ¿estás listo para hablar español como un verdadero nativo? ¡Qué guay! Pero antes de lanzarnos a España con lo que hemos aprendido es importante evitar y reconocer los errores que nos hacen parecer un poco “perdidos”. Aquí van los cinco errores más comunes que debes evitar al hablar español:
¡Y esto sería todo! Si evitas hacer estos errores ya estarás a medio camino para parecer un verdadero hispanohablante. ¡Hasta la próxima!
Alba di Egness, madrelingua spagnola, laureata in economia e con un master in marketing, si trasferisce in Italia nel 2016 e si specializza nell’insegnamento dello spagnolo per studenti di madrelingua italiana. Content creator e Fondatrice dell’Accademia Egness, la prima scuola online di spagnolo per italiani.
Quando si parla di coltivazione delle pomacee in Italia ci si riferisce a melo e pero che trovano particolare diffusione in areali specifici e particolarmente vocati della nostra penisola come, per esempio, il Trentino-Alto Adige per le mele o l’Emilia-Romagna per le pere.
Al di là della specie e delle specifiche varietà, che oltre agli aspetti agronomici e commerciali hanno una loro importante influenza anche sull’epoca di maturazione e sulla scalarità di raccolta, molte considerazioni tecniche sulla coltivazione delle pomacee possono essere considerate comuni.
Fig. 1 |
Fig. 2 |
La coltivazione di melo e pero necessita di un elevato numero di ore di manodopera che sono indispensabili per una gestione agronomica non completamente meccanizzabile soprattutto nella potatura e nella raccolta.
Per la coltivazione annua di un ettaro di pomacee si rendono necessarie come minimo 450 ore per ettaro, delle quali l’85% solo per la potatura e la raccolta. Una così elevata necessità di operatori per periodi specifici e stagionali comporta anche forti difficoltà nel reperimento del personale e nella sua organizzazione, addestramento e controllo.
Fig. 3 Percentuale di ore di manodopera richieste dalle principali operazioni per la coltivazione delle pomacee. |
Potatura – La potatura delle pomacee può richiedere dalle 80 alle 130 ore per ettaro a seconda della specie, meno nel melo e più nel pero, e della forma d’allevamento, meno nelle forme basse che nelle pareti alte. Il periodo di esecuzione può variare dal momento di completa caduta delle foglie fino all’inizio del rigonfiamento delle gemme. Il frutticoltore dispone quindi di un adeguato numero di mesi per organizzare il lavoro che viene eseguito generalmente a mano sia da terra che con l’ausilio di carri raccolta per le forme più alte. Molto diffuso è l’utilizzo di forbici pneumatiche o elettriche per rendere il lavoro meno faticoso. La pre-potatura meccanica, pur se sperimentata, non trova ancora diffusione.
Fig. 4 |
Gestione dei residui di potatura – La gestione dei residui legnosi di potatura può seguire due strade: quella della trinciatura in loco, con restituzione di sostanza organica e nutrienti al terreno, o quella dell’asportazione dal campo per successiva bruciatura o recupero ai fini energetici. La seconda soluzione è più onerosa e giustificata nel caso di presenza di problematiche fitosanitarie che devono essere portate fuori dall’appezzamento.
Difesa – La difesa occupa il frutticoltore nel periodo che va da fine potatura a dopo la raccolta. In funzione dell’andamento climatico e delle avversità da combattere, oltre che dell’effettiva presenza di fitofagi e del metodo di lotta adottato, sono generalmente necessari un numero di interventi variabile fra i 15 e i 25 che saranno eseguiti a cadenza più o meno settimanale. L’esatto momento di intervento non può essere calendarizzato a priori ma deve essere individuato volta per volta in funzione sia del meteo che del monitoraggio in campo, anche con l’ausilio di trappole sessuali per determinati fitofagi, che deve sempre essere assiduo e frequente.
Diradamento – Su cultivar con allegagione abbondante, in funzione dell’annata, può rendersi necessario il diradamento più frequente nel melo, anche meccanico a mezzo di diradatrici dei fiori a flagelli, che nel pero, dove si effettua manualmente e in genere solo sulla varietà Conference. Il diradamento ha lo scopo di equilibrare la carica a frutto favorendo al tempo stesso una buona pezzatura della produzione.
Fig. 5 |
Gestione dei filari – La gestione della fila è un’operazione meccanica che si esegue 4 o 5 volte l’anno e può prevedere sia il diserbo che la lavorazione. Nella fila, generalmente, si pratica la trinciatura del cotico anche se nel pero ultimamente, per dare risposte alle problematiche fitosanitarie legate alla ‘Maculatura bruna’ in tante aziende si esegue la lavorazione sia della fila che dell’interfila.
Irrigazione – L’irrigazione per le pomacee è un’operazione indispensabile per assicurare pezzatura e qualità della produzione. Non deve mai essere eccessiva anche in relazione alla vigoria che potrebbe imprimere alla pianta influendo negativamente sulla differenziazione a fiore per l’annata successiva. In genere le pomacee vengono dotate di sistemi fissi di irrigazione che possono essere per aspersione sopra-chioma, per nebulizzazione sotto-chioma o a goccia.
Raccolta – La raccolta è l’operazione più dispendiosa in termini di manodopera e richiede dalle 200 alle 300 ore per ettaro a seconda delle forme d’allevamento, dell’organizzazione aziendale e della resa oraria del personale. Viene realizzata a mano da terra o con l’ausilio di carri raccolta, in casse o in bins. Può prevedere una cernita in campo o essere effettuata con il cosiddetto metodo ‘scendipianta’ che in genere viene adottato per partite molto omogene e di qualità elevata.
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Nei Vangeli del Nuovo Testamento, la gioia è un tema centrale che è spesso associato alla presenza di Gesù e al suo messaggio di speranza e salvezza. Ecco alcuni punti chiave.
I Vangeli ci fanno conoscere anche un Gesù che sa sorridere, che sa dare un tono umoristico a certe sue parole, che sa cosa è la gioia vera e la sperimenta con grande intensità. Anche se le Scritture non parlano da nessuna parte di Gesù che ride, ci sono invece diverse occasioni nel ministero di predicazione del Signore in cui un tocco di umorismo è reso evidente da certe sue espressioni. Ad esempio, possiamo riferirci a Mt 7,4 (come potrai dire a tuo fratello: permetti che tolga la pagliuzza dal tuo occhio, mentre nell’occhio tuo c’è la trave?) e anche Mt 23,24 (Guide cieche, che filtrate il moscerino e ingoiate il cammello!). In alcune occasioni Gesù si rallegra, pensiamo ad esempio al momento in cui accoglie i discepoli di ritorno dalla missione evangelizzatrice vittoriosi nella lotta contro satana (I settantadue tornarono pieni di gioia dicendo: “Signore, anche i demoni si sottomettono a noi nel tuo nome”. [Lc 10,17]). In quell’ istante Gesù esultò nello Spirito Santo e disse: “Io ti rendo lode, Padre, Signore del cielo e della terra, che hai nascosto queste cose ai dotti e ai sapienti e le hai rivelate ai piccoli. Sì, Padre, perché così a te è piaciuto” (Lc 10,27).
Ancora ricordiamo quando nel Vangelo di Luca ci viene mostrato il buon pastore che, andato alla ricerca della pecorella smarrita, la ritrova, se la carica sulle spalle e se ne ritorna pieno di gioia (Lc15,4-6). Ogni persona è un tesoro di inestimabile valore per Dio e se anche una sola si allontana per percorrere strade sbagliate, grande è la sua sofferenza! Se invece la vede ritornare pentito, come il figlio del Padre misericordioso, tanto più grande è la sua gioia! Se gioisce nel vedere un’anima liberata dall’eterna maledizione del peccato, così, pur essendo nella tristezza e nel pianto davanti al sepolcro dell’amico Lazzaro, nello stesso tempo Gesù si rallegra perché i discepoli che lo accompagnavano, assistendo al grande miracolo che egli stava per compiere, avrebbero avuto modo di rafforzare la propria fede (Gv 11:15).
Le sofferenze sopportate da Gesù nel breve arco della sua vita terrena furono accompagnate da una profonda gioia interiore derivante dalla consapevolezza di fare sempre la volontà del Padre. È solo aderendo alla divina volontà che anche i discepoli partecipano a questa stessa gioia. Gesù dice loro; “Se osserverete i miei comandamenti, rimarrete nel mio amore, come io ho osservato i comandamenti del Padre mio e rimango nel suo amore.” (Gv 15,10), e aggiunge: “Vi ho detto queste cose affinché la mia gioia sia in voi e la vostra gioia sia piena” (Gv 15,11).
In sintesi, la gioia è un tema importante nei Vangeli, spesso associata alla presenza e all’insegnamento di Gesù, alla sua compassione, al perdono e alla speranza che offre ai suoi seguaci.
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Nella loro vita, i nostri studenti e le nostre studentesse affrontano quotidianamente problemi e svolgono compiti per i quali istintivamente applicano competenze scientifiche e matematiche come fossero un tutt’uno. Tuttavia, quando sono a scuola, gli stessi ragazzi studiano queste discipline come ambiti di conoscenza distinti e separati, rendendo il lavoro in classe in qualche modo non connesso con il mondo reale.
A causa di questo, capita spesso di sentir dire dagli alunni che la matematica è troppo astratta, che è senza uno scopo, che ha pochi collegamenti con la loro vita, e si arriva talvolta a mettere in dubbio la sua utilità. Questa situazione spiega facilmente il basso numero di studenti che proseguono gli studi di matematica nei livelli scolastici più alti. In realtà, da secoli, ben sappiamo che la matematica governa non solo la nostra vita, ma l’intero pianeta. Arcinota è la posizione al riguardo di Galileo Galilei, che fu il primo a riconoscere nella natura la vera conoscenza, nonché l’importanza della matematica per interpretarla. Lo testimonia questo brano tratto dalla sua opera “il Saggiatore” (1623):
“La filosofia è scritta in questo grandissimo libro che continuamente ci sta aperto innanzi a gli occhi (io dico l’universo), ma non si può intendere se prima non s’impara a intender la lingua e conoscer i caratteri, né quali è scritto. Egli è scritto in lingua matematica, e i caratteri son triangoli, cerchi, ed altre figure geometriche, senza i quali mezzi è impossibile a intenderne umanamente parola; senza questi è un aggirarsi vanamente per un oscuro laberinto.”
La matematica, infatti, è fondamentale nello studio della natura, per riuscire a rappresentare i fenomeni e a comprendere i concetti scientifici. Senza la conoscenza dei numeri, non potremmo di fatto organizzare e analizzare i dati in tabelle e grafici e dare significato ai modelli. Senza una formula matematica, per esempio, non sapremmo indicare la relazione tra massa e materia nella proprietà chiamata densità e neppure rappresentare in un grafico la composizione dei gas dell’atmosfera o il variare della temperatura globale della Terra nel tempo. Viceversa, è la scienza a fornirci esempi concreti di idee matematiche astratte, facilitandone la comprensione.
Osservando la natura possiamo constatare quanta geometria e simmetria sia presente nel mondo minerale, ma anche animale e vegetale. Il mondo naturale, infatti, è un ricco serbatoio di forme e modelli che ritroviamo in matematica: gli esagoni negli alveari e nei fiocchi di neve, le sfere nello spazio e nei pollini, i triangoli negli abeti, sono solo alcuni esempi; la stragrande maggioranza degli animali mostra, inoltre, almeno una qualche forma di simmetria, che si scopre collegata a una funzione specifica della specie.
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Come la simmetria, le sequenze matematiche sono un altro concetto che si manifesta in natura. La successione di Fibonacci prevede la somma dei due numeri (interi e positivi) precedenti nella sequenza per ottenere il numero successivo, ovvero: 0,1,1,2,3,5,8, ecc. Curiosamente, questa sequenza si trova molto spesso in natura. Il numero di petali dei fiori è solitamente un numero di Fibonacci, come anche la disposizione dei semi in un girasole o la spirale delle conchiglie.
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L’esistenza stessa di numerose specie animali dipende poi da rapporti matematici per la mimetizzazione; animali come il crotalo adamantino, per esempio, utilizzano ornamenti geometrici perfetti per fondersi nel loro ambiente così da evitare di essere visti da una preda o da un predatore, o alcune farfalle sulle cui ali sono evidenti cerchi perfetti che ricordano gli occhi dei rapaci. La stessa evoluzione è fortemente governata dalla matematica e solo utilizzando modelli matematici riusciamo a comprendere perché i numeri della popolazione e le caratteristiche fisiche presenti al suo interno fluttuano o si fissano.
In conclusione, riportiamo che da qualche anno, grazie soprattutto all’educazione STEM, sempre più insegnanti stanno sperimentando collegamenti della matematica con altre discipline scientifiche, e in particolare con le scienze. Le loro esperienze confermano gli effetti positivi sull’apprendimento e sulla motivazione allo studio delle loro classi, con conseguente incremento dell’impegno e miglioramento generale del rendimento scolastico.
Il 21 aprile di ogni anno ricorre la Giornata Mondiale della Creatività e dell’Innovazione, una giornata che l’ONU ha voluto dedicare a tutte quelle realtà che si occupano di innovare, in modo da mettere in risalto la centralità e l’importanza della creatività e dell’innovazione che possono essere estremamente utili nel promuovere cambiamenti in campo scientifico, ambientale, culturale, economico, educativo, ecc.
Della creatività si sono occupati personaggi quali Gianni Rodari, con la sua “Grammatica della Fantasia” e Bruno Munari con “Fantasia”. Munari descrive la fantasia come la relazione che nasce tra ciò che già conosciamo e uno stimolo nuovo di qualcosa con cui veniamo in contatto; l’incontro del nuovo con il conosciuto genera in noi la capacità di creare qualcosa di creativo. Rodari, invece, individua nell’immaginazione, nella creatività e nell’inventiva degli elementi fondamentali per la crescita e lo sviluppo di bambini e bambine; per lui il punto fondamentale è che la creatività e la fantasia non devono essere lasciate a uno sviluppo casuale ma vanno incoraggiate e coltivate mediante esercizi e proposte mirati e sistematici.
Nel suo libro “Fuori di testa” Ken Robinson individua nella scuola il luogo dove, a causa di test, burocratizzazione e programmi prestabiliti, la creatività viene soffocata. Alla domanda “Che cos’è la creatività?” lui risponde nella seguente maniera:
“Ci sono tre concetti interconnessi, che svilupperò man mano che andiamo avanti. Sono: l’immaginazione, che è il processo con il quale si evocano mentalmente cose che non percepiamo con i sensi; la creatività, che è il processo con il quale si sviluppano idee originali che hanno valore; l’innovazione, che è il processo con il quale le idee nuove si traducono in pratica. Al riguardo ci sono varie convinzioni errate, soprattutto sulla creatività.”
Nel suo libro Robinson spiega le sue tesi e dà anche consigli su come invertire la rotta. Dal canto nostro, riteniamo che la scuola non sia poi così tutta negativa e che esistano ogni giorno centinaia di esempi di lezioni creative.
Ve ne proponiamo una anche oggi: il libro che abbiamo scelto questo mese per accompagnare l’azione didattica è “La mosca gentile” di Lorenza Gentile, illustrato da Giulia Orecchia e edito da Mondadori. Si tratta di un albo illustrato che affronta con simpatia il tema della comunicazione e di come un gesto e un’espressione possano fare la differenza nel trasmettere un messaggio anche quando la lingua diventa una barriera. Ma cosa c’entra questa storia con la creatività? La creatività sta nel come proponiamo le cose, ma soprattutto nello spazio che diamo ai bambini e alle bambine di provare, sperimentare, osare e inventare.
Il video qui proposto è suddiviso in tre parti:
Ginevra G. Gottardi
Esperta di attività storico -artistiche, insieme a Giuditta Gottardi ha fondato il centro di formazione Laboratorio Interattivo Manuale, un atelier dove creatività e didattica si incontrano.
Giuditta Gottardi
Insegnante di scuola primaria, insieme a Ginevra Gottardi ha creato il sito Laboratorio Interattivo Manuale, una piattaforma digitale di incontro e discussione sulla didattica attiva per migliaia di insegnanti.
Entrambe sono autrici Fabbri–Erickson.
Il linguaggio è la lente attraverso cui comprendiamo e interpretiamo il mondo; per secoli, è stato considerato una delle principali caratteristiche distintive dell’intelligenza umana. La nostra capacità di comunicare idee complesse, di costruire narrazioni e di trasmettere conoscenza attraverso le parole è stata spesso vista come un tratto unico, come ciò che ci distingue dalle altre specie.
In questo articolo si propone un percorso a tema intelligenza artificiale, seguendo come filo conduttore la spiegazione di alcuni termini chiave sull’argomento. Sebbene noi tutti ormai abbiamo in mente e conosciamo gran parte delle parole in uso sul tema, esplorare il linguaggio legato all’intelligenza artificiale non è solo un esercizio accademico, è un modo per prendere la rincorsa al fine di spingersi verso una comprensione più profonda di come queste tecnologie influenzeranno e modelleranno il futuro.
Il percorso non può che aprirsi con il termine stesso Intelligenza artificiale.
Dal vocabolario Treccani:
intelligènza artificiale (IA) Disciplina che studia se e in che modo si possano riprodurre i processi mentali più complessi mediante l’uso di un computer. Tale ricerca si sviluppa secondo due percorsi complementari: da un lato l’i. artificiale cerca di avvicinare il funzionamento dei computer alle capacità dell’intelligenza umana, dall’altro usa le simulazioni informatiche per fare ipotesi sui meccanismi utilizzati dalla mente umana.
Si noti che, sebbene si parli spesso di intelligenza artificiale come una nuova proprietà delle macchine o come una nuova particolare tecnologia o un particolare strumento (ad esempio si dice che ChatGPT sia un’intelligenza artificiale), in realtà noi spesso parliamo di qualcos’altro, sottintendendo la parola “sistemi”. ChatGPT è infatti un esempio di sistema di intelligenza artificiale, una tecnologia che nasce grazie a una serie di tecniche sviluppate da persone esperte di IA.
Il termine “Intelligenza artificiale” fu usato per la prima volta in occasione della Dartmouth Conference del 1956, evento riconosciuto come momento fondativo della disciplina dell’IA come campo di studio autonomo. Qualche mese prima della conferenza, il 31 Agosto 1955 fu pubblicato il documento che proponeva l’organizzazione del convegno: “A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE”.
Oggi quando si parla di intelligenza artificiale, il concetto si suddivide in tre categorie principali, ciascuna rappresentativa di un diverso livello di capacità e complessità. L’intelligenza artificiale ristretta, nota anche come IA debole, è quella che abbiamo ora e che punta allo sviluppo di sistemi per eseguire compiti molto specifici, come il riconoscimento delle immagini o la comprensione del linguaggio naturale. Procedendo lungo il continuum dell’evoluzione dell’IA, incontriamo l’intelligenza artificiale generale (AGI), che mira allo sviluppo di sistemi in grado di emulare la versatilità dell’intelligenza umana, immaginando macchine in grado di apprendere e operare in contesti vari e non predefiniti, analogamente a quanto avviene con il pensiero umano. Infine, al vertice di questa gerarchia teorica si colloca la superintelligenza artificiale, che punta a implementare sistemi non solo in grado di replicare ma addirittura di superare alcune capacità umane, inclusi il ragionamento astratto e la creatività. Ad oggi noi abbiamo solo sistemi che rientrano nell’intelligenza artificiale ristretta. Alcune aziende si pubblicizzano dicendo di stare arrivando a sistemi di AGI ma al momento non ci sono e parlare di superintelligenza è ancora una speculazione.
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