Fare storia con l'Intelligenza Artificiale | Agorà di Sanoma Italia

Se vuoi comunque imparare a utilizzare TutorIA, solo per quest'anno scolastico lo potrai attivare tramite il pulsanti di seguito:

Intelligenza artificiale e intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale è un ambito delle scienze informatiche che si propone di sviluppare sistemi informatici in grado di svolgere in modo totalmente o parzialmente autonomo compiti (task), che tipicamente richiedono l’intelligenza umana, come apprendimento, ragionamento, analisi, pianificazione e creatività. L’intelligenza artificiale generativa, come indica chiaramente il nome, è in grado di “generare” (elaborare) contenuti (testi, immagini, video), a partire da richieste che l’utente formula con il linguaggio naturale. L’interazione tramite linguaggio naturale è possibile perché i chatbot IA, ossia i programmi informatici progettati per simulare una conversazione, si basano su sistemi avanzati di IA chiamati “grandi modelli di linguaggio” (Large Language Models – LLM): vengono addestrati su enormi quantità di testi per riconoscere e riprodurre i pattern (cioè gli schemi ricorrenti) del linguaggio umano.

Elementi chiave di un prompt efficace per la didattica

Il prompt è l’istruzione che forniamo al chatbot per ottenere contenuti o azioni specifiche. Un prompt efficace ci permette di “modellare” l’output in base alle nostre esigenze, non soltanto nei contenuti generati, ma anche nel tono e nello stile utilizzati dal chatbot IA. La capacità di formulare prompt efficaci diventa quindi una competenza chiave per docenti, studentesse e studenti, e rappresenta al contempo uno strumento didattico che sviluppa competenze di ricerca, analisi e sintesi.

Un prompt ben strutturato, in ambito didattico, dovrebbe contenere informazioni specifiche su:

• Ruolo e azione richiesta al chatbot
• Contesto didattico specifico
• Tipologia e obiettivi dell’attività didattica
• Formato delle risposte (dialogo, narrazione, quiz…)
• Impostazione dei contenuti (livello di complessità del linguaggio considerando l’età degli studenti, stile comunicativo, eventuali esempi e riferimenti…)
• Limiti espliciti (cosa il chatbot non deve fare e cosa non deve inserire nei contenuti generati).

Di seguito un esempio di prompt che prevede il coinvolgimento di un chatbot in un gioco di ruolo ambientato nel Medioevo. A fianco la spiegazione delle diverse componenti del prompt.

Attenzione alle allucinazioni e ai pregiudizi

Durante il complesso processo nel quale i sistemi IA analizzano le richieste (input) ed elaborano in risposta un contenuto (output), si possono generare errori, imprecisioni, inesattezze e persino informazioni false, inventate o incoerenti, le cosiddette “allucinazioni”, che in molti casi appaiono convincenti e plausibili. Questo succede perché gli LLM si basano su modelli statistici e sulla probabilità, e non su una reale comprensione del significato dei testi su cui sono addestrati e dei contenuti che generano. L’approccio critico diventa quindi fondamentale: ogni contenuto generato richiede un’attenta verifica e può così trasformarsi in opportunità didattica attraverso attività di fact-checking. In ambito storico le allucinazioni possono manifestarsi sottoforma di eventi, date e personaggi inesistenti, collegamenti causali immaginari, citazioni di fonti inventate, invenzione di dettagli specifici per “completare” una narrazione.

La necessità di un approccio critico è ulteriormente rafforzata dalla consapevolezza che i chatbot non sono fonti di conoscenza neutrale: i dati su cui sono stati addestrati sono testi scritti da esseri umani e, in quanto tali, contengono pregiudizi (etnici, culturali, di genere) e specifici punti di vista che possono ripresentarsi nelle risposte generate.

Ottimizzare le risposte dell’IA: iterazione e catene di pensiero

L’iterazione è una tecnica fondamentale per il prompting didattico, ossia nel dialogo con un chatbot IA orientato alla progettazione di attività e contenuti didattici. L’approccio iterativo non si ferma alla prima risposta data da un chatbot, ma punta ad affinarla e a renderla più conforme alla propria richiesta, chiedendo chiarimenti, correzioni, esempi e approfondimenti.

Per attività e richieste complesse, come l’analisi di un periodo storico o il confronto tra eventi, risulta particolarmente efficace la tecnica della catena di pensiero (Chain of Thought – CoT), che permette di scomporre compiti complessi in passaggi sequenziali, indicando una serie di sottocompiti specifici da processare per fasi. In questo modo aumentano sia l’accuratezza sia la coerenza delle risposte fornite dall’IA. Per esempio, in un confronto fra monarchia assoluta francese e parlamentare inglese, possiamo indicare al chatbot di procedere per fasi, eseguendo uno per volta questi compiti: analisi separata dei due sistemi, descrizione di esempi storici specifici, identificazione delle differenze, spunti di riflessione da sottoporre a studenti e studentesse.

Entrambe le tecniche sono strumenti didattici preziosi che sviluppano pensiero critico e capacità analitica.

L’IA nell’insegnamento della storia

La storia, con il suo mix unico di eventi, azioni, personaggi, luoghi e cambiamenti, rappresenta un “universo” ideale per testare e sperimentare applicazioni basate sull’IA, impostando attività come: dialoghi, interviste e dibattiti virtuali con personaggi vissuti in epoche lontane, giochi di ruolo, simulazioni di convegni e conferenze, scenari controfattuali, attività di fact checking e di scrittura creativa.

Ma ci sono anche alcune specifiche criticità da tenere bene a mente: i chatbot tendono per esempio a dare maggiore rilevanza alla storia europea e occidentale, poiché è quella maggiormente documentata nei testi del loro addestramento. Di conseguenza, possono fornire risposte meno dettagliate o accurate quando si chiede di approfondire la storia di altre aree geografiche o culture. Inoltre possono emergere stereotipi di genere storici, minimizzando il ruolo delle donne nella storia o presentandole principalmente attraverso ruoli tradizionali e stereotipati (con riferimenti quasi esclusivi a figure maschili quando si parla per esempio di potere politico o innovazioni scientifiche).

Esempi di attività IA in storia

• A tu per tu con i protagonisti della storia
  Questa tipologia di attività sfrutta la capacità dei chatbot IA di assumere il ruolo di personaggi storici e interagire in modo verosimile, assumendo il loro specifico punto di vista, stile, linguaggio e visione del mondo. Rientrano in questo filone le interviste simulate, i dialoghi immaginari e la raccolta di testimonianze. L’esempio che segue propone l’applicazione di un format giornalistico oggi ampiamente diffuso, ossia l’intervista doppia.
  
  

  UNA “INTERVISTA DOPPIA” A FILIPPO II ED ELISABETTA I Gli studenti a coppie definiscono 5 temi chiave (politica religiosa, gestione del potere, rapporti internazionali…) da affrontare nell’intervista virtuale. Poi istruiscono il chatbot IA, specificando il contesto, gli argomenti e le aspettative dell’intervista. Per esempio: «Sei un giornalista che coinvolge Filippo II di Spagna ed Elisabetta I d’Inghilterra in un’intervista doppia. Ogni sovrano deve rispondere dal proprio punto di vista storico-politico sui seguenti temi: [……]. Utilizza un linguaggio e argomentazioni coerenti con l’epoca e la personalità di ciascun regnante.» Successivamente, studentesse e studenti analizzano criticamente le risposte verificando accuratezza storica e coerenza interpretativa.

   

• Dibattiti storici
  L’IA partecipa come controparte in un’attività di debate storico oppure assume il ruolo di facilitatore (suggerendo argomenti di discussione e spunti di riflessione), mettendo alla prova le capacità argomentative e il pensiero critico di studenti e studentesse. Rientrano in questo filone i dibattiti simulati, le discussioni guidate e i confronti tra diverse interpretazioni storiche.
  Nell’ esempio che segue, il chatbot IA assume il ruolo specifico di generatore di argomenti di discussione.
  
  

  UN DIBATTITO SIMULATO FRA DE LAS CASAS E SEPÚLVEDA La classe si divide in due gruppi, che immaginano di prendere parte al convegno di Valladolid del 1550-1551: il primo “nei panni” di Bartolomé de Las Casas, il secondo di Juan Ginés de Sepúlveda. Il chatbot viene coinvolto con il ruolo di generatore di argomenti di discussione: «Proponi 5 argomenti di discussione, sottoforma di domanda, per un dibattito simulato a scuola tra Bartolomé de Las Casas e Juan Ginés de Sepúlveda. Tema: i diritti dei nativi americani devono essere tutelati? Siamo nel XVI secolo, cioè nel periodo della colonizzazione spagnola dell’America. Gli argomenti proposti devono essere pertinenti al contesto storico e promuovere il pensiero critico e la capacità degli studenti di formulare tesi e controtesi.» I gruppi rispondono alle domande proposte dal chatbot, argomentando le proprie posizioni e ribattendo alle obiezioni della controparte. L’insegnante modera il dibattito.

   

• Detective storici: a caccia di errori!
  Attraverso questa tipologia di attività, studentesse e studenti mettono alla prova le proprie conoscenze storiche e la capacità di ricerca, analisi e confronto, “ispezionando” testi generati dal chatbot IA che contengono intenzionalmente errori o inesattezze.
  L’esempio che segue propone l’analisi di brevi testi sulla Prima guerra mondiale, in cui gli studenti devono identificare errori di diversa natura inseriti intenzionalmente dall’IA.

  COSA NON TORNA? La classe definisce il ruolo del chatbot IA in un apposito prompt: uno studioso di storia del Novecento, specializzato sulla Prima guerra mondiale, che ha il compito di scrivere brevi testi contenenti errori e inesattezze sul piano storico (per esempio date e luoghi sbagliati, informazioni fuori contesto, eventi verosimili ma mai accaduti, nessi storici non plausibili ecc.). Poi sottopone al chatbot le istruzioni operative: il numero e la lunghezza dei testi da produrre, gli argomenti da affrontare e le tipologie di errori da inserire. Dopo l’elaborazione dei testi da parte del chatbot, ogni studente ha a disposizione un tempo definito dall’insegnante per analizzare i testi ed evidenziare i contenuti che ritiene errati, tenendo conto di quanto ha studiato sul manuale . Alla fine dell’esercitazione, la classe chiede al chatbot di elencare gli errori che ha inserito e ogni studente/studentessa li confronta al proprio elenco. Quali elementi sono stati colti dalla maggioranza degli studenti? Quali, invece, sono sfuggiti a molti? Riflettete insieme sulle possibili motivazioni.

Referenze iconografiche: Shutterstock AI/Shutterstock