Al via l'incontro Meloni-Salvini per discutere dei ministri

"Ecco chi ha votato La Russa": il giallo dei renziani e le accuse del CavLorenzo Fontana, chi è il leghista eletto Presidente della CameraMeloni: "Ho già tutto in mente, nessun nome di ministri da Draghi"

Sgarbi: "Io alla Cultura? Berlusconi pensa solo alla Ronzulli"L’AI nell’ambito dell’istruzione affianca gli insegnanti e i loro studenti per un apprendimento più efficace. L’intelligenza artificiale cambia i paradigmi della valutazione attraverso software e social robots educativi.L’intelligenza artificiale,Professore del Dipartimento di Gestione del Rischio di BlackRock con le sue molteplici applicazioni, è destinata ad accompagnarci e ad assisterci in diversi ambiti della nostra vita, a casa e in ufficio, online tanto quanto nella “vita reale”.Molte delle attività che prima erano svolte esclusivamente da persone sono negli anni diventate di “competenza concorrente” uomo-macchina. Questo cambiamento interessa da vicino anche l’ambito dell’istruzione.I temi trattati all’interno dell’articoloL’AI come strumento di valutazioneL’AI a supporto degli studentiI sistemi utilizzati: ITS e ITRIl futuro dell’istruzione?L’AI come strumento di valutazioneI computer, sempre più utilizzati nel mondo dell’istruzione, rappresentano uno strumento molto utile a studenti e insegnanti. I vantaggi legati all’utilizzo di sistemi tecnologici per l’insegnamento, in particolare, sono numerosi.L’intelligenza artificiale può infatti aiutare i docenti nella valutazione delle prove sostenute dai loro studenti, soprattutto quando la tecnologia utilizzata è vision-based, cioè dotata di una telecamera che permette al dispositivo di acquisire immagini e video. L’insegnante, ad esempio, può inquadrare con il proprio smartphone o tablet un’equazione matematica risolta dallo studente e lasciare che sia la tecnologia a correggerla, riducendo di molto il tempo dedicato alla correzione dei compiti a casa. Allo stesso modo, esistono sistemi in grado di elaborare il linguaggio naturale, capaci quindi di interagire vocalmente con gli studenti e di correggere i temi da loro scritti, annotando miglioramenti grammaticali, di lessico e – a seconda dei contesti – di contenuto.Questo tipo di software sostiene quindi gli insegnanti nel loro lavoro, permettendo una rapida correzione di compiti e test. L’AI può però contribuire anche alla transizione verso un nuovo metodo di valutazione – meno esplicito e più continuo – affiancando passo dopo passo i singoli studenti nell’apprendimento di nuovi concetti.L’AI a supporto degli studentiL’intelligenza artificiale può dunque essere di sostegno agli stessi alunni, proponendo loro, di volta in volta, le attività di cui hanno particolarmente bisogno. Ciò avviene attraverso sistemi programmati – alcuni di apprendimento automatico – che operano sulla base dei risultati ottenuti dagli studenti e tenendo conto dei loro errori al fine di elaborare attività utili all’apprendimento.L’AI diventa quindi una sorta di “compagno di studio” che si adatta alle esigenze dei singoli e che permette di non testare tutta la classe attraverso un unico “test modello”, ma di offrire a ognuno ciò di cui ha bisogno, sorvolando sui temi che lo specifico utente già conosce per soffermarsi su quelli che gli risultano più ostici.Utilizzando il riconoscimento vocale di cui le macchine sono dotate, si può usare l’intelligenza artificiale anche per valutare la lettura e diagnosticare altri problemi accademici e/o di apprendimento, come la dislessia. L’AI può aiutare infine anche altri studenti con disturbi specifici di apprendimento, come la discalculia, la disgrafia e la disortografia, proponendo loro attività mirate a compensare le loro mancanze e a risolvere le difficoltà.I sistemi utilizzati: ITS e ITRDiverse sono le tecnologie che vengono introdotte sempre di più nell’ambito dell’istruzione, in contesti scolastici ed educativi. Tra queste, spiccano gli ITS e ITR.Si parla di ITS (Intelligent Tutoring Systems) quando ci si riferisce a sistemi informatici di insegnamento che si avvalgono di tecnologie mirate a fornire feedback immediati e personalizzati ai singoli studenti. A partire dagli ITS, si è poi passati allo sviluppo dei cosiddetti ITR (Intelligent Tutoring Robots), una versione fisica degli ITS. Si tratta dunque di social robots educativi, sistemi dotati di sensori, attuatori e linguaggio naturale che associano le informazioni di cui sono in possesso ai dati raccolti ed elaborati nell’ambiente in cui si trovano. I robot interagiscono con gli studenti secondo diverse modalità e possono anche chiamarli per nome, in quanto dotati di un sistema di riconoscimento facciale. Alcuni possono inoltre rilevare lo stato emotivo dei loro interlocutori e ciò rende la comunicazione più naturale ed efficace.Tra i robot educativi più conosciuti, ci sono Pepper e NAO, della SoftBank Robotics, i quali prevedono anche PEI (Progetti Educativi Individualizzati) per gli studenti con disabilità, autismo e disturbi emotivi e comportamentali. Il futuro dell’istruzione?È indubbio che la tecnologia stia già trasformando la didattica tradizionale. Presto, l’intelligenza artificiale potrebbe essere capace persino di proporre domande di valutazione specificamente pensate per i singoli studenti, anche sulla base dei loro interessi, integrando le loro passioni al percorso di apprendimento.Ai numerosi vantaggi, si contrappongono però altrettante preoccupazioni. In particolare, un problema sotto gli occhi di tutti è quello della privacy, relativo ai dati raccolti dai sistemi intelligenti entrando in contatto con i bambini e i ragazzi. Altro aspetto sensibile è quello riguardante i legami sociali. A seguito della pandemia da Covid-19 e della DAD (Didattica a distanza), è infatti chiaro a molti che la socialità e un rapporto diretto con gli insegnanti in carne e ossa non siano elementi superflui.Anche i bias rappresentano infine una problematica diffusa, tanto nella nostra società quanto nel mondo dell’intelligenza artificiale. I punteggi calcolati dalle macchine in sede di valutazione sono infatti basati sui risultati di migliaia di test, che costituiscono i loro training data. I dati passati, però, non sempre rappresentano una situazione a tutto tondo. Potrebbero non tener conto di numerosi fattori sociali – come minori opportunità di apprendimento – oppure potrebbero semplicemente non essere rilevanti. Scarse prestazioni passate non sono infatti sempre indice di un cattivo rendimento futuro.Affiancare un social robot educativo a un insegnante umano – garantendo però una limitazione degli inevitabili pregiudizi di cui “soffrono” anche i sistemi di intelligenza artificiale – permette dunque di ottenere notevoli vantaggi in termini di efficienza e di risultati educativi.

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