Mentre ci si continua a domandare, quasi a noia, quanti posti di lavoro verranno persi per colpa delle tecnologie in generale e dell’intelligenza artificiale in particolare, quante sfide ci attendono per risolvere problemi che attanagliano l’umanità e dei quali l’intelligenza artificiale potrebbe essere portatrice di soluzioni, sono molto contenta di poter condividere con Alain Goudey, DGA Digital di NEOMA Business School, in questa intervista, pensieri ed emozioni su un ulteriore settore che può trarre beneficio da una corretta implementazione dell’intelligenza artificiale: la pedagogia, per provare a rivoluzionare l’educazione.
Rivedere cosa e come si insegna e garantire che l’intelligenza artificiale sia progettata e utilizzata come strumento per rendere gli studenti più intelligenti, liberandola dal peso di essere una tecnologia che sostituisce le attività umane e ci appiattisce culturalmente e cognitivamente potrebbe essere un buon punto di partenza per disegnare scenari nuovi e rilevanti per i nostri studenti?
Questa domanda solleva una questione chiave sull’integrazione dell’IA nell’istruzione superiore: ripensare all’educazione.
A tal fine è necessario ridefinire sia i contenuti che la metodologia didattica, massimizzare le interazioni umane e favorire la flessibilità cognitiva, il pensiero critico, l’analisi etica e lo sviluppo della creatività, eccetera. È ora di potenziare la pedagogia sfruttando l’intelligenza artificiale.
In termini di contenuti, è necessario insegnare cos’è l’IA, un’IA generativa, come funziona ma anche i pregiudizi, i limiti e gli aspetti più oscuri per decostruire il discorso tecno-positivista e posizionare questo strumento nel giusto contesto nella società. È anche necessario insegnare agli studenti a guidare correttamente le IA generative perché anche se tutti dichiarano di utilizzare questo tipo di tecnologia, sono molto pochi quelli che la usano in modo pertinente. Nell’era dell’IA, è necessario sviluppare l’intelligenza umana.
Nel documento “The Future of Education and Skills: Education 2030 – OCSE” si legge: “Esiste una domanda crescente nei confronti delle scuole perché preparino gli studenti ai cambiamenti economici e sociali più rapidi, ai posti di lavoro che non sono stati ancora creati, alle tecnologie che non sono state ancora inventate e a risolvere problemi sociali che non esistevano in passato”. Se diventa prioritario aumentare il livello di abilità degli studenti, quali cambiamenti potrebbero essere necessari per la didattica e per la valutazione degli studenti? E come l’intelligenza artificiale potrebbe essere di supporto?
Questa prospettiva dell’OCSE solleva la necessità di evolvere i curricula per essere in linea con le esigenze attuali del mondo. Il problema principale dei cicli scolastici precedenti all’istruzione superiore è di allenare gli studenti a trovare da soli una risposta (attesa dal professore) a un problema particolarmente ben definito (e generalmente suddiviso). Dove il mondo di oggi evolve molto rapidamente e intensamente a causa delle trasformazioni (digitali, climatiche, sociali, ecc.). È più appropriato formare gli studenti a trovare insieme risposte (multiple e innovative) a problemi mal definiti (poiché c’è troppo poco tempo per formalizzarli realmente).
È pertanto necessario insegnare l’analisi critica, l’empatia, la creatività, la curiosità (che non è un brutto difetto), l’adattabilità, la capacità di apprendere, la gestione dei progetti, gli approcci interdisciplinari, ma anche le competenze fondamentali in alcuni campi e le vere competenze tecniche. Questo è ciò che le aziende si aspettano oggi: persone in grado di usare sia il loro lato logico che creativo!
Alla NEOMA, sfruttiamo l’intelligenza artificiale che può contribuire a numerosi livelli della pedagogia:
- Creazione di contenuti pedagogici aggiornati
- Adattamento dei contenuti nel contenuto, nella forma e nel supporto di distribuzione: un concetto specifico può essere spiegato in modo matematico, metaforico, visivo, animato, ecc. L’IA generativa è particolarmente utile per questo.
- Personalizzazione dell’apprendimento identificando i percorsi di progressione degli apprendenti e adattando i contenuti e gli esercizi
- Strumenti per la relazione con gli studenti (nell’apprendimento online) per rispondere alle loro domande istantaneamente, ecc.
E’ possibile bilanciare, da una parte, la necessità crescente degli studenti di acquisire competenze sul funzionamento dell’Intelligenza Artificiale per poterla utilizzare a proprio vantaggio, ma anche per saperne distinguere eventuali usi impropri e, dall’altra, la consapevolezza che l’Intelligenza Artificiale potrebbe aprire nuovi scenari per le pratiche didattiche, a patto che sia disegnata come risorsa per migliorare l’istruzione, senza venire meno alle lezioni apprese e ai principi etici condivisi e senza mettere in discussione la relazione insegnante-alunno?
Non solo è possibile bilanciare questi aspetti, ma è addirittura indispensabile! Infatti, l’IA è qui e ha già invaso il mondo del lavoro, la quotidianità dei bambini. È molto probabile che alcuni bambini stiano già utilizzando IA generative senza che i loro genitori lo sappiano o siano consapevoli di cosa sia! È quindi essenziale sviluppare competenze su questa tecnologia e sui suoi limiti. Allo stesso tempo, è altrettanto fondamentale formare alla distanza critica, alla creatività, all’empatia, ai problemi etici, culturali, ambientali e scientifici posti dall’IA.
La vera domanda riguarda quindi il modo di realizzare questo equilibrio in un ambito così mutevole. Alla NEOMA abbiamo implementato un approccio di intelligenza collettiva su questo tema: gruppi di lavoro a 360° per la scuola, gruppi di Gen AI Champions nella facoltà, progetti di ricerca-azione sull’implementazione nella nostra pedagogia, formazione per tutta la nostra comunità (11.000 persone, studenti, docenti e staff), scambio di buone pratiche, ecc.
Forniamo, quindi, un importante supporto a tutti i nostri pubblici per sviluppare un uso intelligente dell’intelligenza artificiale generativa. È la parte delicata dell’esercizio con questa tecnologia: procedere rapidamente, testare, analizzare velocemente per prendere distanza e sviluppare una visione. È sia uno sprint che una maratona.
L’intelligenza artificiale sta trasformando l’educazione, offrendo strumenti innovativi che personalizzano l’esperienza di apprendimento. Questa rivoluzione non solo modifica il modo in cui gli studenti acquisiscono conoscenze, ma ridefinisce anche il ruolo degli insegnanti e l’ambiente di apprendimento. Come l’Intelligenza Artificiale può favorire l’apprendimento umano e fare in modo che siano gli educatori stessi a guidare la trasformazione?
Vedo l’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) nell’istruzione non solo come un mezzo per trasformare l’esperienza di apprendimento degli studenti, ma anche come un catalizzatore per ridefinire il ruolo degli educatori e il funzionamento della scuola come organizzazione: è una visione e un approccio globale perché l’IA generativa trasforma profondamente il modo in cui accediamo alle informazioni.
L’IA consente di costruire approcci per identificare i percorsi di apprendimento degli studenti e individuare rapidamente gli studenti in difficoltà e quelli particolarmente abili. Ciò consente di migliorare le sequenze pedagogiche in classe per evitare che i primi si sentano persi e i secondi annoiati. Questo consente anche di elevare rapidamente tutto il gruppo classe a un livello di formazione e coinvolgimento superiore, restituendo un carattere pratico al momento della presenza fisica.
L’IA può, quindi, adattare i contenuti da un lato, ma anche fornire feedback più rapidi su un’idea, un testo, un progetto, consentendo agli studenti di iterare più volte sul loro progetto prima di presentarlo al docente. Lo scambio è quindi più ricco e più istruttivo.
L’IA consente anche di risparmiare tempo al docente facilitando gli scambi in classe, riflettendo sulle strategie di apprendimento del suo gruppo classe o proponendo variazioni infinite di esercizi. Nella mia pratica, l’uso dell’IA generativa mi fa risparmiare fino al 50% del tempo in molte attività professionali.
Infine, gli insegnanti possono anche utilizzare l’IA per esplorare nuove possibilità pedagogiche lavorando su scenari innovativi.
L’educazione non riguarda solo la trasmissione di informazioni, ma lo sviluppo delle competenze, la formazione dei valori e la preparazione per affrontare le sfide del mondo reale. L’intelligenza artificiale può potenziare l’educazione? Se si’, necessita di essere guidata da considerazioni pedagogiche e didattiche? Quali?
L’integrazione dell’IA nell’istruzione richiede un approccio riflessivo e centrato sugli studenti, che rispetti i principi pedagogici, promuova i valori etici e rafforzi il ruolo degli insegnanti come facilitatori essenziali del processo di apprendimento. Da un lato, l’apprendimento è un processo sociale. D’altro canto, abbiamo imparato dalla pandemia da COVID-19 che la sola mediazione pedagogica tramite schermo non funziona. Pertanto, l’IA non sostituirà il docente, ma lo supporterà.
Ci sono diverse considerazioni da tenere presente. Innanzitutto, non può essere un completo sostituto del processo tramite l’IA. È uno strumento aggiuntivo che interviene in aggiunta ad altre metodologie. L’IA consente di andare avanti soprattutto sull’apprendimento adattivo, ma anche sull’apprendimento basato su problemi (proponendo più tipologie di problemi).
È anche necessario prestare molta attenzione ai dati degli studenti e assicurarsi che gli strumenti impiegati non li utilizzino in modo scorretto. Sarebbe dannoso perché questi dati sono molto preziosi, in quanto riguardano i futuri responsabili in azienda, ad esempio. È anche necessario garantire una buona formazione sui bias algoritmici e contrastare la pigrizia cognitiva in cui alcuni studenti possono cadere nell’ottica di massimizzare il loro voto rispetto al tempo effettivamente trascorso su un esercizio.
Ritengo che con l’espansione delle IA generative, l’aspetto umano guadagnerà importanza (scambi e valutazioni orali) e soprattutto il livello di esigenza aumenterà poiché l’IA fornisce rapidamente una risposta “media” che deve essere affinata umanamente per renderla migliore. Tutte le ricerche dimostrano, infatti, che è proprio l’alleanza umano/IA che risulta essere di gran lunga la più efficace! C’è quindi una vera questione di integrità accademica che va assolutamente difesa: gli studenti non devono presentare come proprio un lavoro se deriva semplicemente da un copia-incolla di un’IA generativa.
È una questione di responsabilità: alla fine è l’essere umano a produrre il documento o l’azione e sarà ritenuto responsabile di ciò. Questo va imparato fin da giovani.
Infine, credo fortemente nell’interesse di adottare approcci scientifici per le pratiche pedagogiche innovative per selezionare solo ciò che è veramente rilevante in un percorso formativo, lontano dalla moda e dal discorso dei produttori di tecnologia.
Come evolverà l’Educazione nell’era dell’Intelligenza Artificiale?
L’IA affronta diversi problemi legati all’istruzione:
- La sua democratizzazione: infatti, a livello globale, molti bambini e persone non hanno accesso all’istruzione. L’IA, con il suo lato “automatico” e personalizzabile (ad esempio, in termini di lingua), consentirà di istruire più persone, il che è un bene!
- La sua inclusività: l’IA permette a profili con maggiori difficoltà di formarsi meglio. In particolare, l’IA generativa è uno strumento eccezionale per le persone disabili, poiché consente di correggere i testi e adattare il contenuto per affrontare le difficoltà.
- La sua interattività: che si tratti di una dimensione più personalizzata, più divertente, più attiva, l’IA apporta un nuovo approccio ai contenuti educativi e apre prospettive molto ampie in questo senso.
- La sua precisione: l’IA permette di avviare processi predittivi sulle traiettorie formative, consentendo una migliore comprensione dei punti di forza e debolezza di un apprendente, offrendo modi per sfruttare i punti di forza per cercare di colmare le debolezze.”
Le tecnologie multisensoriali, per esempio, come la robotica sociale, favoriscono l’apprendimento e le relazioni nei bambini con disturbi dello spettro autistico, o le soluzioni per supportare studenti con Bisogni Educativi Speciali (BSE) e Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA). L’Intelligenza Artificiale può aprire prospettive anche per migliorare l’inclusività e l’equità nei contesti educativi di ogni ordine e grado?
Sì, è probabile che l’IA possa individuare ancora prima i profili degli studenti con BES e DSA. Questa tecnologia sarà anche fonte di inclusione, poiché un’IA (come un robot) ripeterà all’infinito, in modo abbastanza stabile, un contenuto educativo, senza stanchezza, irritazione o cambiamenti. Questo è un approccio che si sa essere molto interessante per i bambini con disturbi autistici. È una tecnologia di assistenza che può essere molto potente, anche per allenare i bambini a interagire e dialogare con profili di persone che l’IA potrebbe simulare senza alcuna preoccupazione da parte del bambino.
Un uso più semplice e molto più efficace dell’Intelligenza Artificiale nei contesti educativi potrebbe essere il supporto allo studio individuale, quale strumento di autovalutazione?
Sì, questo tipo di approccio esiste già da diversi anni. Si sta intensificando: è anche un approccio che il governo francese sta implementando con i MIA (Moduli Interattivi Adattivi) per fornire supporto generalizzato a tutti gli studenti delle superiori a partire dal 2024 in francese e matematica. Inoltre, un uso pertinente delle IA generative è la creazione di esercizi o quiz di revisione per l’auto-valutazione / apprendimento degli studenti. Questo funziona molto bene in molte discipline.
È opportuno e ha senso immaginare una classe, per esempio tra dieci anni, in cui i dati sui movimenti, le espressioni vocali e facciali di ogni studente siano automaticamente registrate da dispositivi interni all’aula e queste informazioni vengano combinate con i dati sul loro rendimento forniti dal sistema di valutazione della scuola, dagli insegnanti, dai genitori e dallo stesso studente e vengano utilizzate per aggiornare i registri e fornire informazioni a un assistente artificiale che tenga traccia dei progressi cognitivi, emotivi e metacognitivi di ogni studente?
Immaginare una classe tra dieci anni in cui le tecnologie avanzate, compresa l’intelligenza artificiale (IA), svolgono un ruolo centrale nel monitorare i progressi degli studenti è sia opportuno che pertinente, ma solleva importanti questioni sulla privacy, sull’etica e sull’efficacia pedagogica. Attualmente, non tutti i paesi stanno facendo la stessa scelta su questo tema. Ad esempio, in Cina si è già fatto questo passo avanti con una misurazione generalizzata di vari parametri. In Europa, più attenta al rispetto delle libertà individuali, al momento sembra impossibile andare verso questo tipo di approccio poiché l’AI Act lo vieta. Potrebbe il mondo dell’istruzione e della ricerca fare parte delle eccezioni? Potrebbe essere utile condurre esperimenti per valutare gli effetti reali e concreti di questo approccio intensivo ai dati di apprendimento.
Detto questo, ammettendo che diventi legalmente possibile (poiché tecnicamente lo è), ci sono ancora molti aspetti da considerare come la protezione dei dati, l’ottenimento del consenso informato, la completa trasparenza sull’uso di questi dati, l’anonimizzazione dei dati quanto più possibile, la formazione degli insegnanti su questi approcci nell’ambito dell’analisi dell’apprendimento, l’affidabilità dei dati raccolti (attenzione ai bias algoritmici), l’accessibilità generalizzata a questo tipo di approccio, se davvero sono più performanti!
È una domanda che apre un ampio campo di possibilità, ma al momento difficile da esplorare in Europa.
È sempre più rilevante il peso degli Small Data per l’intelligenza artificiale. La disponibilità di Small Data potrebbe supportare gli insegnanti nell’identificare i punti di forza e di debolezza dell’apprendimento degli studenti e favorire la personalizzazione dei contenuti, così come per gli studenti, disporre di questo tipo di dati, significherebbe aumentare la consapevolezza dei propri progressi e la conoscenza di se stessi in relazione al lavoro svolto?
L’uso dei Small Data nell’istruzione, in aggiunta all’intelligenza artificiale, può offrire significativi vantaggi agli insegnanti e agli studenti. I Small Data, a differenza dei vasti set di dati spesso associati all’IA, si concentrano su informazioni più limitate, ma ricche di contesto (ad esempio, gruppi più piccoli di studenti), spesso raccolte in tempo reale.
Pertanto, avendo informazioni dettagliate sui loro progressi, punti di forza e aree in cui devono migliorare, gli studenti possono comprendere meglio il proprio percorso di apprendimento. Questa comprensione approfondita permette una valutazione più realistica e obiettiva di sé stessi. Diventano così protagonisti del proprio processo educativo, identificando gli aspetti specifici su cui devono lavorare e riconoscendo i propri successi, elemento cruciale per il loro sviluppo personale e accademico.
La retroazione basata sui Small Data svolge un ruolo fondamentale nella motivazione e nell’impegno degli studenti. Mettendo in evidenza i loro progressi e successi, anche minimi, questo approccio riconosce gli sforzi degli studenti e convalida i loro risultati. Questo può essere particolarmente incoraggiante, specialmente per coloro che possono sentirsi scoraggiati dalla complessità di alcuni argomenti. Vedendo concretamente la loro crescita, gli studenti sono più inclini a sentirsi motivati e impegnati nel loro percorso educativo.
Credo che l’uso dei Small Data favorisca lo sviluppo di competenze metacognitive essenziali: gli studenti possono riflettere in modo più efficace sulle proprie strategie di apprendimento. Ciò li aiuta a identificare quali metodi funzionano meglio per loro e in quali condizioni apprendono in modo più efficace.
