L’educazione del 21° secolo affronta sfide complesse, tra cui la necessità di interagire e formarsi in contesti mobili e ubiquitari e la conseguente necessità di aggiornare e migliorare i processi didattici nell’insegnamento online, in presenza e ibrido.
Insegnanti e studenti possono da qualche tempo sfruttare il potenziale degli strumenti basati sull’intelligenza artificiale per strutturare ambienti di apprendimento più flessibili, personalizzati e sostenibili.
l’AI già in vari contesti professionali, accademici e sociali, offre il suo insostituibile contributo con applicazioni che spaziano dall’interazione con assistenti vocali a chatbot automatizzati; le stesse applicazioni possono essere pensate come un potenziale trasformativo significativo nell’educazione e nella scuola, migliorando i processi di insegnamento e apprendimento, la gestione amministrativa e il processo decisionale nelle istituzioni scolastiche.
Attenzione ai processi
L’integrazione dell’AI nei processi di insegnamento e apprendimento deve basarsi su solidi principi didattici e pedagogici di tipo costruttivista, cognitivista e comportamentista. Il docente deve partire dal presupposto che le metodologie didattiche devono assumere una posizione sempre più centrale all’interno di processo di insegnamento-apprendimento. Il docente sa anche che in educazione la cosa più importante sono i processi di apprendimento più che i prodotti finiti. Sono quindi buone le metodologie che rendono visibili i processi e permettono agli insegnanti di osservarli.
Nell’affrontare questa sfida in modo appropriato ed efficace, l’IA può contribuire a migliorare l’educazione, rendendola più inclusiva e personalizzata, rispondendo alle esigenze specifiche degli studenti e aiutando gli insegnanti a ridurre i carichi di lavoro e a sviluppare stili didattici diversi a seconda degli obiettivi e dei destinatari.
L’IA ha un potenziale per rivoluzionare l’educazione quando si integranda con i metodi di insegnamento e le esperienze di apprendimento. Tale integrazione deve, però, essere guidata anche da considerazioni etiche e valori appropriati, deve garantire che la tecnologia supporti e amplifichi le pratiche pedagogiche, senza compromettere la centralità della persona, attraverso una mediazione e un dialogo educativo quotidiano e approfondito, di classe e individuale.
Personalizzazione dell’apprendimento
I docenti molto presto impareranno a rivolgersi all’intelligenza artificiale per sviluppare attività didattiche e utilizzare materiali che offrono esperienze di apprendimento personalizzate. I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare i dati specifici relativi alle prestazioni degli studenti per consigliare risorse su misura, ottimizzando la curva di apprendimento. Tali programmi personalizzati possono adattare la complessità delle materie in base al livello di padronanza di un individuo, rendendoli altamente flessibili e incentrati sullo studente. Stanno, quindi, rivoluzionando anche il modo in cui gli educatori implementano le tecniche di scaffolding offrendo agli studenti un’esperienza personalizzata e adattata alla complessità dei compiti sulla base delle competenze di ciascuno, anche attraverso feedback sempre più pertinenti ed immediati
Centralità del pensiero critico e del lavoro collaborativo
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle pratiche di insegnamento sta aprendo la strada a esperienze di apprendimento che enfatizzano il pensiero critico, fornendo supporti specifici sia nelle discipline umanistiche che in quelle scientifiche.
Ad esempio, le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale come ChatGPT possono porre domande progressivamente impegnative, assicurando che la comprensione degli studenti sia solida prima di passare a materiale più complesso.
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono stimolare un’analisi più approfondita presentando scenari che richiedono valutazione e sintesi. Possono guidare gli studenti attraverso processi di ragionamento logico, di deduzione e di rielaborazione.
L’IA è molto utile anche a supporto di progetti collaborativi che possono insegnare agli studenti come sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per risolvere problemi complessi. Sono esperienze pragmatiche molto utili per garantire che l’orientamento e la transizione verso ambienti di lavoro potenziati dall’intelligenza artificiale siano fluide e naturali. Resta, comunque, fondamentale che la personalizzazione, facilitata dall’IA, non si traduca in isolamento ed esclusione. È, quindi, fondamentale che il docente favorisca attività collaborative e che si impegni con assiduità nella comunicazione verbale e nell’ascolto degli studenti.
Alcuni campi di applicazione dell’IA
Ci sono già diversi campi applicativi in cui l’IA comincia ad essere sfruttata nelle scuole. Ne riassumiamo sinteticamente alcuni
1. Sistemi di Tutoraggio Intelligenti (ITS: Intelligent Tutoring System)
Gli ITS sono programmi che forniscono istruzioni e feedback personalizzati agli studenti, simulando il tutoraggio umano uno-a-uno e aiutando gli studenti a padroneggiare varie abilità. Rappresentano un significativo passo avanti nell’offerta di esperienze di apprendimento personalizzate.
Sistemi come il tutoraggio intelligente possono valutare la comprensione attuale di uno studente, fornire feedback personalizzati e presentare in modo adattivo nuove sfide per facilitare l’apprendimento a un ritmo ottimale. Questi tutor IA, supportati dall’apprendimento automatico e dai chatbot, sono sempre più in grado di simulare un tutoraggio simile a quello umano, rendendo l’apprendimento più intuitivo e reattivo alle esigenze individuali.
L’intelligenza artificiale può progettare piani di lezione personalizzati che si adattano al ritmo e allo stile di apprendimento di ogni studente (percorso adattivo); gli studenti ricevono risposte alle domande in tempo reale, consentendo un processo di apprendimento più dinamico (Feedback immediato).
2. Analisi dell’Apprendimento e Data Mining Educativo
Queste tecniche coinvolgono la raccolta e l’analisi dei dati sugli studenti per ottimizzare l’apprendimento e i contesti educativi che abbiamo prima accennato al punto.
3. Tecnologie di Apprendimento Adattivo
Sono tecnologie che personalizzano l’esperienza di apprendimento regolando dinamicamente il percorso educativo in base ai progressi e alle esigenze individuali degli studenti.
4. Agenti Conversazionali e Pedagogici
Gli agenti conversazionali e le chatbot facilitano l’interazione persona-macchina e possono essere utilizzati per il tutoraggio e il supporto amministrativo, migliorando l’interazione e la dinamizzazione dei forum di discussione.
Hanno un impatto significativo anche come strumenti di dialogo in lingua, attraverso la simulazione delle situazioni (con efficaci prompt che le circoscrivano): sono dunque strumenti efficacissimi per l’apprendimento delle lingue
5. Strumenti per l’ideazione, la creazione di idee e soluzioni, la semplificazione di concetti complessi in ottica inclusiva.
Nelle attività didattiche l’AI può diventare l’elemento da sfidare, da consultare per la risoluzione di un problema, da utilizzare per il miglioramento e l’ottimizzazione di testi o per la loro semplificazione. L’IA può adattare i contenuti didattici alle esigenze individuali degli studenti, migliorando l’efficacia dell’apprendimento. Ad esempio, piattaforme come Khan Academy utilizzano algoritmi di IA per creare percorsi di apprendimento personalizzati
6. Strumenti di alleggerimento e razionalizzazione dei compiti ripetitivi
L’IA può automatizzare compiti ripetitivi come la gestione delle presenze e la valutazione standard di alcune attività, permettendo agli insegnanti di concentrarsi sulla didattica e sulle relazioni interpersonali con gli studenti.
7. Strumenti per la valutazione e la metacognizione
L’uso dell’IA si estende ai processi di valutazione e di feedback, offrendo un livello di precisione e personalizzazione altissimo e oggettivo. Attraverso strumenti come i sistemi di valutazione automatizzati, gli insegnanti possono fornire feedback tempestivi e dettagliati su quiz e performance. Questi sistemi alleggeriscono il carico amministrativo degli educatori e standardizzano il processo di valutazione per garantire l’equità. Oltre alla valutazione, l’intelligenza artificiale nei sistemi educativi può prevedere le prestazioni degli studenti, identificando in modo proattivo chi necessiti di ulteriore attenzione o di più specifiche risorse. Questa capacità consente ai docenti di intervenire in modo efficace, promuovendo risultati di apprendimento positivi. Gli strumenti potenziati dall’intelligenza artificiale offrono inoltre agli studenti un feedback immediato sul loro lavoro, consentendo loro di comprendere immediatamente i propri progressi e le aree di miglioramento.
8. Creazione di contenuti e tutoraggio basati sull’intelligenza artificiale
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella didattica ha portato allo sviluppo di strumenti sofisticati per la creazione di contenuti e l’insegnamento, rimodellando il modo in cui vengono prodotti i materiali didattici e il modo in cui gli studenti interagiscono con l’apprendimento. Strumenti di intelligenza artificiale generativa stanno modificando la creazione di contenuti didattici digitali. Facilitano la rapida produzione di immagini personalizzate, diagrammi e altri supporti visivi che possono migliorare i materiali didattici e aiutare a spiegare concetti complessi in modo più accessibile. Ciò consente ai docenti di risparmiare tempo e di personalizzare i contenuti per soddisfare diverse esigenze di apprendimento.
Ci sono anche rischi
L’uso dell’IA nell’educazione coinvolge anche importanti questioni etiche. Per esempio, il controllo eccessivo: esiste il rischio che l’IA possa essere utilizzata per monitorare eccessivamente gli studenti, invadendo la loro privacy. È fondamentale implementare misure per garantire un uso etico e responsabile della tecnologia anche da parte dei docenti e delle famiglie.
In secondo luogo, si possono verificare disuguaglianze nell’accesso creando divari tra studenti di diverse provenienze socio-economiche. È essenziale, per questo, sviluppare politiche che promuovano l’equità di accesso per evitare un ulteriore gap digitale. Tutti gli studenti, indipendentemente dal loro background socioeconomico, dovrebbero avere l’opportunità di beneficiarne e di imparare a interagire con l’IA.
È essenziale affrontare le disparità nell’accesso alla tecnologia fornendo l’infrastruttura e la formazione necessarie sia agli studenti ai docenti. Le strategie includono programmi tecnologici sovvenzionati, investimenti in software didattici e risorse su misura per vari ambienti e necessità di apprendimento.
Gli educatori svolgono un ruolo cruciale nel garantire che gli strumenti di IA siano utilizzati in modo responsabile e che ogni studente abbia il supporto necessario per utilizzare queste risorse in modo efficace.
L’implementazione dell’IA offre sicuri vantaggi a insegnanti e studenti nel lavoro quotidiano, ma i valori umani devono rimanere centrali. Con l’evoluzione del panorama dell’IA è necessario che si ponga sempre vigile l’attenzione sui rischi dell’IA, in modo particolare sul rischio della messa in crisi della centralità della persona.
Le garanzie
Per garantire questo approccio etico all’AI in classe, abbiamo bisogno di alcune garanzie concrete che attengono le seguenti aree di azione.
Trasparenza e Spiegabilità
Negli ambienti educativi, i sistemi di intelligenza artificiale (IA) devono essere trasparenti e spiegabili. È essenziale che docenti, studenti e stakeholder comprendano come funzionano gli algoritmi di IA, il loro processo decisionale e i possibili bias. La trasparenza facilita decisioni informate e mantiene la fiducia nel processo di apprendimento.
Privacy e Governance dei Dati
La protezione dei dati degli studenti è fondamentale. Le scuole devono rispettare le normative sulla privacy, ottenere il consenso degli studenti e dei loro tutori, anonimizzare i dati personali e stabilire protocolli chiari per la gestione e la condivisione dei dati. Una gestione responsabile dei dati protegge i diritti degli studenti e riduce i rischi di violazioni e abusi.
Equità, Inclusività e Non Discriminazione
L’IA nell’educazione deve essere equa, inclusiva e non discriminatoria, garantendo pari accesso all’istruzione per tutti. Le scuole dovrebbero valutare l’affidabilità delle applicazioni di IA con diverse popolazioni di studenti e promuovere strumenti che supportino ambienti di apprendimento inclusivi, minimizzando bias e pratiche discriminatorie.
Sicurezza e Protezione
La protezione dei dati degli studenti e la prevenzione di attacchi informatici sono cruciali. Le scuole devono implementare misure di sicurezza robuste per proteggere le informazioni personali e l’integrità delle piattaforme educative.
Responsabilità e Responsabilità Legale
Determinare la responsabilità delle decisioni basate sull’IA può essere complesso. Gli algoritmi devono essere trasparenti e comprensibili, con una supervisione regolare per identificare bias e migliorare l’equità. È necessario sviluppare quadri legislativi chiari per bilanciare la protezione degli studenti e l’innovazione educativa.
Costi e Sostenibilità
I docenti e le istituzioni devono considerare le implicazioni finanziarie dell’integrazione dell’IA, bilanciando i vantaggi delle esperienze di apprendimento personalizzate e l’accessibilità di tali tecnologie. Oltre all’aspetto economico, è importante considerare anche l’impatto ambientale che l’AI ha inevitabilmente in termini di risorse, energia ed acqua refrigerante.
Per garantire queste priorità è necessaria la collaborazione tra tutti i soggetti che compongono la comunità educante scolastica e gli agenti esterni. Tutti devono garantire responsabilità, fiducia e l’uso etico della tecnologia a beneficio dell’apprendimento.
Bisogna che le scuole, con i loro docenti ben formati, siano capaci di regolare, informare, ispirare e guidare per sfruttare al meglio il potenziale dell’intelligenza artificiale.
In sintesi
Bisogna considerare l’IA come un alleato, un assistente, un copilota e non una intelligenza non umana pronta a sostituire l’elemento umano nell’insegnamento. In classe, accanto alla incredibile possibilità di personalizzazione di cui abbiamo ampiamente parlato, abbiamo bisogno di una ritrovata maieutica del docente con il proprio alunno, della riscoperta di un dialogo metacognitivo e concreto, che evidenzi il percorso dello studente.
Più che al prodotto finale daremo sempre più peso al processo, perché l’AI ci impone un ribaltamento dell’equilibrio tradizionale della didattica trasmissiva.
Gli insegnanti dotati di strumenti di intelligenza artificiale possono identificare e affrontare le lacune di apprendimento in modo più efficace, attraverso un’esperienza educativa più equa. Con tutti gli studenti devono essere valorizzate le interazioni umane, motivazionali e l’azione di “coaching”.
La spinta verso una didattica basata sull’intelligenza artificiale richiede uno sviluppo professionale continuo sia a livello tecnico ed etico ma soprattutto a livello metodologico didattico.
Ma di questo parleremo in un’altra occasione.
