GenAI e il futuro dell’istruzione e della ricerca
Le tecnologie GenAI stanno ancora rapidamente evolvendo e probabilmente avranno un profondo impatto sull’istruzione e la ricerca, il cui pieno potenziale deve ancora essere compreso appieno. Pertanto, le sue implicazioni a lungo termine per l’istruzione e la ricerca richiedono immediata attenzione e un’ulteriore revisione approfondita.
6.1 Questioni etiche inesplorate
Gli strumenti GenAI sempre più sofisticati solleveranno ulteriori preoccupazioni etiche che devono essere esaminate in dettaglio. Oltre alle Sezioni 2 e 3, sono necessarie analisi più approfondite e prospettiche per rivelare e affrontare questioni etiche inesplorate da almeno cinque punti di vista:
- Accesso ed equità: i sistemi GenAI nell’istruzione possono accentuare le disparità esistenti nell’accesso alla tecnologia e alle risorse educative, approfondendo ulteriormente le disuguaglianze.
- Connessione umana: i sistemi GenAI nell’istruzione possono ridurre l’interazione umana e gli aspetti critici socio-emotivi dell’apprendimento.
- Sviluppo intellettuale umano: i sistemi GenAI nell’istruzione possono limitare l’autonomia e l’agenzia degli apprendenti fornendo soluzioni predefinite o restringendo la gamma di possibili esperienze di apprendimento. Il loro impatto a lungo termine sullo sviluppo intellettuale dei giovani apprendenti deve essere indagato.
- Impatto psicologico: i sistemi GenAI che mimano le interazioni umane possono avere effetti psicologici sconosciuti sugli apprendenti, sollevando preoccupazioni sulla loro sviluppo cognitivo e benessere emotivo, e sulla potenziale manipolazione.
- Bias nascosti e discriminazione: con lo sviluppo e l’applicazione di sistemi GenAI sempre più sofisticati nell’istruzione, è probabile che generino nuovi bias e forme di discriminazione basati sui dati di addestramento e sui metodi utilizzati dai modelli, il che può comportare output sconosciuti e potenzialmente dannosi.
6.2 Copyright e proprietà intellettuale
L’emergere di GenAI sta cambiando rapidamente il modo in cui opere scientifiche, artistiche e letterarie vengono create, distribuite e consumate. La copia, la distribuzione o l’uso non autorizzato di opere protette da copyright senza il permesso del titolare dei diritti viola i suoi diritti esclusivi e può comportare conseguenze legali. Ad esempio, l’addestramento dei modelli GenAI è stato accusato di violazione del copyright. Come uno dei casi recenti, la canzone generata da AI con protagonista ‘Drake’ e ‘The Weeknd’ (Abel Tesfaye) ha raggiunto milioni di ascoltatori prima di essere rimossa a causa di una controversia sui diritti d’autore (Coscarelli, 2023). Anche se i nuovi quadri regolamentari intendono richiedere ai fornitori GenAI di riconoscere e proteggere la proprietà intellettuale dei proprietari dei contenuti utilizzati dal modello, è sempre più difficile determinare la proprietà e l’originalità della schiacciante quantità di opere generate. Questa mancanza di tracciabilità solleva preoccupazioni non solo sulla protezione dei diritti dei creatori e sull’assicurazione di una giusta compensazione per il loro contributo intellettuale, ma introduce anche sfide nei contesti educativi su come l’output degli strumenti GenAI possa essere utilizzato responsabilmente. Ciò può avere profonde implicazioni per il sistema di ricerca.
6.3 Fonti di contenuti e apprendimento
Gli strumenti GenAI stanno cambiando il modo in cui il contenuto dell’insegnamento e dell’apprendimento può essere generato e fornito. In futuro, il contenuto generato attraverso conversazioni tra umani e AI potrebbe diventare una delle principali fonti di produzione di conoscenza. Ciò è probabile che minacci ulteriormente il coinvolgimento diretto degli apprendenti con il contenuto educativo basato su risorse, libri di testo e programmi creati e convalidati da esseri umani. L’aspetto autorevole del testo GenAI potrebbe fuorviare i giovani apprendenti che non hanno sufficienti conoscenze pregresse per riconoscere le inaccuratezze o per interrogarlo efficacemente. È anche contestabile se l’coinvolgimento degli apprendenti con contenuti non convalidati debba essere riconosciuto come ‘apprendimento’.
La conseguente concentrazione sulle informazioni di seconda mano aggregate potrebbe anche ridurre le opportunità degli apprendenti di costruire conoscenze attraverso metodi comprovati come la percezione diretta e l’esperienza del mondo reale, l’apprendimento per tentativi ed errori, la realizzazione di esperimenti empirici e lo sviluppo del buon senso. Potrebbe minacciare anche la costruzione sociale della conoscenza e la promozione dei valori sociali attraverso pratiche collaborative in classe.
6.4 Risposte omogeneizzate rispetto a risultati diversificati e creativi
GenAI restringe le narrazioni plurali poiché gli output generati tendono a rappresentare e rafforzare punti di vista dominanti. La conseguente omogeneizzazione della conoscenza limita il pensiero pluralistico e creativo. La crescente dipendenza di insegnanti e studenti dagli strumenti GenAI per cercare suggerimenti può portare alla standardizzazione e alla conformità delle risposte, indebolendo il valore del pensiero indipendente e dell’indagine autonoma. L’omogeneizzazione potenziale dell’espressione in scritti e opere d’arte può limitare l’immaginazione, la creatività e le prospettive alternative di espressione degli apprendenti.
I fornitori GenAI e gli educatori devono considerare fino a che punto EdGPT potrebbe essere sviluppato e utilizzato per promuovere la creatività, la collaborazione, il pensiero critico e altre abilità di pensiero di ordine superiore.
6.5 Ripensare la valutazione e gli obiettivi di apprendimento
Le implicazioni di GenAI per la valutazione vanno ben oltre le preoccupazioni immediate riguardanti gli apprendenti che barano negli incarichi scritti. Dobbiamo affrontare il fatto che GenAI può produrre relazioni e saggi relativamente ben organizzati e opere d’arte impressionanti, e può superare alcuni esami basati sulla conoscenza in determinate aree soggettive. Dobbiamo quindi ripensare cosa esattamente dovrebbe essere appreso e a quali scopi, e come l’apprendimento debba essere valutato e convalidato.
La discussione critica tra educatori, responsabili delle politiche, apprendenti e altre parti interessate deve considerare le seguenti quattro categorie di risultati di apprendimento:
Valori: i valori necessari per garantire un design centrato sull’umano e l’uso della tecnologia sono centrali per il ripensamento dei risultati di apprendimento e della loro valutazione nell’era digitale. Nel riesaminare lo scopo dell’istruzione, i valori che informano il modo in cui la tecnologia si relaziona all’istruzione dovrebbero essere resi espliciti. È attraverso questa lente normativa che i risultati di apprendimento e la loro valutazione e convalida devono essere aggiornati in modo iterativo per rispondere all’uso sempre più pervasivo della tecnologia, compresa l’IA, nella società.
Conoscenze e competenze fondamentali: anche nei settori delle competenze in cui gli strumenti GenAI possono fare meglio degli esseri umani, gli apprendenti avranno comunque bisogno di solide conoscenze e competenze fondamentali. La competenza in alfabetizzazione, numerazione e competenze di base in campo scientifico rimarrà fondamentale per l’istruzione futura. La portata e la natura di queste competenze fondamentali dovranno essere regolarmente riesaminate per riflettere gli ambienti sempre più ricchi di IA in cui viviamo.
Abilità di pensiero di ordine superiore: i risultati di apprendimento dovranno includere competenze necessarie per sostenere il pensiero di ordine superiore e la risoluzione dei problemi basata sulla collaborazione tra l’umano e l’IA e sull’uso di output generati da GenAI. Queste possono includere la comprensione dei ruoli della conoscenza fattuale e concettuale nel fondare il pensiero di ordine superiore e la valutazione critica dei contenuti generati da AI.
Competenze professionali necessarie per lavorare con l’IA: nei settori in cui l’IA può fare meglio degli esseri umani ed è in grado di automatizzare unità di compiti, gli apprendenti umani devono coltivare nuove competenze che consentano loro di sviluppare, operare e lavorare con gli strumenti GenAI. La ridisegnazione dei risultati di apprendimento e della valutazione educativa dovrà riflettere le competenze professionali richieste per i nuovi lavori creati dall’IA.
6.6 Processi di pensiero
La prospettiva più fondamentale delle implicazioni a lungo termine di GenAI per l’istruzione e la ricerca riguarda ancora il rapporto complementare tra l’azione umana e le macchine. Una delle domande chiave è se gli esseri umani possano eventualmente cedere processi di pensiero e acquisizione di abilità di base all’IA e concentrarsi piuttosto sulle abilità di pensiero di ordine superiore basate sugli output forniti dall’IA.
Ad esempio, la scrittura è spesso associata alla strutturazione del pensiero. Con GenAI, invece di partire da zero per pianificare gli obiettivi, la portata e la struttura di un insieme di idee, gli esseri umani possono ora partire da una struttura ben organizzata fornita da GenAI. Alcuni esperti hanno caratterizzato l’uso di GenAI per generare testo in questo modo come ‘scrivere senza pensare’ (Chayka, 2023). Man mano che queste nuove pratiche assistite da GenAI diventano più ampiamente adottate, i metodi consolidati per l’acquisizione e la valutazione delle abilità di scrittura dovranno adattarsi. Una possibile opzione per il futuro è che l’apprendimento della scrittura possa concentrarsi sulla costruzione di competenze nella pianificazione e nella stesura di prompt, nella valutazione critica degli output di GenAI, nel pensiero di ordine superiore, nonché nella scrittura condivisa basata sulle strutture di GenAI.
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)