Come evolverà l’Educazione nell’era dell’Intelligenza Artificiale? In un mondo che cambia, alla ricerca e alle politiche per l’educazione è richiesto di orientare l’istruzione affinché prepari gli studenti alle sfide tecnologiche, consentendo alla Scuola e alle comunità educanti di guidare l’innovazione.
Come evolverà l’educazione nell’era dell’Intelligenza Artificiale (IA)?
I profondi cambiamenti che continueranno a trasformare la società e la natura del lavoro richiedono un approccio educativo innovativo.
Si potrebbe obiettare che la tecnologia ha sempre influenzato il lavoro e la società. Cosa è cambiato dunque?
L’interazione tra le nuove frontiere dell’automazione e dell’intelligenza artificiale e i cambiamenti economici e demografici è così complessa che è diventato fondamentale investire nell’istruzione e nello sviluppo delle competenze.
Nel documento The Future of Education and Skills: Education 2030 – OCSE si legge:
Esiste una domanda crescente nei confronti delle scuole perché preparino gli studenti ai cambiamenti economici e sociali più rapidi, ai posti di lavoro che non sono stati ancora creati, alle tecnologie che non sono state ancora inventate e a risolvere problemi sociali che non esistevano in passato.
Da una parte gli studenti avranno sempre più la necessità di acquisire competenze sul funzionamento dell’Intelligenza Artificiale, per poterla utilizzare a proprio vantaggio ma anche per saperne distinguere eventuali usi impropri.
Dall’altra, l’Intelligenza Artificiale potrebbe aprire nuovi scenari per le pratiche didattiche, a patto che sia disegnata come risorsa per migliorare l’istruzione, senza venire meno alle lezioni apprese e ai principi etici condivisi.
Che cos’è l’Intelligenza Artificiale?
Per contestualizzare ciò di cui stiamo parlando dovremo provare a definire cosa sia l’Intelligenza Artificiale. Sapendo, però, che nemmeno i più grandi esperti di IA sono giunti a una definizione univoca.
Questo dipende dal fatto che si tratta di un campo in rapida evoluzione, che si esplica in soluzioni molte diverse tra loro ed è reso possibile da altre discipline come l’high permormance computing, dall’informatica e dalla scienza dei dati, oltre a coinvolgere spesso sottocampi complessi come:
- il machine learning, sistemi che migliorano le loro prestazioni con l’aumentare dell’esperienza e soprattutto dei dati
- il deep learning, un sistema di apprendimento e di classificazione che, elaborando grandi quantità di dati e basandosi su reti neuronali artificiali, consente a un computer di imitare alcuni processi del cervello umano come il processo decisionale e l’apprendimento autodiretto
Un quadro di riferimenti è quello contenuto nella Strategia dell’Unione europea per l’Intelligenza Artificiale:
L’Intelligenza Artificiale si riferisce a sistemi che mostrano un comportamento intelligente nell’analizzare il loro ambiente e intraprendere azioni, con un certo grado di autonomia, per raggiungere obiettivi specifici.
I sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale possono essere puramente basati su software, agendo nel mondo virtuale (ad esempio assistenti vocali, software di analisi delle immagini, motori di ricerca, sistemi di riconoscimento vocale e facciale) oppure possono essere incorporati in dispositivi hardware (ad esempio robot avanzati, auto autonome, droni o applicazioni Internet of Things).
Per i cittadini e le imprese, per i docenti e gli studenti può essere molto complesso avvicinarsi all’Intelligenza Artificiale.
Tra le risorse utili arrivate in Italia c’è il corso online gratuito realizzato da Reaktor e dall’Università di Helsinki.
Tradotto in italiano per volontà del Ministro per l’innovazione tecnologica e la transizione digitale e del Dipartimento per la trasformazione digitale, è promosso da Fondazione Cotec con la partnership accademica dell’Università degli Studi Roma Tre.
Familiarizzare con l’intelligenza artificiale e i suoi principi basilari, sin dai primi anni di Scuola, è infatti essenziale.
I bambini che oggi hanno 5 anni trascorreranno la maggior parte della loro vita lavorativa nella seconda metà del 21° secolo, in un mondo trasformato dalle tecnologie. Che posseggano o no le competenze adeguate a quel futuro dipende dai sistemi scolastici attuali.
Apprendere e comprendere l’Intelligenza Artificiale
Sia la Commissione europea nel piano d’azione per l’istruzione digitale (2021-2027) che la Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale, pubblicata dal Ministero dello Sviluppo economico, hanno evidenziato le stesse necessità:
c’è bisogno di riprogettare il curricolo delle scuole affinché includa gli apprendimenti nel campo dell’Intelligenza Artificiale e dei dati e di prevedere investimenti per favorire l’aggiornamento delle competenze di studenti e corpo docente.
Le implicazioni dell’Intelligenza Artificiale per la Scuola
Se dobbiamo aumentare il livello di abilità di tutti gli studenti, quali cambiamenti potrebbero essere necessari per la didattica e la valutazione? E l’IA potrebbe essere di supporto?
Non si tratta di mettere in discussione la relazione insegnante-alunno.
La Didattica a Distanza nel periodo pandemico ci ha mostrato come gli studenti abbiano bisogno di soluzioni e competenze tecnologiche, sia in emergenza che per le attività di routine, ma anche di tutoring, metodo valutativo e affettività che solo il confronto con altri umani possono garantire.
Ciò che invece è richiesto alla ricerca e alle politiche educative è di interrogarsi su come l’Intelligenza Artificiale possa favorire l’apprendimento umano e fare in modo che siano gli educatori stessi a guidare la trasformazione, rivolgendo richieste alle aziende tecnologiche.
Gli studi suggeriscono che la possibilità che il settore dell’istruzione venga massivamente implicato dall’automazione è relativamente bassa.
Ma possiamo immaginare applicazioni di IA che supporteranno il ruolo unico dell’insegnante?
Nel Libro Bianco per l’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino a cura dell’Agenzia per l’Italia Digitale, tra gli esempi di come la Scuola potrebbe trarre beneficio dall’adozione di soluzioni di IA cita:
- strumenti automatici per la valutazione
- personalizzazione del materiale didattico
- tutoring automatizzato, per mezzo di strumenti di raccomandazione per tenere viva l’attenzione
- suggerimenti inerenti variazioni personalizzate da introdurre nel programma scolastico
- estrazione di indicatori predittivi di rischio di abbandono scolastico
Dove l’Intelligenza Artificiale ha già trovato applicazioni in campo educativo è l’automazione delle attività amministrative e di routine.
Ci si riferisce ai sistemi per:
- aggiornare in tempo reale le presenze/assenze
- elaborare pagelle elettroniche
- gestire il calendario delle lezioni
- produrre la certificazione digitale che attesta in modo oggettivo il livello di competenze acquisito
Didattica innovativa per l’inclusione
L’Intelligenza Artificiale può aprire prospettive anche per migliorare l’inclusività della Scuola.
Ne sono esempi le tecnologie multisensoriali, come la robotica sociale, utilizzata per favorire apprendimento e relazioni nei bambini con disturbi dello spettro autistico, o le soluzioni per supportare studenti con Bisogni Educativi Speciali (BSE) e Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA).
Realtà aumentata
In merito alle possibilità offerte dalla realtà aumentata, nelle scuole potrebbero nascere nuovi ambienti educativi innovativi, inclusivi e coinvolgenti, in grado di incentivare l’interazione con e tra gli studenti, coniugando esigenze di formazione e innovazione tecnologica.
Valutazione degli apprendimenti, Big Data e Small Data
Un uso più semplice e molto più efficace dell’Intelligenza Artificiale nella scuola potrebbe essere il supporto allo studio individuale, quale strumento di autovalutazione attraverso la redazione automatica di esercizi aggiuntivi e interrogazioni virtuali.
Libro Bianco per l’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino
Grazie all’Intelligenza Artificiale, potrebbero essere implementati nuovi approcci di valutazione basati su domande personalizzate per fornire agli insegnanti e agli studenti informazioni più ricche in tutte le aree di apprendimento.
La disponibilità di Small Data supporterebbe gli insegnanti per identificare i punti di forza e di debolezza dell’apprendimento degli studenti e per favorire la personalizzazione dei contenuti.
Per gli studenti, disporre di dati significherebbe aumentare la consapevolezza dei propri progressi e la conoscenza di se stessi in relazione al lavoro svolto.
A conclusione di questo breve excursus sulle possibili applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nella Scuola, va fatto notare che Big Data e analisi predittive hanno già un ruolo nell’elaborazione delle policy educative, ferma restando l’attenzione per il trattamento dei dati e per il rispetto e la tutela della privacy, allo scopo di potenziare i sistemi d’istruzione in relazione ai livelli di competenze richiesti nel mondo del lavoro futuro.
Approfondimenti
- The Future of Education and Skills: Education 2030 – OCSE
- Proposte per una Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale
- L’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino
- L’educazione digitale a Scuola
- L’educazione digitale in Europa
- Esistono Paesi in Europa che valutano le competenze digitali?
- Le competenze digitali e informative nell’Indagine IEA ICILS
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