Non sto parlando di insegnanti robot

Immagine: Hitesh Choudhary / Unsplash.com

Sebbene gli insegnanti robot rimangano materiale da fantascienza, l’intelligenza artificiale (IA) è sempre più una realtà per molte scuole. Wayne Holmes sostiene che l’uso dell’intelligenza artificiale nell’istruzione deve essere esaminato adeguatamente, prima che l’intelligenza artificiale finisca per sostituire gli insegnanti.

Le recenti conquiste dell’intelligenza artificiale (IA) sono state spesso sorprendenti, ma troppo spesso anche un po’ inquietanti. Da un lato, alcune tecnologie di IA sono ora in grado di analizzare le immagini mediche per prevedere l’insorgenza di tumore al seno, malattie renali e diabete meglio degli esperti umani, prefigurando entusiasmanti possibilità per il futuro della salute umana. Dall’altra parte, alcune tecnologie di IA sono state responsabili di aver generato automaticamente notizie e immagini false, discriminato sistematicamente particolari gruppi etnici e donne o aver compromesso elezioni e referendum democratici, il che ha sollevato serie preoccupazioni per il futuro della società umana.

È particolarmente interessante il fatto che l’intelligenza artificiale sia entrata anche in classe: che ci piaccia o no, le aziende finanziate da milioni di dollari stanno vendendo sempre più spesso nelle scuole le loro tecnologie di IA incentrate sull’istruzione, e questo in tutto il mondo, nonostante le limitate prove di efficacia, e con poca consultazione o dibattito.

In effetti, l’intelligenza artificiale ha un impatto sull’istruzione in tre modi distinti ma complementari, in ognuno dei quali gli educatori hanno un ruolo unico e cruciale da svolgere: imparare per l’IA (aiutando tutti i membri della società a vivere efficacemente in un mondo sempre più influenzato dall’IA stessa), studiare l’IA (aiutando gli studenti di tutte le età a imparare la matematica, la statistica e la programmazione che stanno alla base delle tecnologie dell’IA), e imparare con l’IA (usando le tecnologie dell’IA per supportare insegnamento e apprendimento).

A oggi, l’attenzione (guidata principalmente dalla tecnologia piuttosto che dalla pedagogia) si è concentrata sull’apprendimento con le tecnologie IA progettate per personalizzare automaticamente l’istruzione. Con questi cosiddetti “sistemi di tutoraggio intelligente”, lo studente si impegna in un’attività di apprendimento basata sullo schermo. Il modo in cui lo studente risponde (le scelte che fa, le cose che clicca, le risposte che dà) determina la successiva attività di apprendimento. In altre parole, il sistema adatta il percorso dello studente attraverso il materiale da apprendere in base alle capacità individuali, con ogni studente che segue il proprio percorso personalizzato ed efficiente.

Come spesso accade nell’IA, a un primo sguardo questo è impressionante. Tuttavia, occorre esaminare anche gli assunti di base. Una metafora imperfetta che trovo ancora utile riguarda gli scuolabus e i taxi Uber. L’idea è che lo scuolabus rappresenta l’apprendimento in classe. Gli studenti sono tutti sullo stesso autobus, viaggiano lungo lo stesso percorso, verso la stessa destinazione. I sistemi intelligenti di tutoraggio sono invece i taxi Uber, che conducono ogni studente lungo il proprio percorso personalizzato.

Tuttavia, non utilizziamo Uber perché vogliamo percorsi personalizzati: lo usiamo perché ci porta esattamente dove noi, come individui, vogliamo andare. Allo stesso modo, perché l’apprendimento sia veramente personalizzato, dovrebbe portare a risultati di apprendimento personalizzati. Dovrebbe dare agli studenti la possibilità di gestire il proprio apprendimento e metterli in grado di realizzare le loro ambizioni personali e il loro potenziale, di fare ciò che gli psicologi chiamano “auto-realizzazione”. I sistemi di tutoraggio intelligenti, principalmente grazie all’approccio didattico di trasferimento delle conoscenze che essi incarnano, raggiungono ben poco di questo.

Inevitabilmente, al contrario di quanto avviene per il marketing, ogni uso dell’IA nell’educazione porta con sé sfide significative che devono essere affrontate. Ad esempio, la valutazione continua basata sull’IA potrebbe utilmente sostituire gli esami classicamente intesi, ma richiederà anche una costante sorveglianza degli studenti; l’uso dell’IA per rilevare e migliorare le emozioni degli studenti potrebbe stimolare l’apprendimento, ma rappresenta anche un’invasione senza precedenti della privacy degli studenti; e la valutazione automatica della scrittura potrebbe ridurre il carico di lavoro degli insegnanti, ma eliminerà anche le opportunità per gli insegnanti di conoscere le capacità dei loro studenti. Occorre poi affrontare anche le questioni etiche di equità, responsabilità, trasparenza e pregiudizi.

Ciononostante, il tema non è che l’IA non abbia un ruolo da svolgere nelle aule. Anzi, dal mio punto di vista, gli strumenti di IA progettati per sostenere gli insegnanti, non per sostituirli, sono da accogliere con favore. Tuttavia, l’introduzione dell’IA nell’istruzione deve essere sottoposta a un esame critico, e gli educatori devono impegnarsi in discussioni preliminari con i tecnici e gli imprenditori dell’IA, il tutto per garantire che l’uso dell’IA in classe sia realmente benefico, e che inizi e finisca sempre con l’apprendimento.


Wayne Holmes

Wayne Holmes (@wayneholmes) è ricercatore capo (settore Istruzione) alla Nesta, la Fondazione leader nel Regno Unito nel campo dell’innovazione, e coautore di Artificial Intelligence in Education: Promise and Implications for Teaching and Learning (2019).

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