Agevolare l’uso creativo di GenAI nell’istruzione e nella ricerca
Quando ChatGPT è stato lanciato per la prima volta, gli educatori di tutto il mondo hanno espresso preoccupazioni riguardo al suo potenziale di generare saggi e come potesse aiutare gli studenti a barare. Più recentemente, molte persone e organizzazioni, comprese alcune delle principali università del mondo, hanno sostenuto che “il genio è fuori dalla bottiglia” e che strumenti come ChatGPT sono qui per restare e possono essere utilizzati in modo produttivo in ambienti educativi. Nel frattempo, Internet è ora pieno di suggerimenti per l’uso di GenAI nell’istruzione e nella ricerca. Questi includono l’uso per ispirare nuove idee, generare esempi multi-prospettici, sviluppare piani di lezione e presentazioni, riassumere materiali esistenti e stimolare la creazione di immagini. Anche se nuove idee appaiono su Internet quasi ogni giorno, i ricercatori e gli educatori stanno ancora cercando di capire esattamente cosa significa GenAI per l’insegnamento, l’apprendimento e la ricerca. In particolare, le persone dietro molte delle proposte potrebbero non aver considerato adeguatamente i principi etici, mentre altri sono guidati dalle potenzialità tecnologiche di GenAI piuttosto che dalle esigenze di ricercatori, insegnanti o apprendenti. Questa sezione illustra modi per agevolare l’uso creativo di GenAI nell’istruzione.
5.1 Strategie istituzionali per agevolare l’uso responsabile e creativo di GenAI
Come già detto, le istituzioni educative e di ricerca dovrebbero sviluppare, implementare e convalidare strategie appropriate e quadri etici per guidare l’uso responsabile ed etico dei sistemi e delle applicazioni GenAI per soddisfare le esigenze dell’insegnamento, dell’apprendimento e della ricerca.
Ciò può essere realizzato attraverso le seguenti quattro strategie:
- Implementazione istituzionale di principi etici: assicurare che ricercatori, insegnanti e apprendenti utilizzino gli strumenti GenAI in modo responsabile ed etico e affrontino criticamente l’accuratezza e la validità delle uscite.
- Orientamento e formazione: fornire orientamento e formazione a ricercatori, insegnanti e apprendenti sugli strumenti GenAI per garantire che comprendano le questioni etiche come i bias nell’etichettatura dei dati e negli algoritmi, e che rispettino le regole appropriate sulla privacy dei dati e la proprietà intellettuale.
- Sviluppo di capacità di ingegneria dei prompt GenAI: oltre alla conoscenza specifica del soggetto, i ricercatori e gli insegnanti avranno bisogno anche di competenze nell’ingegneria e nella valutazione critica dei prompt generati da GenAI. Dato che le sfide poste da GenAI sono complesse, i ricercatori e gli insegnanti devono ricevere una formazione e un supporto di alta qualità per farlo.
- Rilevamento del plagio basato su GenAI in compiti scritti: GenAI potrebbe consentire agli studenti di far passare testi che non hanno scritto come loro stessi, un nuovo tipo di “plagio”.
I fornitori di GenAI sono tenuti a contrassegnare le loro uscite con filigrane “generate da AI”, mentre vengono sviluppati strumenti per identificare il materiale prodotto da AI. Tuttavia, c’è poco evidence che queste misure o strumenti siano efficaci. La strategia istituzionale immediata è quella di difendere l’integrità accademica e rafforzare la responsabilità attraverso una rigorosa rilevazione da parte di esseri umani. La strategia a lungo termine è che le istituzioni e gli educatori ripensino la progettazione dei compiti scritti in modo che non vengano utilizzati per valutare compiti che gli strumenti GenAI possono svolgere meglio degli apprendenti umani. Invece, dovrebbero affrontare ciò che gli esseri umani possono fare che GenAI e altri strumenti AI non possono fare, compreso l’applicare valori umani come la compassione e la creatività a sfide complesse del mondo reale.
5.2 Un approccio “centrato sull’umanità e pedagogicamente appropriato”
I ricercatori e gli educatori dovrebbero dare priorità all’agenzia umana e all’interazione responsabile e pedagogicamente appropriata tra esseri umani e strumenti AI quando decidono se e come utilizzare GenAI. Questo include le seguenti cinque considerazioni:
- L’uso del(i) strumento(i) dovrebbe contribuire alle necessità umane e rendere l’apprendimento o la ricerca più efficace rispetto a un approccio senza tecnologia o a un’altra alternativa;
- L’uso dei strumenti da parte degli educatori e degli apprendenti dovrebbe basarsi sulla loro motivazione intrinseca;
- Il processo di utilizzo del(i) strumento(i) dovrebbe essere controllato dagli educatori, dagli apprendenti o dai ricercatori umani;
- La scelta e l’organizzazione del(i) strumento(i) e dei contenuti da essi generati dovrebbero essere proporzionate all’età degli apprendenti, ai risultati attesi e al tipo di conoscenza obiettiva (ad esempio, fattuale, concettuale, procedurale o metacognitiva) o problema obiettivo (ad esempio, strutturato o poco strutturato);
- I processi di utilizzo dovrebbero garantire l’interazione umana con GenAI e il pensiero di ordine superiore, nonché la responsabilità umana per le decisioni relative all’accuratezza dei contenuti generati da AI, alle strategie di insegnamento o ricerca e al loro impatto sui comportamenti umani.
5.3 Progettazione congiunta dell’uso di GenAI nell’istruzione e nella ricerca
L’uso di GenAI nell’istruzione e nella ricerca non dovrebbe essere né imposto con un approccio dall’alto verso il basso né guidato dall’esagerazione commerciale. Invece, il suo uso sicuro ed efficace dovrebbe essere progettato congiuntamente da insegnanti, apprendenti e ricercatori. È anche necessario un robusto processo di sperimentazione e valutazione per esaminare l’efficacia e l’impatto a lungo termine di diversi utilizzi.
Per agevolare la progettazione congiunta raccomandata, questa Guida propone un quadro composto dalle seguenti sei prospettive per consolidare interazioni pedagogicamente appropriate e la priorità dell’agenzia umana:
- Domini appropriati di conoscenza o problemi;
- Risultati attesi;
- Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi;
- Requisiti per gli utenti;
- Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di prompt;
- Rischi etici.
Questa sezione fornisce esempi di come un processo di progettazione congiunta nell’uso di GenAI può informare le pratiche di ricerca, assistere nell’insegnamento, fornire coaching per l’acquisizione autonoma di competenze fondamentali, facilitare il pensiero di ordine superiore e supportare gli apprendenti con esigenze speciali. Questi esempi rappresentano solo la punta dell’iceberg del crescente numero di domini in cui GenAI può avere potenziale.
5.3.1 AI generativa per la ricerca
I modelli GenAI hanno dimostrato il loro potenziale nel ampliare le prospettive sugli schemi di ricerca e nell’arricchire l’esplorazione dei dati e le revisioni della letteratura (vedi Tabella 3). Mentre potrebbero emergere una gamma più ampia di casi d’uso, è necessaria una ricerca innovativa per definire il potenziale dominio di problemi di ricerca e risultati attesi, dimostrare l’efficacia e l’accuratezza e garantire che l’agenzia umana nella comprensione del mondo reale attraverso la ricerca non venga compromessa dall’uso di strumenti AI.
| Tabella 3. Progettare insieme usi di GenAI per la ricerca | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Consulente AI per schemi di ricerca | Potrebbe essere utile in domini di ricerca ben strutturati. | Sviluppo e risposta a domande di ricerca, suggerimento di metodologie adeguate. Potenziale trasformazione: 1:1 allenatore per la pianificazione della ricerca. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.2, valutare se gli strumenti GenAI sono accessibili localmente, open-source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | Il ricercatore deve avere una comprensione di base degli argomenti. Il ricercatore dovrebbe sviluppare la capacità di verificare le informazioni e essere particolarmente in grado di individuare citazioni di pubblicazioni di ricerca inesistenti. | Idee di base per la definizione dei problemi di ricerca (ad esempio, pubblico di destinazione, questioni, contesto), così come metodologie, risultati attesi e formati. Scrivere 10 possibili domande di ricerca per [argomento x] e classificarle per importanza per [il campo di ricerca y]. | Necessità di prestare attenzione all’alto rischio che GenAI inventi informazioni (come pubblicazioni di ricerca inesistenti) e al rischio che gli utenti siano tentati di copiare e incollare gli schemi di ricerca generati dall’IA, il che potrebbe ridurre le opportunità dei ricercatori junior di imparare attraverso il tentativo ed errore. |
| Tabella 3. Progettare insieme usi di GenAI per la ricerca | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Esploratore generativo di dati e revisore di letteratura | Potrebbe essere utile in domini di ricerca poco strutturati. | Raccolta automatica di informazioni, esplorazione di una vasta gamma di dati, proposta di bozze di revisioni bibliografiche e automazione di parti dell’interpretazione dei dati. Potenziale trasformazione: formatori AI per l’esplorazione dei dati e le revisioni bibliografiche. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.2, valutare se gli strumenti GenAI sono accessibili localmente, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | I ricercatori devono avere una solida conoscenza delle metodologie e delle tecniche per l’analisi dei dati. | Definizioni progressive dei problemi, della portata dei dati e delle fonti di letteratura, delle metodologie utilizzate per l’esplorazione dei dati e le revisioni bibliografiche, nonché dei risultati attesi e dei loro formati. | Necessità di fare attenzione alle informazioni fabbricate da GenAI, alla gestione impropria dei dati, a possibili violazioni della privacy, al profilazione non autorizzata e ai pregiudizi di genere. Necessità di essere vigili sulla diffusione delle norme dominanti e sulla minaccia che rappresentano per le norme alternative e le opinioni plurali. |
5.3.2 AI generativa per facilitare l’insegnamento
Sia l’uso di piattaforme GenAI generali che la progettazione di strumenti educativi GenAI specifici dovrebbero essere concepiti per migliorare la comprensione degli insegnanti della loro materia e la loro conoscenza delle metodologie di insegnamento, compreso attraverso la co-progettazione tra insegnanti e AI di piani di lezione, pacchetti di corsi o curricula completi. Gli assistenti insegnanti conversazionali assistiti da GenAI o “gemelli generativi degli assistenti insegnanti” che sono pre-istrutti sulla base dei dati di insegnanti esperti e delle biblioteche, sono stati testati in alcune istituzioni educative e potrebbero avere potenziale sconosciuto oltre a rischi etici inesplorati. I processi di applicazione pratica e le ulteriori iterazioni di questi modelli devono ancora essere attentamente verificati attraverso il quadro raccomandato in questa Guida e garantiti da supervisione umana, come esemplificato nella Tabella 4.
| Tabella 4. Progettazione congiunta di utilizzi di GenAI per supportare insegnanti e insegnamento | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Co-progettatore di curriculum o corsi | Conoscenza concettuale su determinati argomenti di insegnamento e conoscenza procedurale sulle metodologie di insegnamento. | Assistenza nel processo di progettazione del curriculum e delle lezioni, compresa l’elaborazione o l’estensione delle opinioni su aree chiave dell’argomento di destinazione, definizione della struttura del curriculum. Potrebbe anche aiutare gli insegnanti a preparare test ed esami offrendo esempi di domande e rubriche per la valutazione. Possibile trasformazione: curriculum generato da AI. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.3, valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | Gli insegnanti devono capire e specificare con attenzione cosa desiderano che il curriculum, i corsi, le lezioni o i test coprano e raggiungano, se desiderano affrontare la conoscenza procedurale o concettuale e quale teoria dell’insegnamento desiderano applicare. | Domande a GenAI sulla suggerimento della struttura e degli esempi di conoscenza fattuale sugli argomenti, sulla suggerimento dei metodi e dei processi di insegnamento sugli argomenti o sui problemi, o sulla creazione di pacchetti di corsi o piani di lezione basati sugli argomenti e sulla formattazione. I progettisti di curriculum umani devono verificare la conoscenza fattuale e verificare l’appropriatezza dei pacchetti di corsi suggeriti. | Il rischio che GenAI imponga norme dominanti e metodi pedagogici è elevato. Potrebbe involontariamente perpetuare pratiche escludenti a favore dei gruppi già ricchi di dati e rafforzare disuguaglianze nell’accesso a opportunità educative rilevanti e di alta qualità per gruppi poveri di dati. |
| Tabella 4. Progettazione congiunta di utilizzi di GenAI per supportare insegnanti e insegnamento | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Chatbot generativo come assistente didattico | Conoscenza concettuale in più domini in problemi ben strutturati. | Fornisce supporto personalizzato, risponde alle domande e individua risorse. Possibile trasformazione: gemelli generativi degli assistenti degli insegnanti. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.2, valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | Supporta gli insegnanti ma si rivolge direttamente agli studenti, quindi ciò richiede che gli studenti abbiano una sufficiente conoscenza preventiva, abilità e competenze metacognitive per verificare le uscite di GenAI e notare le informazioni errate. Pertanto, potrebbe essere più appropriato per gli studenti dell’istruzione superiore. | Richiede agli insegnanti di comprendere chiaramente i problemi, monitorare la conversazione e aiutare gli studenti a verificare risposte dubbie fornite da GenAI. | Sulla base delle attuali capacità dei modelli GenAI, le istituzioni educative devono garantire la supervisione umana delle risposte fornite dagli strumenti GenAI, essendo all’erta del rischio di disinformazione. Ciò potrebbe limitare anche l’accesso degli studenti a orientamento e supporto umano, ostacolando lo sviluppo di una forte relazione insegnante-studente, il che è particolarmente preoccupante per i bambini. |
5.3.3 Acquisizione autonoma di competenze fondamentali
Sebbene il pensiero di ordine superiore e la creatività abbiano attirato sempre più attenzione nella definizione degli obiettivi di apprendimento, l’importanza delle competenze di base nello sviluppo psicologico dei bambini e nella progressione delle competenze non è in discussione. Tra un ampio spettro di abilità, queste competenze di base includono l’ascolto, la pronuncia e la scrittura in lingua madre o straniera, nonché la numerazione di base, l’arte e la programmazione. Il “trapano e pratica” non dovrebbe essere considerato come un metodo pedagogico obsoleto; invece, dovrebbe essere rivitalizzato e potenziato con tecnologie GenAI per favorire l’auto-esercitazione degli apprendenti di competenze di base. Se guidati da principi etici e pedagogici, gli strumenti GenAI hanno il potenziale per diventare allenatori 1:1 per tale pratica autonoma, come illustrato nella Tabella 5.
| Tabella 5. Utilizzi della co-progettazione di GenAI come insegnante 1:1
per l’acquisizione autonoma di competenze di base nell’apprendimento delle lingue e delle arti |
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| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| 1:1 insegnante di abilità linguistiche | Apprendimento delle lingue, compresa la pratica conversazionale.” | Coinvolgere gli studenti nella pratica della conversazione per aiutarli a migliorare le abilità di ascolto, parola e scrittura, offrendo feedback, correzioni e modelli nella lingua madre o in lingua straniera. Aiutare gli studenti a migliorare le loro abilità di scrittura. Possibile trasformazione: tutorial linguistici 1:1 a livello principiante. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.3, valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | Potrebbe essere stabilito un limite di età per le conversazioni indipendenti alla luce delle uscite culturalmente insensibili o inappropriate per l’età fornite dai sistemi GenAI. Lo studente deve avere una motivazione intrinseca iniziale per impegnarsi in una conversazione con un sistema AI. Lo studente dovrebbe essere in grado di adottare un approccio critico alle suggestioni di GenAI e verificare se sono accurate. | Quando si utilizzano piattaforme GenAI generali, gli insegnanti umani possono guidare gli studenti a interagire con gli strumenti GenAI per richiedere feedback per il miglioramento, correzione della pronuncia o esempi di scrittura. Ad esempio: Coinvolgimi in una conversazione nella lingua [x], aiutandomi a migliorare continuamente. Suggerisci alcune idee per aiutarmi a scrivere su [argomento x]. | È necessario prestare attenzione al linguaggio culturalmente insensibile o contestualmente inaccurato e all’inavvertita perpetuazione di stereotipi o pregiudizi culturali. Senza adeguate strategie pedagogiche per simulare le motivazioni intrinseche degli studenti, potrebbe limitare la creatività e l’originalità dei bambini, portando a scritture formulistiche. Potrebbe anche limitare le opportunità di interazioni nella vita reale, opinioni plurali, espressioni plurali e pensiero critico. |
| Tabella 5. Utilizzi della co-progettazione di GenAI come insegnante 1:1
per l’acquisizione autonoma di competenze di base nell’apprendimento delle lingue e delle arti |
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| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| 1:1 insegnante d’arte | Competenze tecniche in aree artistiche come la musica e il disegno. | Fornire supporto individualizzato, rispondere alle domande e individuare risorse. Possibile trasformazione: insegnante d’arte 1:1 ai livelli introduttivi. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.3.2, valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | Gli studenti devono avere alcuni obiettivi iniziali per la creazione di opere d’arte o musica, una comprensione fondamentale degli elementi chiave del campo dell’arte o della musica e abilità di base per analizzare le opere d’arte o le composizioni musicali. | Gli insegnanti umani dovrebbero chiedere agli studenti di confrontare le tecniche artistiche degli strumenti AI con le proprie opere d’arte. Gli insegnanti o allenatori umani devono incoraggiare gli studenti a sviluppare e applicare la loro immaginazione e creatività, che GenAI non può sostituire. Esempio di prompt: Suggerisci alcune idee per ispirarmi a creare un’immagine su [argomenti/idee]. | Potrebbe esporre i bambini a contenuti inappropriati o offensivi, che potrebbero violare il loro diritto alla tutela e al benessere. Gli strumenti GenAI aumentano il rischio di impedire agli studenti di sviluppare la loro immaginazione e creatività. |
| Tabella 5. Utilizzi della co-progettazione di GenAI come insegnante 1:1
per l’acquisizione autonoma di competenze di base nell’apprendimento delle lingue e delle arti |
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| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi” | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| 1:1 insegnante per la programmazione o l’aritmetica | Conoscenza concettuale di programmazione e abilità a livello introduttivo. Potrebbe anche applicarsi all’apprendimento della matematica di base. | Supporto all’apprendimento autonomo di conoscenze e abilità di base della programmazione, individuazione degli errori nella codifica degli studenti e fornitura di feedback immediato, e risposte personalizzate alle domande. Possibile trasformazione: insegnante di programmazione 1:1 a livello introduttivo. | Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.3, valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le specifiche esigenze umane. | Trova e definisci un problema e progetta algoritmi per risolverlo, rimangono gli aspetti centrali dell’apprendimento della codifica e della programmazione. Gli studenti devono avere la motivazione intrinseca per utilizzare la codifica, insieme a qualche conoscenza e abilità di base nell’uso del linguaggio di programmazione. | Gli insegnanti e gli allenatori umani dovrebbero insegnare conoscenze e abilità di base e ispirare gli studenti a utilizzare il pensiero computazionale e la programmazione per risolvere problemi, anche attraverso la codifica collaborativa. Esempio di prompt: Suggest some unusual ideas for coding. | L’accuratezza dei feedback e delle suggerimenti rimane una problematica in quanto GenAI non avrà sempre ragione. C’è un alto rischio che gli strumenti GenAI impediscano agli studenti di sviluppare abilità di pensiero computazionale e la capacità di trovare e definire problemi significativi per la codifica. |
5.3.4 AI generativa per facilitare l’indagine o l’apprendimento basato su progetti
Se non utilizzati intenzionalmente per facilitare il pensiero di ordine superiore o la creatività, gli strumenti GenAI tendono a incoraggiare il plagio o producono output superficiali di “stocastico parrotto”. Tuttavia, dato che i modelli GenAI sono stati addestrati basandosi su dati su larga scala, hanno il potenziale per agire come avversari in dialoghi socratici o come assistenti di ricerca nell’apprendimento basato su progetti. Tuttavia, questi potenziali possono essere sfruttati solo attraverso processi di progettazione dell’istruzione/apprendimento che mirano a stimolare il pensiero di ordine superiore, come esemplificato nella Tabella 6.
| Tabella 6. Utilizzi della GenAI per facilitare l’indagine o l’apprendimento basato su progetti | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Sfidante socratico | Problemi poco strutturati. | Coinvolgere gli studenti in un dialogo che ricorda il questionamento socratico della conoscenza pregressa, portando alla scoperta di nuove conoscenze o a una comprensione più profonda. Trasformazione potenziale: Avversario socratico 1:1 |
Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.3, valutare se specifici strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati e convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI specifico e assicurarsi che affronti adeguatamente le esigenze umane specifiche. |
Lo studente deve aver raggiunto l’età che consente loro di condurre conversazioni indipendenti con gli strumenti GenAI. Gli studenti devono avere conoscenze pregresse e abilità per verificare se gli argomenti e le informazioni presentate sono accurate. |
Gli insegnanti umani possono aiutare a preparare un elenco di domande gradualmente più profonde come esempi per gli studenti da adattare in prompt. Gli studenti possono anche iniziare con un prompt ampio come “Coinvolgimi in un dialogo socratico per aiutarmi a adottare una prospettiva critica su [argomento x]” e quindi approfondire gradualmente il dialogo attraverso prompt sempre più raffinati. | Gli attuali strumenti GenAI possono generare risposte simili o standard che limitano l’esposizione degli studenti a punti di vista diversi e prospettive alternative, portando a un effetto eco-chamber e ostacolando lo sviluppo del pensiero indipendente. |
| Tabella 6. Utilizzi della GenAI per facilitare l’indagine o l’apprendimento basato su progetti | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Consulente per l’apprendimento basato su progetti | Problemi di ricerca poco strutturati in ambito scientifico o di studi sociali | Sostiene la creazione di conoscenza aiutando gli studenti a svolgere l’apprendimento basato su progetti. Ciò include il ruolo di GenAI che è simile a quello del consulente per la ricerca descritto nella Tabella 3. Trasformazione potenziale: Allenatore per l’apprendimento basato su progetti 1:1 |
Iniziando con l’elenco nella Sezione 1.3, valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno specifico strumento GenAI e assicurarsi che affronti adeguatamente le esigenze umane specifiche. |
Gli studenti potrebbero agire come giovani ricercatori nella pianificazione e nell’attuazione dell’apprendimento basato su progetti. Gli studenti devono essere abbastanza grandi per l’uso indipendente delle piattaforme GenAI. Gli studenti devono avere la motivazione e la capacità di impegnarsi in attività di apprendimento basate su progetti auto-dirette, in modo che non siano tentati di copiare passivamente le risposte fornite dagli strumenti GenAI. |
Gli insegnanti umani guidano gli studenti a chiedere a GenAI di fornire idee di base per la definizione dei problemi di ricerca come suggerito in 4.3.1. Gli studenti individuali e di gruppo utilizzano gli strumenti GenAI per condurre revisioni della letteratura, raccogliere e elaborare dati e creare rapporti. |
Gli studenti senza una conoscenza pregressa solida e la capacità necessaria per verificare l’accuratezza delle risposte potrebbero essere ingannati dalle informazioni fornite dagli strumenti GenAI. Ciò potrebbe anche limitare le discussioni e le interazioni degli studenti con i loro compagni e ridurre le opportunità per l’apprendimento collaborativo, danneggiando potenzialmente il loro sviluppo sociale. |
5.3.5 AI generativa per supportare gli apprendenti con esigenze speciali
Teoricamente, i modelli GenAI hanno il potenziale per aiutare gli apprendenti con disabilità uditive o visive. Le pratiche emergenti includono sottotitoli o didascalie abilitati da GenAI per apprendenti sordi e con problemi di udito, e descrizioni audio generate da GenAI per apprendenti ipovedenti. I modelli GenAI possono anche convertire il testo in voce e la voce in testo per consentire alle persone con disabilità visive, uditive o del linguaggio di accedere ai contenuti, porre domande e comunicare con i loro compagni. Tuttavia, questa funzione non è ancora stata sfruttata su larga scala. Secondo il sondaggio menzionato in precedenza, condotto dall’UNESCO nel 2023 sull’uso dell’IA nel settore dell’istruzione da parte dei governi, solo quattro paesi (Cina, Giordania, Malaysia e Qatar) hanno segnalato che le loro agenzie governative avevano convalidato e raccomandato strumenti assistiti da IA per supportare l’accesso inclusivo degli apprendenti con disabilità (UNESCO, 2023c). C’è anche una tendenza verso iterazioni dei modelli GenAI addestrati per aiutare gli apprendenti a utilizzare le proprie lingue, comprese lingue minoritarie e indigene, per imparare e comunicare. Ad esempio, PaLM 2, il linguaggio di modellamento probabilistico di Google, è addestrato su dati multilingue paralleli che coprono centinaia di lingue sotto forma di coppie di testo di origine e di destinazione. L’inclusione di dati multilingue paralleli è progettata per migliorare ulteriormente la capacità del modello di comprendere e generare testo multilingue (Google, 2023b). Fornendo traduzioni in tempo reale, parafrasando e correggendo automaticamente, gli strumenti GenAI hanno il potenziale per aiutare gli apprendenti che utilizzano lingue minoritarie a comunicare idee e migliorare la loro collaborazione con compagni provenienti da diverse origini linguistiche. Tuttavia, ciò non avverrà naturalmente su larga scala. Solo con una progettazione intenzionale questo potenziale può essere sfruttato per amplificare le voci dei gruppi marginalizzati. Infine, è stato anche suggerito che i sistemi GenAI hanno il potenziale per effettuare diagnosi basate su conversazioni, identificando problemi psicologici o socio-emotivi, nonché difficoltà di apprendimento. Tuttavia, rimangono poche prove che questo approccio sia efficace o sicuro, e qualsiasi diagnosi richiederebbe l’interpretazione di professionisti qualificati.
| Tabella 7. Utilizzi della GenAI per supportare gli studenti con bisogni speciali | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Diagnosi conversazionale dei problemi di apprendimento | Questo potrebbe essere utile per gli studenti che affrontano difficoltà di apprendimento causate da problemi psicologici, sociali o emotivi. | Utilizzo dell’interazione in linguaggio naturale per identificare le esigenze degli studenti che hanno problemi psicologici, sociali o emotivi o difficoltà di apprendimento, al fine di fornire loro supporto o istruzioni pertinenti. Possibile trasformazione: consulente principale 1:1 per gli studenti con problemi sociali o emotivi o difficoltà di apprendimento. | Oltre agli strumenti GenAI generali, cercare chatbot alimentati da GenAI. Valutare se sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI particolare e assicurarsi che affronti adeguatamente le esigenze specifiche dell’essere umano. | Gli insegnanti o specialisti che lavorano con questo gruppo di studenti dovranno assicurarsi che il consiglio principale suggerito dal sistema GenAI sia accurato. | Gli insegnanti o facilitatori devono fornire ambienti confortevoli per coinvolgere lo studente in una conversazione al fine di diagnosticare problemi psicologici, sociali o emotivi o difficoltà di apprendimento. | Potrebbe diagnosticare erroneamente le sfide specifiche dello studente, portando al fornimento di un supporto errato. |
| Tabella 7. Utilizzi della GenAI per supportare gli studenti con bisogni speciali | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Strumenti di accessibilità alimentati da intelligenza artificiale | Consente agli studenti con disabilità uditive o visive di accedere a una gamma più ampia di contenuti, migliorando così la qualità del loro apprendimento. | Soddisfare le esigenze di accesso degli studenti e supportare l’acquisizione delle conoscenze specifiche della materia fornendo didascalie e/o interpretazioni in lingua dei segni abilitate da GenAI per contenuti audio o video e descrizioni audio per testi o altri materiali visivi. Possibile trasformazione: aiuti linguistici personalizzati 1:1 alimentati da intelligenza artificiale. | Oltre agli strumenti GenAI generali, cercare generatori pertinenti e affidabili di didascalie e descrizioni audio alimentati da intelligenza artificiale. Valutare se sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI particolare e assicurarsi che affronti adeguatamente le esigenze specifiche dell’essere umano. | Gli educatori o facilitatori devono aiutare gli studenti ad accedere e imparare a utilizzare gli strumenti GenAI. Devono anche garantire che gli output degli strumenti sostengano effettivamente questi studenti e non rafforzino le sfide e i pregiudizi che affrontano. | È necessario testare l’accessibilità delle piattaforme o degli strumenti per identificare e risolvere i problemi di accessibilità prima dell’uso. Gli strumenti GenAI possono solo fornire accesso ai contenuti, quindi gli educatori e i facilitatori dovrebbero concentrarsi su migliorare la qualità dell’apprendimento e del benessere sociale. Gli educatori e i facilitatori devono insegnare agli studenti a creare promemoria vocali o testuali basati sulle loro capacità. | Le didascalie o le descrizioni audio prodotte dalle piattaforme GenAI che non sono progettate specificamente per supportare la visione o l’udito sono spesso inaccurate e possono indurre in errore gli studenti con esigenze speciali. Questi strumenti possono involontariamente rafforzare pregiudizi preesistenti. |
| Tabella 7. Utilizzi della GenAI per supportare gli studenti con bisogni speciali | ||||||
| Usi potenziali ma non comprovati | Domini appropriati di conoscenza o problemi | Risultati attesi | Strumenti GenAI appropriati e vantaggi comparativi | Requisiti per gli utenti | Metodi pedagogici umani richiesti e esempi di promemoria | Rischi possibili |
| Generatore generativo per studenti marginalizzati |
Potrebbe essere utile per gli studenti provenienti da sfondi linguistici o culturali minoritari esprimere e amplificare le loro voci, partecipare online e condurre studi sociali collaborativi. | Fornire traduzioni in tempo reale, parafrasi e correzione automatica della scrittura per supportare gli studenti provenienti da gruppi marginalizzati nell’uso delle proprie lingue per comunicare con i loro coetanei di diverse origini linguistiche. Possibile trasformazione: LLM inclusivi per studenti marginalizzati. | Un esempio specifico da considerare è PaLM 2. Valutare se gli strumenti GenAI sono localmente accessibili, open source, rigorosamente testati o convalidati dalle autorità. Considerare ulteriormente i vantaggi e le sfide di uno strumento GenAI particolare e assicurarsi che affronti adeguatamente le esigenze specifiche dell’essere umano. | Gli studenti dovrebbero avere conoscenze o opinioni significative sull’argomento della conversazione o dello studio collaborativo. Devono essere in grado di fare contributi responsabili e non discriminatori ed evitare discorsi d’odio. | Gli insegnanti o gli educatori dovrebbero progettare studi e compiti di scrittura per gli studenti su argomenti sociali o culturali o organizzare seminari online o collaborazioni interculturali per stimolare gli studenti a generare idee e condividere opinioni. | È necessario identificare e correggere gli errori nelle traduzioni e nelle parafrasi dell’IA che possono causare fraintendimenti interculturali. Questo utilizzo può offrire opportunità agli studenti marginalizzati di amplificare le loro voci, ma non toccherà la causa radice della povertà dei dati e quindi non può decostruire gli strumenti di intelligenza artificiale. |
traduzione libera in italiano tramite
Google BARD, Chat GPT, Perpelixity.ai
Guidance for generative AI in education and research (english version)
TRADUZIONE INTEGRALE (PDF)
Conclusioni
UNESCO Guida all’intelligenza artificiale generativa per l’istruzione e la ricerca
TRADUZIONE INTEGRALE (PDF)