Metodologie e Tecniche Didattiche
L’IA generativa di Gemini aiuterà le scuole del Sud?
Ott 2024
Il Dott. Aniello Vorzillo, profondo conoscitore dell’innovazione a disposizione della Scuola attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, nel presente approfondimento si domanda se: “L’IA generativa di Gemini aiuterà le scuole del Sud?”
Nell’articolo, dopo un iniziale approfondimento su cos’è e cosa rappresenta attualmente l’IA per la Scuola Italiana, il Dott. Vorzillo si pone alcune domande le cui risposte saranno utili per meglio comprendere l’entità di questa grande innovazione.
Quanto l’esperienza passata con smartphone, social media, piattaforme di e-learning, didattica integrata, ci sarà di aiuto a regolamentare per tempo l’uso di IA nelle scuole?
Il Ministro dell’istruzione e del merito Giuseppe Valditara, aldilà di avviare in tempi ragionevoli una regolamentazione adeguata sull’uso dell’IA nelle classi, sembra voglia sfruttare a pieno le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale nei processi di insegnamento-apprendimento.
Questo è l’obiettivo che si intravede alla base del progetto pilota, promosso dal Ministro, partito a settembre 2024 e che vede coinvolti 15 istituti scolastici di quattro regioni: Lazio, Lombardia, Toscana e Calabria.
(https://www.rainews.it/video/2024/09/valditara-annuncia-lintroduzione-dellintelligenza-artificiale- nelle-scuole-medie-e-superiori-79c8b6fa-1d65-486a-811d-c0eea14de540.html).
Si auspica che il “Training Day Progetto sperimentale di IA nelle scuole” consenta l’introduzione regolamentata dell’intelligenza artificiale nelle scuole.
Nell’ottica delle strategie individuate dal Ministero dell’innovazione tecnologica e della transizione digitale dovrebbe consentire un miglioramento dei servizi offerti dalle scuole.
Migliorare i livelli di istruzione a parità di costi, nonché avviare quelle azioni di educazione all’uso dell’IA sia dei discenti che dei docenti e personale tutto.
Laddove ha “fallito” la scuola fino ad oggi, ci si aspetta dunque che riesca l’Intelligenza Artificiale di Gemini?
O sarebbe più giusto dire: dove ha “fallito” per anni la politica, l’IA generativa finalmente riuscirà a colmare quei divari per anni denunciati dalle prove INVALSI?
I diversi istituti scelti dagli uffici regionali, avvieranno la sperimentazione su classi che da qui a due anni si troveranno a fare i conti con i test INVALSI.
Il tester della sperimentazione risulta essere proprio lui: l’Istituto nazionale per la valutazione del sistema educativo di Istruzione e di Formazione.
A tutte queste domande risponderà nel tempo la sperimentazione a vari livelli attivata perché solo andando incontro all’innovazione e non rinnegandola riusciremo a migliorare le performance dei nostri alunni.
Processo di valutazione dei risultati raggiunti dall’esperimento di Bloom
Sorge spontaneo domandarsi perché si è dovuto aspettare IA per investire in una scuola di maggiore qualità e in 30 anni non ci sia stata la volontà politica di ridurre quanto meno il numero di alunni per classe.
Domanda a cui tutti o quasi sappiamo dare una risposta.
Adesso però abbiamo la possibilità di usare degli assistenti virtuali in sostituzione di quelli umani e il gioco è fatto.
Google ha offerto, almeno per ora gratuitamente, la sua tecnologia a supporto della sperimentazione.
Nel video di presentazione di “Esercizi guidati”, caricato su Youtube a gennaio ’24 si fa riferimento a una didattica di tipo adattivo che bene si presta a un apprendimento personalizzato da parte degli alunni.
Alla base c’è Gemini, il modello di Intelligenza Artificiale generativa di Google.
Un modello multimodale, ossia in grado di lavorare con molteplici modalità di input e di output (testo, immagini, audio, video) passando da una modalità all’altra grazie alle potenzialità offerte da LMM (Large Multimodal Model).
Grazie a sistemi di questo tipo, ad esempio, una macchina sarebbe in grado a partire da un’immagine di generare del testo che descriva alcune caratteristiche in base a quanto richiesto a voce.
Lo strumento “Esercizi guidati” appare essere una funzionalità aggiuntiva di Google Classroom
Con IA integrata, che consente ai docenti di creare test interattivi e personalizzati per i loro studenti, sia a partire da materiale esistente che da zero.
L’interazione viene garantita da un assistente virtuale che guida l’alunno mentre sta svolgendo i suoi esercizi, con feedback immediati sulla correttezza o meno di un esercizio e fornendo loro dei suggerimenti incorporati in caso di errore.
Seguendo il paradigma dell’apprendimento adattivo, la piattaforma analizzando le risposte degli studenti dovrebbe adattare automaticamente il livello di difficoltà degli esercizi successivi.
Se uno studente commette un errore, gli verranno proposti esercizi più semplici per riprendere concetti di base.
Al contrario, se uno studente risponde correttamente, gli verranno proposti esercizi più avanzati per progredire ulteriormente nell’apprendimento.
Attraverso la raccolta e l’analisi di una vasta gamma di dati (risposte corrette/errate, tempo impiegato nel dare le risposte, ordine con cui si è risposto alle domande, tipologie di errore, tipi di suggerimenti richiesti, eccetera) da parte di algoritmi di machine learning, “Esercizi Guidati” dovrebbe riuscire a rendere l’esperienza di ogni studente personalizzata e più coinvolgente.
Resta chiaro che i dubbi e le domande da sollevare sono non pochi
A partire da quanto un approccio di questo tipo riesca a cogliere e lasci spazio alla creatività, allo sforzo, all’intuito, all’originalità, all’imprevisto spesso costruttivo con cui gli alunni sanno a volte sorprenderci.
A quanto un’interazione così stretta con un assistente virtuale non rischi di impoverire un apprendimento cooperativo tra pari.
O ancora a quanto uno strumento di questo tipo non rischi di personalizzare troppo l’apprendimento invece di puntare al raggiungimento di obiettivi condivisi secondo l’ottica di una didattica individualizzata.
Su quest’ultimo punto, non dimentichiamo che proprio le prove INVALSI hanno negli anni dimostrato un divario preoccupante tra gli alunni del Nord e quelli del Sud.
Da una semplice analisi dei dati di sintesi del 2024 i divari territoriali rimangono molto ampi.
In alcune regioni del Mezzogiorno si riscontra un maggior numero di allieve/i con risultati molto bassi in tutte le aree disciplinari coinvolte nei test, con un’evidente incapacità da parte delle scuole di operare in modo da colmare quelle differenze socio-economico-culturali presenti tra Nord e Sud, tra diverse scuole, se non addirittura tra diverse classi.
Laddove ha “fallito” la scuola fino ad oggi, ci si aspetta dunque che riesca l’Intelligenza Artificiale di Gemini?
O sarebbe più giusto dire: dove ha “fallito” per anni la politica, l’IA generativa finalmente riuscirà a colmare quei divari per anni denunciati dalle prove INVALSI?
I diversi istituti scelti dagli uffici regionali, avvieranno la sperimentazione su classi che da qui a due anni si troveranno a fare i conti con i test INVALSI.
Il tester della sperimentazione risulta essere proprio lui: l’Istituto nazionale per la valutazione del sistema educativo di istruzione e di formazione.
Confrontando i risultati degli alunni provenienti dalle classi sperimentali con quelli provenienti da classi tradizionali di controllo (ossia con didattica tradizionale senza IA), opportunamente scelte dagli istituti coinvolti in modo da non falsare l’esito della sperimentazione, l’Istituto avrà il compito di monitorare e valutare l’efficacia dell’esperimento.
Analizzando i progressi delle classi dotate di assistenti virtuali rispetto a quelle tradizionali.
Ma seppure l’esito del test dovesse essere positivo (tutti ci auguriamo che gli alunni raggiungano il massimo degli obiettivi col minimo dispendio di risorse – economiche, specialmente per il MIM), questo ci consentirebbe di colmare un divario sull’apprendimento da sempre rilevato tra Nord e Sud?
In questa prima fase, presumibilmente è molto difficile
Presupposto della fase finale di testing è proprio quello di mettere a confronto tra loro i risultati di classi “simili” in partenza.
Non viene confrontata una classe della Calabria con alunni provenienti da realtà difficili con una classe della Lombardia con alunni figli della buona borghesia di Milano.
Eventuali margini di miglioramento sono quindi relativi a specifiche aree.
Laddove alunni già in partenza meglio strutturati vengono supportati con strumenti di pari valenza rispetto a quelli messi a disposizione di alunni meno fortunati inizialmente, difficilmente si assisterà a un riequilibrio dei livelli di apprendimento.
Le stesse tecnologie integrate con IA generativa, oggi in parte gratuite, non lo saranno probabilmente per sempre, o comunque, come già oggi avviene per altri supporti scolastici, saranno tali da offrire servizi migliori a seconda delle tipologie di abbonamento sottoscritte dalle scuole.
Probabilmente stiamo andando incontro all’ennesima conferma di quanto sia necessario far leva su altre modalità di investimento, complementari ai processi di insegnamento/apprendimento, se si vuole davvero colmare quei divari socio-economico-culturali presenti tra Nord e Sud e denunciati più volte.
L’IA generativa, esperita con “Esercizi guidati” di Google in via ufficiale dal MIM o con qualche altra tecnologia come Knewton AI, QuestionWell, PanQuiz, Century Tech, ecc
Già provata da qualche docente volenteroso e innovativo, al momento non sembra che un ulteriore strumento tecnologico (come ieri lo è stato il libro digitale, la piattaforma di e-learning, la didattica a distanza e così via) utile ad arricchire l’offerta formativa che in via autonoma ogni scuola può decidere come implementare, ma che non assolve la politica dalla responsabilità di differenziare gli investimenti tra Nord e Sud.
Avviando, in realtà socialmente più svantaggiate, azioni che richiedono per forza di cose risorse economiche più consistenti.
Presentazione della Dott.ssa Paola Perlini.
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Contributo del Prof. Aniello Vorzillo.
L’IA generativa di Gemini aiuterà le scuole del Sud?
Si sta ancora discutendo su quale sia l’uso più corretto che gli smartphone dovrebbero avere all’interno delle aule scolastiche, che già si presenta alle porte in modo preponderante una nuova realtà in gran parte sconosciuta: IA.
Di reale per molti ha ben poco, ma di certo negli ultimi anni si è diffusa così in modo pervasivo nel quotidiano del mondo reale.
Ignorarne i cambiamenti che scateneranno nella scuola in futuro sarebbe una grave imprudenza.
L’intelligenza artificiale (IA), per cominciare giusto a fare chiarezza, è un termine che ingloba un po’ tutto, dagli aspirapolvere intelligenti, gli assistenti digitali personali nei computer, ai robot di nuova generazione e a tutte quelle macchine che possiedono abilità paragonabili alle capacità umane di ragionare, apprendere, creare.
In questo “tutto” si possono intravedere il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL), tecnologie che consentono alle macchine di imparare a fare qualcosa a partire dai dati e dall’esperienza fatta, senza essere stati anticipatamente programmati per farlo.
Col Deep Learning l’apprendimento diventa progressivamente ancora più dettagliato grazie a una sottostante rete neurale artificiale, che simula il modello dei neuroni presenti nel nostro cervello.
Si arriva così all’ultima frontiera dell’intelligenza artificiale, l’IA generativa
La macchina apprende qualcosa, gradualmente lo approfondisce a tal punto da essere in grado da sola di creare, generare qualcosa secondo un approccio non supervisionato.
Gemini di Google, ChatGPT di OpenAI, Copilot di Microsoft sono solo alcuni degli esempi di IA generativa che i più conoscono.
L’avvento dell’IA generativa ha sollevato non poche preoccupazioni sui rischi che un uso non regolamentato possa comportare, al punto che l’Unione Europea, prima al mondo, ha stilato e approvato l’AI-Act, un regolamento mirato a porre anche dei limiti all’uso dell’IA generativa.
A poca distanza di tempo dalla pubblicazione dell’IA-Act, nel luglio del 2024, è stato poi pubblicato il documento completo della Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026.
Tra le diverse strategie previste da questo documento, le azioni inerenti la formazione e la pubblica amministrazione si pongono come obiettivi rispettivamente quello di realizzare percorsi educativi sull’IA e quello di ottimizzare la fruizione dei servizi della PA (ivi compresi gli istituti e le scuole di ogni ordine e grado e le istituzioni educative).
Quanto l’esperienza passata con smartphone, social media, piattaforme di e-learning, didattica integrata, ci sarà di aiuto a regolamentare per tempo l’uso di IA nelle scuole?
Pare che il Ministro dell’istruzione e del merito Giuseppe Valditara, aldilà di avviare in tempi ragionevoli una regolamentazione adeguata sull’uso dell’IA nelle classi, voglia sfruttare a pieno le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale nei processi di insegnamento-apprendimento.
Questo è l’obiettivo che si intravede alla base del progetto pilota, promosso dal Ministro, partito a settembre 2024 e che vede coinvolti 15 istituti scolastici di quattro regioni: Lazio, Lombardia, Toscana e Calabria.
Si auspica che il “Training Day Progetto sperimentale di IA nelle scuole” consenta l’introduzione regolamentata dell’intelligenza artificiale nelle scuole.
Nell’ottica delle strategie individuate dal Ministero dell’innovazione tecnologica e della transizione digitale dovrebbe consentire un miglioramento dei servizi offerti dalle scuole, migliorando i livelli di istruzione a parità di costi, nonché avviare quelle azioni di educazione all’uso dell’IA sia dei discenti che dei docenti e personale tutto.
Alla base del progetto uno studio di Benjamin S. Bloom del 1984 che analizzò i miglioramenti raggiunti nell’apprendimento affiancando nello studio alcuni gruppi di studenti con degli assistenti umani.
I risultati raggiunti dalle classi col maggior numero di assistenti umani risultò progressivamente più alto rispetto a classi con un numero di assistenti più basso. Validità a parte del processo di valutazione dei risultati raggiunti dall’esperimento di Bloom.
Sorge spontaneo domandarsi perché si è dovuto aspettare IA per investire in una scuola di maggiore qualità e in 30 anni non ci sia stata la volontà politica di ridurre quanto meno il numero di alunni per classe.
Domanda a cui tutti o quasi sappiamo dare una risposta
Adesso però abbiamo la possibilità di usare degli assistenti virtuali in sostituzione di quelli umani e il gioco è fatto.
Google ha offerto, almeno per ora gratuitamente, la sua tecnologia a supporto della sperimentazione; nel video di presentazione di “Esercizi guidati”, caricato su Youtube a gennaio ’24, si fa riferimento a una didattica di tipo adattivo che bene si presta a un apprendimento personalizzato da parte degli alunni.
Alla base c’è Gemini, il modello di Intelligenza Artificiale generativa di Google, un modello multimodale, ossia in grado di lavorare con molteplici modalità di input e di output (testo, immagini, audio, video) passando da una modalità all’altra grazie alle potenzialità offerte da LMM (Large Multimodal Model).
Grazie a sistemi di questo tipo, ad esempio, una macchina sarebbe in grado a partire da un’immagine di generare del testo che descriva alcune caratteristiche in base a quanto richiesto a voce.
Lo strumento “Esercizi guidati” appare essere una funzionalità aggiuntiva di Google Classroom
Con IA integrata, che consente ai docenti di creare test interattivi e personalizzati per i loro studenti, sia a partire da materiale esistente che da zero.
L’interazione viene garantita da un assistente virtuale che guida l’alunno mentre sta svolgendo i suoi esercizi, con feedback immediati sulla correttezza o meno di un esercizio, e fornendo loro dei suggerimenti incorporati in caso di errore.
Seguendo il paradigma dell’apprendimento adattivo, la piattaforma analizzando le risposte degli studenti dovrebbe adattare automaticamente il livello di difficoltà degli esercizi successivi.
Se uno studente commette un errore, gli verranno proposti esercizi più semplici per riprendere concetti di base.
Al contrario, se uno studente risponde correttamente, gli verranno proposti esercizi più avanzati per progredire ulteriormente nell’apprendimento.
Attraverso la raccolta e l’analisi di una vasta gamma di dati (risposte corrette/errate, tempo impiegato nel dare le risposte, ordine con cui si è risposto alle domande, tipologie di errore, tipi di suggerimenti richiesti, eccetera) da parte di algoritmi di machine learning, “Esercizi Guidati” dovrebbe riuscire a rendere l’esperienza di ogni studente personalizzata e più coinvolgente.
Resta chiaro che i dubbi e le domande da sollevare non sono pochi
A partire da quanto un approccio di questo tipo riesca a cogliere e lasci spazio alla creatività, allo sforzo, all’intuito, all’originalità, all’imprevisto spesso costruttivo con cui gli alunni sanno a volte sorprenderci.
A quanto un’interazione così stretta con un assistente virtuale non rischi di impoverire un apprendimento cooperativo tra pari.
O ancora a quanto uno strumento di questo tipo non rischi di personalizzare troppo l’apprendimento invece di puntare al raggiungimento di obiettivi condivisi secondo l’ottica di una didattica individualizzata.
Su quest’ultimo punto, non dimentichiamo che proprio le prove INVALSI hanno negli anni dimostrato un divario preoccupante tra gli alunni del Nord e quelli del Sud.
Da una semplice analisi dei dati di sintesi del 2024 i divari territoriali rimangono molto ampi
In alcune regioni del Mezzogiorno si riscontra un maggior numero di allieve/i con risultati molto bassi in tutte le aree disciplinari coinvolte nei test, con un’evidente incapacità da parte delle scuole di operare in modo da colmare quelle differenze socio-economico-culturali presenti tra Nord e Sud, tra diverse scuole, se non addirittura tra diverse classi.
Laddove ha “fallito” la scuola fino ad oggi, ci si aspetta dunque che riesca l’Intelligenza Artificiale di Gemini?
O sarebbe più giusto dire: dove ha “fallito” per anni la politica, l’IA generativa finalmente riuscirà a colmare quei divari per anni denunciati dalle prove INVALSI?
I diversi istituti scelti dagli uffici regionali, avvieranno la sperimentazione su classi che da qui a due anni si troveranno a fare i conti con i test INVALSI.
Il tester della sperimentazione risulta essere proprio lui: l’Istituto nazionale per la valutazione del sistema educativo di istruzione e di formazione.
Confrontando i risultati degli alunni provenienti dalle classi sperimentali con quelli provenienti da classi tradizionali di controllo (ossia con didattica tradizionale senza IA), opportunamente scelte dagli istituti coinvolti in modo da non falsare l’esito della sperimentazione, l’Istituto avrà il compito di monitorare e valutare l’efficacia dell’esperimento, analizzando i progressi delle classi dotate di assistenti virtuali rispetto a quelle tradizionali.
Ma seppure l’esito del test dovesse essere positivo (tutti ci auguriamo che gli alunni raggiungano il massimo degli obiettivi col minimo dispendio di risorse – economiche, specialmente per il MIM), questo ci consentirebbe di colmare un divario sull’apprendimento da sempre rilevato tra Nord e Sud?
In questa prima fase, presumibilmente è molto difficile
Presupposto della fase finale di testing è proprio quello di mettere a confronto tra loro i risultati di classi “simili” in partenza.
Non viene confrontata una classe della Calabria con alunni provenienti da realtà difficili con una classe della Lombardia con alunni figli della buona borghesia di Milano.
Eventuali margini di miglioramento sono quindi relativi a specifiche aree.
Laddove alunni già in partenza meglio strutturati vengono supportati con strumenti di pari valenza rispetto a quelli messi a disposizione di alunni meno fortunati inizialmente, difficilmente si assisterà a un riequilibrio dei livelli di apprendimento.
Le stesse tecnologie integrate con IA generativa, oggi in parte gratuite, non lo saranno per sempre, o comunque saranno tali da offrire servizi migliori a seconda delle tipologie di abbonamento sottoscritte dalle scuole.
Probabilmente stiamo andando incontro all’ennesima conferma di quanto sia necessario far leva su altre modalità di investimento, complementari ai processi di insegnamento/apprendimento, se si vuole davvero colmare quei divari socio-economico-culturali presenti tra Nord e Sud e denunciati più volte.
L’IA generativa, esperita con “Esercizi guidati” di Google in via ufficiale dal MIM o con qualche altra tecnologia come Knewton AI, QuestionWell, PanQuiz, ecc.
Già provata da qualche docente innovativo, al momento non sembra che un ulteriore strumento tecnologico sia utile ad arricchire l’offerta formativa.
In via autonoma ogni scuola può decidere come implementare, ma non assolve la politica dalla responsabilità di differenziare gli investimenti tra Nord e Sud.
Avviando, in realtà socialmente più svantaggiate, azioni che richiedono per forza di cose risorse economiche più consistenti.
Riferimenti e approfondimenti:
https://hundred.org/it/innovations/5-century-tech
https://medium.com/@nimbo9446/knewton-ai-an-adaptive-learning-platform-d8e04d8dbb4d
https://leonardo.it/news/intelligenza-artificiale-a-scuola-assistenti-virtuali-4-regioni/
https://www.orizzontescuola.it/i-livelli-di-apprendimento-di-bloom-e-come-innescarli
https://www.lacnews24.it/cultura/scuole-aperte-reggio-calabria-intelligenza-artificiale_196419
https://usr.istruzionelombardia.gov.it/sperimentazione-ia-2024/
