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Scuola, didattica e intelligenza artificiale

Imparo IA

Laboratorio di musica e intelligenza artificiale per la primaria e la secondaria di primo grado. Sei stazioni con i modelli che girano nel browser, dall'ascolto del luogo alla melodia continuata dalla macchina.

Contributo dell'autore
Ideazione, progettazione didattica, registrazioni della banca sonora e sviluppo.
Stato
In uso
Dati
I modelli girano dentro il browser e le registrazioni restano sul dispositivo, senza account. Il tutor è riservato al docente e funziona con una chiave propria, che resta nel suo browser.
Imparo IA

Il progetto

Progressive Web App per fare musica in classe con l'intelligenza artificiale, alla scuola primaria e secondaria di primo grado e in parte alle superiori. I modelli girano dentro il browser del dispositivo, senza account e senza niente che esca dall'aula, e dopo la prima apertura ogni stazione funziona anche senza rete. È il laboratorio per gli alunni della stessa linea di cui Aula IA è il corso per i docenti.

Sei stazioni, ognuna con la sua domanda. La mappa dei suoni fa ascoltare un minuto del luogo dove ci si trova e segnare ogni suono su una mappa radiale, per distanza e direzione, con le domande di Schafer e le famiglie di Krause. Che cosa sente la macchina registra dieci secondi, mostra le parole che il modello riconosce e quanto è sicuro, e gli alunni danno il voto a ogni parola. Annota con i pezzetti fa annotare un paesaggio sonoro pezzetto per pezzetto e confronta la lettura della classe con quella del modello, con l'esportazione verso Soundscape Annotation Atelier. Continua la melodia fa scrivere un inizio nota per nota, con i valori e le pause scelti dalla classe, e il modello lo prosegue con tre gradi di libertà, tutto scritto sul pentagramma e scaricabile in MusicXML e MIDI. Dov'è l'errore mette accanto al suono vero due versioni, una sola manipolata, per allenare il sospetto informato. Indovina lo strumento fa gareggiare l'orecchio della classe con quello della macchina sui timbri dell'orchestra e della banda.

La banca sonora raccoglie 87 clip, cinque registrazioni dell'autore e 82 campioni CC0, e il corpus del gioco degli errori è costruito in casa, con una sola manipolazione dichiarata per ogni suono e la distanza dal suono vero misurata. Il Quaderno tiene sul dispositivo quello che la classe produce, mappe, schede, spartiti e partite, e lo esporta. La pagina del docente dichiara a che cosa serve ogni stazione, che cosa osservare e quali domande fare, e prepara la lezione senza rete scaricando in anticipo i file che servono.

I testi hanno due registri, uno per la primaria e uno per la secondaria di primo grado, gli alunni sono al tu e l'orecchio della macchina parla in prima persona. Il tutor basato su modello linguistico è riservato al docente e funziona con una sua chiave personale, tutto il resto lavora in locale.

Funzioni

  • Sei stazioni, dall'ascolto del luogo alla melodia continuata dal modello
  • Modelli nel browser, YAMNet per i suoni e MusicRNN per la melodia
  • Mappa radiale dell'ascolto con le domande di Schafer e le famiglie di Krause
  • Annotazione a pezzetti confrontata con la lettura della macchina
  • Spartito in notazione, con export MusicXML e MIDI
  • Banca di 87 clip, cinque registrazioni dell'autore e 82 campioni CC0
  • Due registri di testo, primaria e secondaria di primo grado
  • Quaderno sul dispositivo, senza account
  • Pagina del docente con lo scopo di ogni stazione e le domande da fare
  • Lezione preparata senza rete, con i file scaricati in anticipo
  • Tutor riservato al docente, con chiave personale

Caratteristiche

  • AI
  • Audio
  • Offline
  • Export

Stack tecnico

  • React 19
  • TypeScript
  • Vite
  • Tailwind CSS
  • TensorFlow.js (YAMNet)
  • Magenta MusicRNN
  • abcjs
  • IndexedDB
  • PWA

Collaborazioni e ricerca

Se questo lavoro è rilevante per il tuo ambito, profilo e contatti sono sul sito principale.

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