EduIA - L'intelligenza artificiale a scuola

Percorso attivo di info-formazione a puntate

In un'epoca in cui la digitalizzazione è sempre più pervasiva nel nostro quotidiano, è essenziale che anche l'ambito dell'istruzione e della formazione adotti le soluzioni tecnologie più avanzate per garantire un apprendimento efficace, inclusivo e sicuro.

Intelligenza Artificiale anche a scuola

L'utilizzo competente dell'Intelligenza Artificiale (IA) è una risorsa strategica per i docenti e i formatori per migliorare la qualità dell'insegnamento e favorire lo sviluppo delle competenze degli studenti.

La Commissione Europea ha sviluppato, con il supporto di un gruppo di esperti in vari campi quali l'Intelligenza Artificiale, i dati, l'etica e l'educazione, il documento "Orientamenti etici per gli educatori sull’uso dell’Intelligenza Artificiale (IA) e dei dati nell'insegnamento e nell’apprendimento1" e ha aggiornato il quadro delle competenze digitali DigComp, alla versione 2.2, per includervi esempi di conoscenze, abilità e attitudini relativi all'Intelligenza Artificiale (IA) e all'uso dei dati.

L’obiettivo di queste azioni è stato quello di agire per:

  • favorire l’acquisizione e il consolidamento, da parte dei cittadini di ogni età, delle competenze necessarie per interagire in modo sicuro, critico e informato con le nuove tecnologie
  • e migliorare la comprensione dell'IA, delle sue capacità e dei suoi limiti, per promuoverne un utilizzo più consapevole ed etico.

La diffusione di applicazioni di facile utilizzo di Intelligenza Artificiale Generativa sta influenzando non solo le metodologie didattiche ma anche l'approccio alla valutazione e alla personalizzazione dell'apprendimento. I sistemi di IA, attraverso il tutoraggio personalizzato e l'analisi delle prestazioni degli studenti, offrono infatti possibilità prima inesplorate che possono significativamente migliorare la reattività degli ambienti educativi alle necessità individuali degli studenti.

I docenti e i Dirigenti Scolastici sono incoraggiati a riflettere su un'implementazione responsabile dell'IA nel settore educativo e sull'impatto etico dell'uso dell'Intelligenza Artificiale, con un'enfasi particolare sulla garanzia di equità, la preservazione della supervisione umana e il rispetto della privacy e della protezione dei dati degli studenti. Infatti, se da una parte l'adozione dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) nelle aule di tutta Europa sta aumentando, la ricerca empirica sull'impatto dell'IA nell'educazione rimane limitata, richiedendo quindi un approccio attento e critico.

Nuove competenze per i cittadini che interagiscono con l’IA

Per utilizzare i sistemi di IA in modo sicuro, efficace ed efficiente i cittadini hanno necessità di allargare il proprio patrimonio di competenze digitali.

Nella versione 2.2 del DigComp è stato inserito l’allegato “Cittadini che interagiscono con i sistemi di IA” dedicato all’Intelligenza Artificiale e suddiviso in cinque sezioni:

  • Cosa fanno e cosa non fanno i sistemi di Intelligenza Artificiale?
  • Come funzionano i sistemi di Intelligenza Artificiale?
  • Quando si interagisce con i sistemi di Intelligenza Artificiale?
  • Le sfide e l’etica dell’Intelligenza Artificiale
  • Attitudini riguardanti l’azione umana e il controllo

Il DigComp 2.2 identifica alcuni indicatori chiave per l’interazione con l'intelligenza artificiale, suddivisi in tre categorie principali: conoscenze, abilità e attitudini.

Conoscenze: È essenziale che i cittadini abbiano una chiara comprensione delle capacità e dei limiti dei sistemi di IA, riconoscendo cosa possono effettivamente realizzare e quali sono le loro restrizioni. Inoltre, è importante essere informati riguardo ai vantaggi, ai limiti e ai potenziali rischi legati all’utilizzo dell’IA. Questo consente di gestire aspettative realistiche e di navigare l'ambiente tecnologico con maggiore consapevolezza.

Abilità: I cittadini devono possedere la capacità di utilizzare, interagire e fornire feedback ai sistemi di IA, garantendo un impiego efficace e consapevole di queste tecnologie. Ciò include la capacità di configurare, monitorare e adattare i sistemi di IA, intervenendo con personalizzazioni e modifiche manuali quando necessario. Questo implica una certa dimestichezza tecnica e la capacità di intervenire attivamente sulle configurazioni dei sistemi.

Attitudini: È fondamentale esercitare un ruolo attivo e critico nei confronti dei sistemi di IA, sviluppando una mentalità che sia critica ma allo stesso tempo aperta alle novità. I cittadini dovrebbero valutare obiettivamente i sistemi di IA, rimanendo recettivi verso le nuove tecnologie e le possibilità che esse offrono. Inoltre, è cruciale avere una sensibilità etica nell'utilizzo dei sistemi di IA, comprendendo l'importanza di considerare gli impatti etici e sociali dell'IA nelle sue varie applicazioni.

Nel documento sono declinati circa 70 esempi di conoscenze, abilità e attitudini. È importante ricordare che questo elenco di esempi non è inteso come un curriculum completo per l’insegnamento dell’IA.

 

Cosa fanno e cosa non fanno i sistemi di Intelligenza Artificiale?

La sezione “Cosa fanno e cosa non fanno i sistemi di Intelligenza Artificiale?” contiene esempi di conoscenze, abilità e attitudini dei cittadini in relazione alle capacità operative dell'IA.

Ecco alcuni esempi tratti dalla sezione “Cosa fanno e cosa non fanno i sistemi di Intelligenza Artificiale?”

Un cittadino padroneggia i sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) e li utilizza in maniera critica e sicura quando…

  • Sa identificare le aree in cui l’IA può apportare benefici a vari aspetti della vita quotidiana. Ad esempio, nel settore sanitario l’IA potrebbe contribuire alla diagnosi precoce, mentre in agricoltura potrebbe essere utilizzata per rilevare le infestazioni di parassiti.
  • È consapevole del fatto che i motori di ricerca, i social media e le piattaforme di contenuti spesso utilizzano algoritmi di IA per generare risposte adattate al singolo utente (ad esempio, gli utenti continuano a vedere risultati o contenuti simili). Ciò è spesso indicato come “personalizzazione”.
  • È consapevole che i sistemi di IA raccolgono ed elaborano diversi tipi di dati dell’utente (ad esempio, dati personali, dati comportamentali e dati contestuali) per creare profili dell’utente che vengono poi utilizzati, ad esempio, per prevedere ciò che l’utente potrebbe voler vedere o fare successivamente (ad esempio, offerte pubblicitarie, raccomandazioni, altri servizi).
  • Sa che i sistemi di IA possono essere utilizzati per creare automaticamente contenuti digitali (ad esempio testi, notizie, saggi, tweet, musica e immagini) utilizzando il contenuto digitale esistente come fonte. Tali contenuti possono essere difficili da distinguere dalle creazioni umane.2

 

Come funzionano i sistemi di Intelligenza Artificiale?

La sezione “Come funzionano i sistemi di Intelligenza Artificiale?” presenta esempi di conoscenze, abilità e attitudini dei cittadini in relazione a come i sistemi di IA operano.
I cittadini devono essere in grado di comprendere come le decisioni vengano prese dall'IA e i processi di apprendimento automatico attuati.

Ecco alcuni esempi tratti dalla sezione “Come funzionano i sistemi di Intelligenza Artificiale?”

  • È consapevole che i sistemi di IA utilizzano statistiche e algoritmi per elaborare (analizzare) i dati e generare risultati (ad esempio, prevedere quale video potrebbe piacere all’utente).
  • È consapevole che i sensori utilizzati in molte tecnologie e applicazioni digitali (ad esempio, telecamere per il rilevamento del viso, assistenti virtuali, tecnologie indossabili, telefoni cellulari, dispositivi intelligenti) generano automaticamente grandi quantità di dati, compresi quelli personali che possono essere utilizzati per addestrare un sistema di IA (Intelligenza Artificiale).
  • Sa che l’IA di per sé non è né buona né cattiva. Ciò che determina la positività o negatività dei risultati di un sistema di IA per la società, risiede nelle modalità con cui quel sistema di IA è stato progettato e usato, da chi e per quali scopi.
  • È consapevole che ciò che i sistemi di IA possono fare facilmente (ad esempio, identificare schemi ricorrenti in enormi quantità di dati), gli esseri umani non sono in grado di farlo; mentre molte cose che gli esseri umani possono fare facilmente (ad esempio, capire, decidere cosa fare e applicare valori umani), i sistemi di IA non sono in grado di farlo.
  • Riconosce che gli strumenti di IA progettati per creare immagini, scrittura e musica dipendono dall’uomo (ad esempio per impostare i parametri originali e selezionare i risultati), mentre l’uomo può utilizzare gli strumenti di IA per valorizzare la propria creatività.

 

L’interazione con i sistemi di Intelligenza Artificiale

La sezione “L’interazione con i sistemi di Intelligenza Artificiale” si concentra sulle modalità di interazione tra gli esseri umani e i sistemi di IA.
Comprendere come interfacciarsi efficacemente con l'IA è essenziale per sfruttarne le potenzialità in modo produttivo, migliorando i processi decisionali e operativi in numerosi contesti applicativi.

Ecco alcuni esempi tratti dalla sezione “L’interazione con i sistemi di Intelligenza Artificiale”

  • Sa come formulare le richieste per ottenere il risultato desiderato quando interagisce con agenti conversazionali o smart speaker (ad esempio Siri, Alexa, Cortana e Google Assistant), ad esempio comprendendo che, affinché il sistema sia in grado di rispondere come desiderato, la richiesta deve essere non ambigua e pronunciata chiaramente in modo che il sistema possa rispondere.
  • È capace di riconoscere che alcuni algoritmi di IA, possono rafforzare i punti di vista esistenti creando “echo chambers” (camere d’eco) o “filter bubble” - bolle di filtraggio (per esempio, se un flusso di informazioni su un social media supporta una specifica ideologia politica, ulteriori suggerimenti possono rinforzare quella ideologia senza esporla ad argomenti opposti).
  • Soppesa i vantaggi e gli svantaggi dell’utilizzo di motori di ricerca basati sull’IA (ad esempio, se da un lato possono aiutare gli utenti a trovare le informazioni desiderate, dall’altro possono compromettere la privacy e i dati personali o condizionare l’utente per interessi commerciali).
  • È in grado di interagire e fornire feedback al sistema di Intelligenza Artificiale (ad esempio, fornendo valutazioni dell’utente, like, tag a contenuti online) per orientare le proposte che il sistema fornirà in seguito (ad esempio, per ottenere più suggerimenti su film simili a quelli che sono piaciuti all’utente in precedenza).
  • Sa che le funzioni vocali basate su tecnologie di Intelligenza Artificiale consentono l’uso di comandi vocali che possono migliorare l’accessibilità degli strumenti e dei dispositivi digitali (ad esempio, per le persone con limitazioni motorie o visive, con capacità cognitive limitate, con difficoltà linguistiche o di apprendimento), tuttavia sa che le lingue parlate da popolazioni scarsamente rappresentate a livello mondiale (oppure con una bassa numerosità) spesso non sono disponibili o hanno prestazioni peggiori a causa delle priorità commerciali che favoriscono le lingue maggiormente diffuse.
  • È consapevole che tutto ciò che si condivide pubblicamente online (ad esempio, immagini, video e suoni) può essere utilizzato per addestrare i sistemi di Intelligenza Artificiale. Ad esempio, le aziende di software commerciale che sviluppano sistemi di IA per il riconoscimento del volto possono utilizzare immagini personali condivise online (ad esempio, fotografie di famiglia) per addestrare e migliorare la capacità del software di riconoscere automaticamente quelle persone in altre immagini, il che potrebbe non essere auspicabile (ad esempio, potrebbe rappresentare una violazione della privacy).3

 

Le sfide e l'etica dell'Intelligenza Artificiale

Nella sezione “Le sfide e l’etica nell’uso dell’Intelligenza Artificiale” il focus, invece, è sulle questioni etiche sollevate dall'uso dell'IA (problematiche morali e sfide che emergono nell'implementazione dell'IA, inclusa la gestione della privacy, i bias4 e la responsabilità delle decisioni automatizzate.

Ecco alcuni esempi tratti dalla sezione “Le sfide e l’etica nell’uso dell’Intelligenza Artificiale”

  • È consapevole che gli algoritmi di un’Intelligenza Artificiale potrebbero non essere configurati in modo da fornire solo le informazioni che l’utente richiede; questi dati potrebbero racchiudere una pubblicità o un messaggio politico (ad esempio, incoraggiare gli utenti a rimanere su un sito, visionare o comprare qualcosa in particolare, condividere opinioni su argomenti specifici). Questo potrebbe anche provocare conseguenze negative (ad esempio, reiterare stereotipi, condividere misinformazione).
  • È consapevole che i dati, dai quali dipende l’IA, possono contenere bias (pregiudizi, distorsioni). In questo caso queste distorsioni possono essere automatizzate e rese più pericolose dall’uso dell’Intelligenza Artificiale. Ad esempio i risultati di una ricerca sulle occupazioni potrebbero includere stereotipi su lavori maschili e femminili (ad esempio, conducenti di autobus maschi, addetti alla vendita femmine).
  • È consapevole del fatto che gli algoritmi di IA operano con modalità che di solito non sono visibili o facilmente comprensibili dagli utenti. Questo è spesso indicato come la “scatola nera”, in quanto può essere impossibile risalire a come e perché un algoritmo propone determinati suggerimenti o previsioni.
  • Esamina le implicazioni etiche che derivano dall’utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale durante il loro intero ciclo di vita: esse includono sia l’impatto ambientale (conseguenze ambientali derivate dalla produzione di dispositivi e servizi digitali) sia l’impatto sociale (ad esempio l’utilizzo di piattaforme per la gestione del lavoro la cui impostazione algoritmica può limitare la riservatezza (privacy) o i diritti dei lavoratori e l’uso di manodopera a basso costo per etichettare le immagini utilizzate per addestrare i sistemi di IA).
  • Considera l’etica (inclusi, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, l’azione umana e la supervisione, la trasparenza, la non discriminazione, l’accessibilità, i pregiudizi e l’equità) come uno dei pilastri fondamentali durante lo sviluppo o l’implementazione di sistemi di IA.5

 

Le attitudini legate all’azione umana e al controllo nei confronti dell’IA

Infine, nella sezione “Le attitudini legate all’azione umana e al controllo nei confronti dell’IA” si considera l'importanza delle attitudini umane nei confronti del controllo e della supervisione dei sistemi di IA.
L'importanza delle attitudini umane nella gestione dei sistemi di Intelligenza Artificiale è un aspetto cruciale per garantire che queste tecnologie siano utilizzate in modo responsabile ed etico. È essenziale che gli utenti adottino un approccio critico e proattivo per monitorare e regolare l'operato dell'IA, assicurando che le sue funzioni e i suoi impatti siano allineati con i valori umani fondamentali e che promuovano il benessere collettivo. Ciò implica la necessità di una comprensione approfondita dei meccanismi di IA, nonché di un'adeguata formazione per gli utenti su come interagire e intervenire efficacemente.

Ecco alcuni esempi tratti dalla sezione “Le attitudini legate all’azione umana e al controllo nei confronti dell’IA”

  • È aperto/a ai sistemi di IA che supportano gli esseri umani nel prendere decisioni informate in base ai loro obiettivi (ad esempio, gli utenti che decidono attivamente se agire o meno in base a una raccomandazione).
  • Riconosce che mentre l’applicazione di sistemi di IA in molti settori è solitamente non controversa (ad esempio, l’IA che aiuta a prevenire i cambiamenti climatici), l’IA che interagisce direttamente con gli esseri umani e prende decisioni sulla loro vita può in alcuni casi essere controversa (ad esempio, software di selezione dei CV per le procedure di reclutamento, punteggio degli esami che possono determinare l’accesso all’istruzione).
  • Sa che tutti i cittadini dell’Unione Europea hanno il diritto di non essere soggetti a processi decisionali completamente automatizzati (ad esempio, se un sistema automatico rifiuta una richiesta di credito, il cliente ha il diritto di chiedere che la decisione venga rivista da una persona).
  • È aperto/a a continuare ad imparare, ad auto-formarsi e a tenersi aggiornato/a sull’Intelligenza Artificiale (ad esempio, per capire come funzionano gli algoritmi di IA; per capire le ragioni per cui i decisionali automatici possano essere affetti da errori; per distinguere tra IA realistica e IA non realistica; per capire la differenza tra Intelligenza Artificiale Ristretta, cioè l’IA odierna in grado di realizzare compiti specifici come svolgere il ruolo di giocatore in un gioco, e l’Intelligenza Artificiale Generale, cioè l’IA che supera l’intelligenza umana, che rimane ancora fantascienza).6

Il percorso attivo di info-formazione EduIA

L'Intelligenza Artificiale trasforma profondamente il settore dell'insegnamento e dell'apprendimento. Per affrontare tale cambiamento senza smarrirsi, è fondamentale procedere gradualmente e acquisire una comprensione chiara degli aspetti principali e pratici di questa evoluzione. Ecco perché Sanoma ha pensato questo percorso attivo di info-formazione, che si svolgerà a puntate nei prossimi numeri di questa newsletter bimestrale e sul sito sanoma.it.

Il percorso attivo di info-formazione EduIA fornisce a docenti e formatori indicazioni pratiche e operative sull'utilizzo efficace dell'IA e dei dati in linea con il Piano d'azione europeo per l'istruzione digitale7, le indicazioni UNESCO su uso e competenze in materia di IA8 e il modello per la descrizione e certificazione delle competenze digitali dei docenti DigCompEdu9.

Nella fase iniziale di questa iniziativa saranno condivisi quattro approfondimenti, ciascuno dedicato a un aspetto specifico dell'utilizzo dell'IA nell'ambito dell'istruzione e della formazione.

  1. Progettare esperienze didattiche: focus sull'uso dell'IA per la progettazione di esperienze di apprendimento innovative. Puoi già attivare il modulo nell'area "Formazione - Corsi e Minicorsi online" di My Place: accedi a My Place>>
  2. Creare materiali didattici: esplorazione degli strumenti basati su IA per la creazione di materiali didattici innovativi.
  3. Valutare: approfondimento sulla progettazione di percorsi di valutazione supportati dall'IA.
  4. Supportare con i tutor virtuali: esplorazione delle potenzialità dei tutor virtuali basati su IA per offrire supporto personalizzato agli studenti.

Ogni approfondimento seguirà una struttura fissa:

  • Autovalutazione iniziale: 5 domande volte a stimolare la riflessione personale sulla propria comprensione e preparazione all'uso dell'IA.
  • Microlezioni in formato video: ogni video presenterà un aspetto specifico dell'impiego dell'IA, fornendo esempi pratici di applicazione e suggerimenti per l'integrazione nella pratica didattica.
  • Contenuti chiave: un breve test consentirà di valutare la comprensione dei contenuti delle microlezioni.
  • Attività operativa: un compito o una risorsa saranno presentati come “invito all’azione”.

Siamo pronti a intraprendere la sfida di innovare l'ambito dell'apprendimento mediante l'Intelligenza Artificiale, introducendola in classe sotto la guida delle essenziali conoscenze, competenze e attitudini umane di ciascun insegnante?

Noi sì.

Condividi la tua attività e diventa un Docente contributor Sanoma

Al termine di ciascun approfondimento del corso potrai metterti alla prova e progettare la tua attività didattica in linea con i contenuti appresi.

Come? Scarica il file word "Scheda attività" e, dopo averlo compilato, caricalo seguendo le indicazioni del file "Istruzioni per il caricamento". Trovi tutti questi documenti all'interno del percorso formativo. 

Pubblicheremo la tua proposta didattica sul nostro sito allo scopo di condividere saperi e conoscenze su questo tema. In questo modo contribuirai alla formazione della nostra community sull'IA generativa con contenuti di valore. Ti riconosceremo inoltre il badge digitale Docente contributor Sanoma 2024 che potrai pubblicare sul tuo CV, in calce alla tua mail o sui principali social (per esempio LinkedIN).

 

Referenze iconografiche: Pixels Hunter/Shutterstock

Sandra Troia

Sandra Troia è esperta di competenze digitali. Docente di scuola secondaria di primo grado, è membro dell'Equipe Formativa Territoriale del Ministero dell'Istruzione nella Regione Puglia. In ambito europeo è consulente per All Digital e ha partecipato a numerosi gruppi di lavoro per la definizione dei framework di competenze DigComp e LifeComp. E' consulente, autrice e formatrice Sanoma.