SSH - Students' Software House
SSH è il progetto con cui, dall'anno scolastico 2018-19, l'Istituto Tecnico Industriale Fermi affida a gruppi di studenti delle classi quinte (indirizzo Informatica e Telecomunicazioni) progetti informatici reali, commissionati da referenti esterni. Ogni anno vengono assegnati circa dieci progetti: gli studenti li sviluppano lavorando in team e li presentano con una relazione finale, di cui qui trovate le presentazioni in PDF.
Esplora tutti i progetti Proponiti come referenteProgetti 2025-26
AcquaSense
Referente: CNR Modena - Daniele La Cecilia
Sistema IoT per il monitoraggio dei livelli d'acqua e la prevenzione delle inondazioni.
IoT ambiente
AirCheck
Referente: UniMore - Matteo Corradini
Sistema attivo di monitoraggio e controllo della qualità dell'aria in ambiente chiuso.
IoT ambiente
Digital Memory Stone
Referente: Archivio Storico
Sistema intelligente per l'estrazione dei dati relativi alle famiglie ebree a Modena nel periodo della seconda guerra mondiale, a partire da un libro in formato pdf.
storia AI
GameBook
Referente: ITIS Fermi - Annalisa Maffeis
Versione digitale di un librogame con percorso narrativo a bivi utilizzato a scuola nelle ore di IRC.
game scuola
Gestione Magazzino Componenti
Referente: ITIS Fermi - Matia Florini
Applicazione web per la gestione del magazzino dei componenti elettronici della scuola, anche in relazione alle esperienze di laboratorio.
web app scuola
NetControl
Referente: Luca Martinelli
Studio e realizzazione di applicazioni per il monitoraggio e la configurazione di apparati di rete multi-vendor.
reti apparati
Processo qualifica fornitori
Referente: Bruno Mussini
Applicazione web per la creazione e la raccolta dati da questionari dedicati alla valutazione dei fornitori aziendali.
web app azienda
StageInsight
Referente: Centro Servizi Volontariato
Portale Web per l'organizzazione degli stages presso enti del terzo settore e la raccolta dei feedback degli studenti.
web app sociale
Vineguard
Referente: Agiliolity studio
Applicazione IoT per il monitoraggio di parametri ambientali in una vigna e analisi predittiva di malattie della vite.
IoT machine learning