Donato de Silvestri

Attualità, frontiere e limiti dell'intelligenza artificiale - 2

[segue dal numero precedente]

Ciò premesso, veniamo al dunque, ossia quale posizione debba assumere la scuola in un contesto sempre più condizionato dalla diffusione dell’intelligenza artificiale.
La risposta non può che essere una: c’è bisogno di diffondere conoscenza e competenza per evitare di diventare utenti passivi, se non vittime, e assumere invece il ruolo di protagonisti attivi dell’innovazione e delle opportunità che ci offre. Ciò deve coinvolgere l’intero sistema scolastico, dall’infanzia all’università, ed anche una formazione permanente e ricorrente lungo tutto l’arco della vita, ovviamente con approcci coerenti e rispettosi dei bisogni e del potenziale di sviluppo di ognuno.
Vi sono anche specifiche applicazioni che possono supportare l’intervento formativo, così come la stessa chat GTP suggerisce.

  • Personalizzazione dell'apprendimento: personalizzare l'apprendimento in base alle esigenze individuali degli studenti, adattando il livello di difficoltà, i tempi e i metodi di apprendimento. 
  • Tutor virtuale: l'AI può essere utilizzata per creare tutor virtuali che possono fornire supporto personalizzato e feedback agli studenti, aiutandoli a migliorare il loro apprendimento.
  • Analisi dei dati: analizzare i dati sull'apprendimento degli studenti, fornendo informazioni utili ai docenti per monitorare il progresso degli studenti e identificare aree in cui c'è bisogno di interventi di miglioramento.
  • Sistemi di “raccomandazione”: consigliare i materiali di apprendimento, suggerendo ai docenti e agli studenti i migliori contenuti in base alle loro preferenze e alle loro esigenze.
  • Automatizzazione di compiti ripetitivi: automatizzare alcune attività ripetitive, come la correzione degli esercizi, la valutazione degli studenti e la preparazione dei materiali didattici, liberando tempo prezioso per i docenti per concentrarsi su attività più creative e interattive.
  • Apprendimento collaborativo: facilitare l'apprendimento collaborativo, ad esempio attraverso l'identificazione di gruppi di lavoro basati sulle preferenze degli studenti, la creazione di chatbot per la comunicazione tra studenti, e la gestione dei progetti di gruppo.

Si tratta in ogni caso di una questione che va affrontata con urgenza e tempestività. La stessa UE lo raccomanda e nel 2021 ha redatto una Proposta di regolamento del Parlamento europeo e del Consiglio relativo all'intelligenza artificiale che stabilisce i principi etici da seguire:

  • Rispetto dei diritti fondamentali, come la protezione dei dati personali e della privacy, la non discriminazione, la dignità umana e il diritto a un processo equo.
  • Affidabilità e sicurezza: l'IA deve essere affidabile e sicura, prevenendo il rischio di errori o di uso improprio.
  • Trasparenza: le decisioni dell'IA devono essere trasparenti e comprensibili, in modo da permettere agli utenti di comprendere come sono state prese.
  • Controllo umano: l'IA deve essere sotto il controllo umano, in modo che gli utenti possano decidere se accettare o meno le decisioni prese dall'IA.
  • Protezione della vita privata e dei dati: l'IA deve rispettare la privacy e la protezione dei dati personali, assicurando che questi siano trattati in modo sicuro e conforme alle leggi sulla protezione dei dati.
  • Diversità, non discriminazione e equità: l'IA non deve discriminare le persone sulla base di caratteristiche come l'età, il genere, l'origine etnica, l'orientamento sessuale, la religione o la disabilità.
  • Ambiente sociale e ambientale: l'IA deve essere sviluppata e utilizzata in modo sostenibile, tenendo conto degli impatti sociali, economici e ambientali.

Come si vede, è una sfida non semplice, ma molte scuole italiane si stanno già muovendo con grande efficacia, dimostrando che si tratta di una sfida possibile, sfruttando al meglio le piste educative che prendono le mosse dall’educazione al pensiero computazionale e possono svilupparsi attraverso le mille opportunità offerte dalla robotica alla gestione di software e piattaforme specifici come Tensorflow, Keras, Machine Learning Studio di Microsoft o Google Cloud AI Platform. Un grande aiuto sta arrivando anche dai consistenti finanziamenti di cui sono destinatarie le scuole grazie al Piano Scuola 4.0 in attuazione del PNRR Next Generation EU.
Buon lavoro.