Premessa
L’affermarsi
dell’Intelligenza artificiale generativa (IAg) pone le
scuole di fronte a grandi opportunità, ma anche a incognite rispetto alle quali si può reagire con divieti facilmente eludibili o cercando di capire se e come gli
assistenti cognitivi possono
migliorare l’insegnamento e l’apprendimento.
Questo articolo è una sintesi delle
Linee Guida per l’uso dell’IA nella scuola elaborato da dirigenti scolastici, docenti, studenti e altri esperti. Il documento completo è reperibile qui
https://bit.ly/4iqF8xu
Le principali motivazioni che impongono la conoscenza - e dunque le potenzialità e i rischi - dell’IAg sono:
- Preparare gli studenti ad affrontare le sfide e le opportunità legate alle tecnologie emergente, fornendo loro competenze e conoscenze
- Promuovere la creatività
- Migliorare l’efficacia dell’insegnamento
- Promuovere la consapevolezza etica e la riflessione critica
- Prepararsi per le opportunità di lavoro
Che cos’è
Il termine “Intelligenza Artificiale” (IA) evoca
progresso e innovazione, sintesi di un’immagine potente che, talvolta genera
aspettative irrealistiche e paure infondate, per esempio quella di un’intelligenza superiore che potrebbe sfuggire al controllo umano determinando esiti catastrofici o - in ambito scolastico - il timore che l’IA possa arrivare a sostituire l’interazione umana e rendere superflui il ruolo e la funzione dell’insegnante.
Interagire con gli algoritmi non costituisce una nuova forma di intelligenza, ma piuttosto una
forma artificiale di comunicazione, basata su Large Language Models (LLM), reti neurali che apprendono da enormi quantità di testo per generare risposte coerenti e pertinenti. L’IAg, così come la sperimentiamo oggi, va considerata come uno
strumento di facilitazione e non come un’entità autonoma dotata di intelligenza in senso umano.
Se non ci limitiamo ad assumere il risultato della previsione di un algoritmo in modo passivo e invece
interagiamo con esso, costringendolo a spiegarsi, chiedendogli di riformulare la previsione sotto altre condizioni, cambiandone i dati in input, riusciremo a
trasformare la macchina in un assistente virtuale capace di adattarsi e apprendere dalle interazioni umane, offrendo risposte e soluzioni personalizzate e pertinenti al contesto didattico specifico. Questo approccio non solo
aumenta l’efficacia dell’apprendimento, ma
sviluppa un pensiero critico e una comprensione più profonda dei meccanismi dietro le decisioni algoritmiche, rendendo gli
studenti soggetti attivi nella costruzione del loro percorso formativo.
Trasformazione della relazione educativa
L’uso del supporto AIg
impatta fortemente sulla relazione educativa, che tradizionalmente è caratterizzata da un’asimmetria
dei ruoli, attraverso un insegnamento di tipo lineare (da chi sa a chi non sa), si svolge all’interno di un ambiente che include:
- i soggetti coinvolti nella relazione didattica (docente/discente)
- i canali comunicativi (spiegazione, testi, verifiche, valutazioni, colloqui ecc.)
- lo spazio (la scuola, l’aula)
- il tempo (la suddivisione della giornata, la distribuzione del lavoro didattico, l’alternanza delle diverse attività, l’organizzazione dell’orario)
- le regole (l’insieme di norme implicite ed esplicite che regolamentano la vita della classe e lo svolgimento dell’azione didattica)
La diffusione degli LLM come ChatGPT altera gli equilibri del setting formativo. All’insegnante viene chiesto di diventare un
facilitatore dei processi di apprendimento e di scambio delle conoscenze modificando con ciò il concetto tradizionale di autorità didattica e ponendo l’accento sulla
collaborazione e sulla connessione.
L’insegnante deve
favorire e promuovere lo sviluppo delle capacità metacognitive nei ragazzi in chiave di acquisizione di una maggiore autonomia personale e di raggiungimento di propri traguardi di competenza
La relazione tra docente e studente rimane
fondamentale per la motivazione, l’ispirazione e la crescita personale.
Nelle interazioni con gli assistenti virtuali
la comunicazione tra studenti e tutor diventa una sorta di apprendimento organizzato, che non solo memorizza gli scambi informali, ma li converte anche in
conoscenza costruita. Gli assistenti virtuali consentono un livello di interazione in cui lo studente può sentirsi libero di esprimersi senza il timore di essere valutato; una discussione può essere convertita in un riassunto strutturato o in una mappa concettuale, facilitando la comprensione e la memorizzazione. Gli studenti diventano
creatori del proprio ambiente di apprendimento.
Studenti e docenti
hanno accesso ai materiali di apprendimento in qualsiasi momento e luogo, senza circoscriverli all’aula fisica o agli orari scolastici tradizionali; possono
lavorare su progetti con persone da tutto il mondo, sviluppando competenze interculturali e una comprensione più ampia delle diverse prospettive; possono ricevere risposte immediate e personalizzate alle loro domande, riducendo così il tempo di attesa per il feedback e
aumentando l’efficienza dell’apprendimento.
Valutazione
L’Intelligenza Artificiale Generativa (IAg) offre
nuove opportunità per la personalizzazione della valutazione, adattandosi alle esigenze degli studenti e fornendo feedback immediati. Questo cambiamento impone al sistema educativo una
revisione dei criteri di valutazione, paragonabile all'impatto dell'introduzione delle calcolatrici e di Internet. La memorizzazione di nozioni è sempre meno rilevante rispetto alla
capacità di reperire e organizzare le informazioni. La gestione e interpretazione dei dati degli studenti sono essenziali per un’efficace analisi educativa. Il
tutoring basato sull’Intelligenza Artificiale Generativa permette al docente di
analizzare dati sulle modalità di apprendimento, individuare tendenze e adottare strategie predittive per migliorare l’insegnamento. Nel caso dell’
analisi e produzione di testi, l’IA può correggere compiti scritti, valutare grammatica e sintassi, fornire supporto linguistico e adattare il livello di difficoltà degli esercizi in base alle competenze dello studente.
Il
feedback analitico fornisce correzioni e suggerimenti per il miglioramento di un elaborato. L’IAg riesce ad analizzare ed evidenziare aspetti specifici in elaborati
anche molto lunghi in poco tempo. Il feedback contestuale, necessita invece della componente umana, è basato sulla conoscenza dell’alunno e del suo ambiente sociale e famigliare, nonché del suo percorso di apprendimento.
Inclusione
Gli strumenti
IAg per la valutazione degli apprendimenti devono
garantire trasparenza e comprensibilità, rendendo chiari i criteri di attribuzione dei punteggi e i riscontri valutativi per docenti, studenti e genitori. Devono essere
accessibili a tutti, inclusi gli studenti con disabilità o bisogni educativi speciali. Ciò implica
l’integrazione di funzionalità di accessibilità, come supporto vocale, schermi leggibili, elementi visivi e modalità di risposta differenziate, per adattarsi ai vari stili di apprendimento.
l’IA concorre a eliminare le barriere linguistiche per studenti non madrelingua o con competenze linguistiche limitate. Integrazione creazione di
prove di verifica personalizzate, mirate a rafforzare le aree di apprendimento più deboli. Il docente deve monitorare che l’IA non crei disparità o discriminazioni
Motivazione all’apprendimento
I sistemi di IAg incentivano la
motivazione aiutando gli studenti a definire obiettivi e strategie di apprendimento, e promuovono la
cooperazione tra pari, rendendo l'apprendimento più coinvolgente.
Tradizionalmente la formazione premia il conformismo. L'IA potrebbe spingerci a
valorizzare l'unicità di ogni individuo, piuttosto che creare automi intelligenti ma diligenti.
L'IA fornisce riscontri positivi, incoraggiamenti, materiale, esercizi e strategie per affrontare lo
stress scolastico e situazioni difficili. Analizzando le interazioni degli studenti, fornisce un
supporto emotivo personalizzato e crea un
ambiente educativo empatico.
Rischi
La formazione sull’utilizzo dell’IA a scuola è
necessaria.
In particolare, sono fondamentali:
- la scelta consapevole di avvalersi del supporto dell’IAg a seconda degli obbiettivi di apprendimento
- la comprensione di come l’IA prende decisioni
- monitorare attentamente i risultati per evitare allucinazioni e bias
Prima di scrivere il prompt, è importante organizzare le idee e definire il tipo di risultato che vogliamo raggiungere. Affinché la richiesta risulti su sufficientemente completa, il prompt dovrà contenere almeno cinque parole.
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