This mind map, created with EdrawMind, provides a "Data Flow Overview" of the RAG (Retrieval-Augmented Generation) System Technical Architecture. It outlines the sequential steps involved in the system's operation, starting from user interaction where a teacher submits a request, moving through RAG system functionality that searches a vector database using the national curriculum, data enrichment by combining requests with found standards, AI model processing using a large language model for context-based response generation, and finally output generation of validated teaching materials. This structured flow ensures the production of high-quality educational content.

Questa mappa mentale presenta un framework dettagliato per l'uso responsabile ed efficace dell'intelligenza artificiale (IA) presso l'OOU "Blaze Koneski" Prilep. Il framework è suddiviso in diverse sezioni principali: Visione e Filosofia: Definisce i valori fondamentali come l'umanocentrismo, la trasparenza e l'accessibilità. Struttura di Governance: Include il Consiglio AI della scuola, il Tavolo di Supporto AI per gli insegnanti e altri organismi di lavoro. Strato Normativo Legale: Riguarda i documenti domestici, il codice etico per gli insegnanti e la conformità esterna. Dati, Privacy e Sicurezza: Si occupa della classificazione dei dati, delle misure tecniche e organizzative per la protezione dei dati. Quadro Pedagogico: Elenca gli usi consentiti e proibiti dell'IA in ambito educativo. Percorsi di Implementazione: Suddivisi in fasi di preparazione, cicli di implementazione e istituzionalizzazione. Ruoli e Responsabilità: Definisce i ruoli di pedagoghi, insegnanti, segretari, bibliotecari, studenti e genitori. Registro dei Rischi: Include un estratto del registro dei rischi con descrizioni e livelli di rischio. Monitoraggio e Valutazione: Si occupa dell'analisi dell'impatto sulla piattaforma, degli audit esterni annuali e degli strumenti di misurazione. Sviluppo Professionale: Comprende la formazione degli insegnanti sull'alfabetizzazione AI e l'ingegneria dei prompt. Comunicazione e Trasparenza: Prevede infografiche mensili, newsletter e discussioni di gruppo. Sostenibilità e Scalabilità: Si occupa della sostenibilità a lungo termine e della scalabilità del progetto. Standard Tecnici: Definisce i protocolli e i formati per l'IA nella scuola. Schema di Approvazione per Nuovi Strumenti AI: Include moduli di richiesta e processi di approvazione. Modelli e Moduli: Fornisce modelli per vari moduli come il modulo di consenso per l'uso dell'IA.

Questa mappa mentale presenta uno schema architetturale (vista logica) che si articola in due principali componenti: l'Infrastruttura di Rete (Network Infrastructure) e l'Infrastruttura Locale (Local Infrastructure), entrambe collegate all'Infrastruttura Cloud (Cloud Infrastructure). Infrastruttura di Rete: Comprende alimentazione via Ethernet per dispositivi connessi, ambienti di apprendimento interattivi per studenti (100 Smart Table), computing portatile per studenti e staff (25 Laptop) e accesso a risorse digitali e applicazioni per l'apprendimento (30 Chrome Tablets), utilizzando 3 switch PoE su rete classica. Infrastruttura Cloud: Include servizi aggiuntivi cloud dell'UE, Azure OpenAI GPT4o per capacità AI avanzate, Stability AI SDXL per modelli generativi, e VPN Tunnel IPSec per comunicazione sicura. Infrastruttura Locale: Copre School Edge Rack con Jetson AGX Orin 64GB per computing ad alte prestazioni, Nextcloud AIO per condivisione file, motore di workflow n8n, Keycloak IAM per gestione identità, PostgreSQL + Redis per soluzioni database, e UPS + impianto di energia solare per alimentazione ininterrotta e sostenibilità.