Negli ultimi anni le istituzioni europee hanno costantemente rinnovato la raccomandazione che elementi di Fisica moderna debbano far parte dei curricula delle scuole superiori. Purtroppo questo progetto si scontra con un'ovvia difficoltà: un'introduzione alla Fisica moderna che non sia puramente descrittiva richiede conoscenze di matematica avanzata non possedute da studenti delle scuole medie superiori. D'altra parte, risulta chiara l'utilità di comunicare agli studenti gli aspetti fondamentali di teorie il cui impatto risulta crescente, sia dal punto di vista delle più moderne applicazioni (come machine learning e computer quantistici) che dal punto di vista culturale (si pensi ai dibattiti sulla "complessità", termine a volte un po' vago, ma sotto il quale rientrano fenomeni interessanti come i comportamenti di sistemi caotici e/o con tanti costituenti in interazione).
La disponibilità attuale di grandi quantità di dati (Big Data), il progresso dell'intelligenza artificiale con la nuova generazione di reti neurali e la grande potenza di calcolo delle GPU stanno inoltre spingendo verso una ipotesi di metodologia scientifica moderna basata principalmente sull'analisi dei Big Data e tecniche di machine learning. In questo contesto risulta cruciale riconsiderare il vecchio problema del ruolo dei modelli, delle simulazioni e della teoria, per formare cittadini coscienti e in grado di fare valutazioni critiche, davanti a conclusioni presentate negli ambiti più disparati (ad esempio sanitario e sociale).
I quattro seminari si propongono di aprire, insieme agli insegnanti delle scuole superiori, un dialogo su queste tematiche, ed essere una prima occasione per un progetto di formazione di un gruppo di ricercatori e professori di scuola media superiore interessati a dividere esperienze e idee sull'insegnamento della matematica dei modelli della Fisica moderna, sul modello dei Lincei per la scuola.
