Codice: 1.2
To assess and compare the credibility and reliability of sources of information and content in digital environments. To interpret and critically evaluate information and content in digital environments, and the processes used to generate them.
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Prendere atto dei benefici di un approccio prudente nell'interpretazione di informazioni e contenuti in ambienti digitali.
Effettuare una valutazione di base dell'affidabilità e della credibilità delle fonti e dei contenuti informativi digitali.
Distinguere tra la fonte di un contenuto digitale e il contenuto digitale stesso.
Prendere atto dei benefici di un approccio prudente nell'interpretazione di informazioni e contenuti negli ambienti digitali.
Riconoscere che alcune fonti di informazione e sistemi di informazione digitale potrebbero non essere affidabili.
Riconoscere che alcune fonti e sistemi di informazione digitale potrebbero non essere affidabili.
Riconoscere che può essere difficile distinguere tra informazioni e contenuti generati da esseri umani e sistemi di IA.
Riconoscere che può essere difficile distinguere tra informazioni e contenuti generati da esseri umani e sistemi di IA.
Riconoscere esempi di misinformazione, disinformazione e fonti di distorsione informativa (bias).
Riconoscere esempi di misinformazione, disinformazione e fonti di distorsione informativa (bias).
Riconoscere esempi di influenza dei social media e di bolle di filtraggio.
Riconoscere esempi di influenza dei social media e di bolle di filtraggio.
Effettuare una valutazione di base dell'affidabilità e della credibilità delle fonti e dei contenuti informativi digitali.
Applicare strategie di pre-bunking e de-bunking per scartare o screditare fonti e contenuti non affidabili negli ambienti digitali.
Identificare la fonte delle informazioni online e gli scopi dei servizi di fact-checking per sviluppare capacità di pre-bunking e de-bunking.
Riconoscere i vantaggi di mettere in discussione la credibilità e l'affidabilità delle informazioni, dei contenuti e delle loro fonti in ambienti digitali.
Riconoscere le potenziali conseguenze della misinformazione e della disinformazione negli ambienti digitali per sé stessi e per gli altri.
Riconoscere che i dati utilizzati per addestrare i sistemi di IA e le modalità di addestramento influiscono sull'affidabilità delle informazioni che forniscono.
Descrivere metodi per identificare la fonte delle informazioni trovate online.
Rispondere efficacemente alle strategie di indirizzamento dell'utente negli ambienti digitali quali clickbait, nudging e gamification.
Riconoscere che alcune tecnologie digitali, come i sistemi di IA, possono funzionare come una "scatola nera", rendendo difficile spiegare perché o come sia stato prodotto un determinato output.
Definire gli scopi dei servizi di fact-checking.
Valutare criticamente l'affidabilità delle fonti, delle informazioni e dei contenuti negli ambienti digitali, considerando il ruolo dei sistemi di IA, gli effetti di personalizzazione e gli interessi commerciali o di altra natura.
Riconoscere i concetti e gli scopi del pre-bunking e del de-bunking nei contesti digitali.
Riconoscere che i sistemi di IA possono produrre output imprecisi, anche se apparentemente plausibili, e che la responsabilità finale della verifica della qualità e della validità delle informazioni e dei contenuti generati spetta alla persona che utilizza il sistema di IA.
Riconoscere che i pregiudizi umani (cognitivi ed emotivi) e distorsioni (bias) dei sistemi di IA (nei dati o nell'addestramento) giocano un ruolo nella generazione e nell'interpretazione delle informazioni.
Riconoscere che i dati utilizzati per addestrare i sistemi di IA e le modalità di addestramento influiscono sull'affidabilità delle informazioni che forniscono.
Riconoscere che alcune tecnologie digitali, come i sistemi di IA, possono funzionare come una "scatola nera", rendendo difficile spiegare perché o come sia stato prodotto un determinato output.
Riconoscere e rispondere efficacemente alle strategie di indirizzamento dell'utente negli ambienti digitali quali clickbait, nudging e gamification.
Valutare criticamente l'affidabilità delle fonti, delle informazioni e dei contenuti negli ambienti digitali, considerando il ruolo dei sistemi di IA, gli effetti di personalizzazione e gli interessi commerciali o di altra natura.
Identificare esempi di pregiudizi (cognitivi ed emotivi) e distorsioni (bias) dei sistemi di IA (dati, addestramento) in relazione alla generazione e all'interpretazione delle informazioni.
Riconoscere che i sistemi di IA possono produrre output imprecisi, anche se apparentemente plausibili.
Riconoscere che gli esseri umani che utilizzano un sistema di IA sono responsabili della verifica della qualità e della validità delle informazioni e dei contenuti generati.
Riconoscere la presenza di strategie di indirizzamento dell'utente negli ambienti digitali quali clickbait, nudging e gamification.
Descrivere le conseguenze personali, sociali e politiche della misinformazione, della disinformazione, delle fonti di distorsione informativa (bias), dell'influenza dei social media e delle bolle di filtraggio.
Esaminare sistematicamente come i sistemi di IA, i pregiudizi e i diversi interessi influenzano la generazione, la presentazione e l'interpretazione di informazioni e dati negli ambienti digitali.
Valutare in modo approfondito l'affidabilità e l'accuratezza di una varietà di fonti, informazioni e contenuti negli ambienti digitali, considerando una gamma di potenziali fattori che possono influenzarle.
Esaminare sistematicamente come i sistemi di IA, i pregiudizi e i diversi interessi influenzano la generazione, la presentazione e l'interpretazione di informazioni e dati negli ambienti digitali.
Supportare altri nello sviluppo di capacità per valutare la credibilità e l'affidabilità delle fonti, delle informazioni e dei contenuti negli ambienti digitali.
Descrivere le caratteristiche che rendono le tecnologie digitali affidabili, ad esempio, nel caso dei sistemi di IA.
Descrivere le caratteristiche che rendono le tecnologie digitali affidabili, ad esempio, nel caso dei sistemi di IA.
Descrivere le conseguenze personali, sociali e politiche della misinformazione, della disinformazione, delle fonti di distorsione informativa (bias), dell'influenza dei social media e delle bolle di filtraggio.
Descrivere metodi che possono essere utilizzati per identificare i deep-fake.
Valutare in modo approfondito l'affidabilità e l'accuratezza di una varietà di fonti, informazioni e contenuti digitali, considerando una gamma di potenziali fattori che possono influenzarle.
Supportare altri nello sviluppo di capacità per valutare la credibilità e l'affidabilità delle fonti, delle informazioni e dei contenuti digitali.
Valutare ed analizzare sistematicamente fonti, informazioni e contenuti digitali per supportare processi decisionali complessi.
Valutare ed analizzare sistematicamente fonti, informazioni e contenuti negli ambienti digitali per supportare processi decisionali complessi.
Promuovere e sostenere lo sviluppo della resilienza alla misinformazione e alla disinformazione negli ambienti digitali tra individui e/o gruppi.
Sostenere gli altri negli ambienti digitali nello sviluppo di capacità di valutazione critica delle informazioni e dei contenuti, nonché di resilienza alla misinformazione e alla disinformazione.
Aiutare gli altri a sviluppare capacità di valutazione critica delle informazioni e dei contenuti negli ambienti digitali.
Guidare o contribuire a iniziative che supportano l'interpretazione accurata delle informazioni negli ambienti digitali.
Guidare o contribuire a iniziative che supportano l'interpretazione accurata delle informazioni negli ambienti digitali.