# data[].attributes.body
Riflessione retrospettiva a conclusione del progetto

1.Cosa abbiamo fatto bene e che potremmo dimenticare se non ne parlassimo?

2. Cosa abbiamo imparato?

3. Cosa vorremmo conoscere meglio/ approfondire?

# data[].attributes.body
Parere di Ginevra: l'attività con il pupazzo

Parere di Sofia: come Ginevra, anche a me è piaciuta l'attività con il pupazzo

Abbiamo lavorato molto bene insieme

# data[].attributes.body
Giulia Simoni:

ho imparato a lavorare con il computer,

se non scrivo subito i passaggi mi dimenticherei di riuscite a mettere la musica nel microbit

Noemi Pavanati:

ho imparato a usare microbit (molto interessante),

nel futuro userei STEM, se non scrivo subito i passaggi mi dimenticherei come si usa Teachable machine

# data[].attributes.body
questo progetto ci ha entusiasmato molto in quanto ci ha permesso di capire quanto è vasto e complesso il mondo dell'informatica.

Grazie a questi laboratori abbiamo imparato a programmare e sicuramente nel futuro cercheremo di migliorare ulteriormente questa capacità. In queste 3 lezioni ci è piaciuto molto far fare delle azioni al nostro pupazzo. Ringrazziamo le professoresse Elisa Giuliani e Angela Zanetti per questa esperienza.

# data[].attributes.body
IL laboratorio di oggi!!!!!

Abbiamo imparato a programmare i Micro-bit.....

Ci piacerebbe programmare di nuovo!

Ci siamo trovate benissimo con la nostra compagna💕💕💕😘😘😘

# data[].attributes.body
Ci è piaciuto il Machine Learning.

E' stato bello lavorare tutte assieme.

Ci porteremo a casa una stupenda e magnifica lezione ed esperienza.

# data[].attributes.body
Di questo progetto ci é piaciuto di più il laboratorio di oggi con i pupazzi e lavorare insieme.

Abbiamo imparato nuove conoscenze e tante cose che non sapevamo sull'intelligenza artificiale e i lavori che abbiamo fatto.

In futuro ci piacerebbe fare altre esperienze come questa dove si apprendono tante nuove cose che non sapevamo.

# data[].attributes.body
La cosa che ci è piaciuta di più è il laboratorio di oggi!!!!!

Abbiamo imparato a programmare i Micro-bit.....

Saremmo curiose di fare ancora programmi

Ci è piaciuto lavorare con la nostra compagna

# data[].attributes.body
ci è piaciuto lavorare con i computer ed è stata una bella esperienza da fare

# data[].attributes.body
La cosa che ci è piaciuta di più è la prima lezione, ci portiamo a casa saper collaborare meglio grazie a questo laboratorio.Abbiamo collaborato molto bene e abbiamo lavorato molto bene.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.body
ciao

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.description
Create AI on your BBC micro:bit using movement and machine learning

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.title
Bianco Nero Elegante Classico Annuncio Chiusura Poster

# data[].attributes.attachment_link.title
Blu e Bianco Nuvole Basato su Foto Anniversario Poster della Chiesa

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Festa Della Musica Psichedelico Nero Rosa

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.body
Federico e Stefano

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.body
https://makecode.microbit.org/_5hAXAA7r87WY

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.description
Fatto con ❤️ in Microsoft MakeCode for micro:bit.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Lesson resources for teachers

Planning and teaching with the micro:bit

Primary ages 7-11

Complete, editable computing units of work and resources with cross-curricular links for art, science, geography and more, curriculum-linked to England KS2 and Code.org elementary CS Fundamentals.
Search primary lessons
Secondary ages 11-14

Units of work with downloadable, editable resources covering computing fundamentals through to cyber security, cryptography and creative design projects, curriculum-linked to England KS3.
Search secondary lessons

# data[].attributes.attachment_link.description
The BBC micro:bit: the pocket-sized computer transforming digital skills learning.