Il dibattito di questi mesi seguito alle indicazioni della Strategia per l’Intelligenza Artificiale rispetto alle azioni in ambito educativo (strategia per la formazione: formazione ai docenti, inserimento nell’insegnamento dell’educazione civica,…) spinge ad affrontare il tema nel contesto più ampio della progettazione di una evoluzione “positiva” della tecnologia, e quindi indirizzata a costruire scenari socialmente desiderabili.
Nel campo dell’educazione, uno dei temi di dibattito, sintetizzato da un recente discorso di Stefania Giannini, vice Direttore Generale Unesco, è come fare in modo che l’utilizzo dell’IA consenta di migliorare le capacità umane e non apra al rischio di ridurle, atrofizzando le possibilità di sviluppo. E quindi come perseguire una logica di estensione di capacità e non di sostituzione. In questo contesto un ambito importante da trattare è quello della formazione personalizzata, che l’IA non solo può favorire (come anche sottolineato dalle linee guida per l’educazione civica), ma può anche radicalmente ridisegnare, soprattutto se pensata in un’ottica di estensione (anche) di gruppo e non solo individuale.
Questi diversi aspetti del tema “AI in education”, che non lo esauriscono, meritano qualche riflessione più specifica, a cui questo articolo si propone di dare un contributo.
L’IA come strumento di miglioramento delle capacità
Un’area di riflessione nell’utilizzo delle tecnologie, e quindi anche dell’IA, è legata all’impatto sulle competenze. In altri termini, la questione è se la facilitazione dei compiti che ne deriva, e quindi la possibilità di raggiungere più semplicemente dei risultati per cui erano richieste competenze, abbia anche come conseguenza il mancato sviluppo o la regressione delle capacità in gioco, non più necessarie. Gli esempi sono sempre più numerosi, dalla capacità di orientamento a quella di elaborazione e di calcolo, di definizione dei problemi, come evidenziano le diverse rilevazioni internazionali, tra cui l’indagine OCSE-PISA, in cui si registrano significativi fenomeni di regressione.
Se l’approccio all’utilizzo è di questo tipo, la tecnologia rischia di diventare, più che uno strumento di estensione delle nostre capacità (alla stregua di un martello), uno di sostituzione. Ad esempio, l’uso sistematico dell’IA generativa per realizzare in modo complessivo elaborazioni e approfondimenti, assumendo come prodotto adatto all’uso il risultato che ci viene fornito (e non come spunto, contributo di riflessione), può comportare una riduzione dello sviluppo delle capacità di analisi, ricerca, valutazione e composizione dei contenuti. In un modo per nulla paradossale ma, anzi e purtroppo, funzionale, un uso dell’IA generativa non orientato al miglioramento delle competenze, diventa un ostacolo significativo per il raggiungimento di alcune delle competenze definite nel quadro di riferimento europeo DigComp 2.2 (ad esempio quelle dell’area Alfabetizzazione su informazioni e dati).
Al contrario, l’utilizzo dovrebbe avvenire nel contesto del processo di elaborazione dei contenuti, con l’IA come strumento a supporto delle diverse fasi, che rimangono in carico al fruitore e alle sue competenze. In questo senso, le applicazioni di IA generativa, soprattutto per un uso in ambito educativo, dovrebbero essere principalmente rivolte a consentire e favorire confronti e stimoli nella ricerca delle soluzioni.
L’obiettivo è la costruzione e il consolidamento di un approccio educativo consapevole (critico e proattivo), rispetto a uno puramente adattivo, verso le tecnologie e l’IA in particolare.
Esempi positivi in questa direzione sono, per l’IA generativa, quello di perplexity, che riporta le fonti in rete utilizzate per la risposta al prompt, mentre a supporto dell’analisi e del confronto possono essere utili le diverse applicazioni disponibili per la preparazione al debate nelle scuole, come DebateAI o Debate Assistant.
Riprendendo una recente riflessione di Morozov, si tratta di costruire un approccio alla tecnologia che vada nella direzione dello “human enhancement” (tecnologia per migliorare le capacità della persona) invece che della “human augmentation” (tecnologia per estendere e potenziare le capacità della persona, con il rischio della sostituzione e della regressione).
Il punto chiave è il ruolo che si attribuisce alla tecnologia rispetto alle competenze e alle capacità. Nell’ambito del sistema educativo la scelta di un approccio verso lo “human enhancement” diventa fondamentale, perché consente di mantenere la centralità dell’obiettivo sulle competenze e sulla crescita degli studenti collocando le tecnologie dell’IA come strumenti di miglioramento nel processo e nell’ambiente di apprendimento.
L’IA come strumento di gruppo
Nell’ambito educativo, se pensiamo a un pieno utilizzo dell’approccio al miglioramento delle competenze, è naturale declinare queste dinamiche nel contesto di apprendimento di gruppo.
Un interessante spunto in questo senso è fornito da Sven Nyholm, docente di Etica dell’Intelligenza Artificiale a Monaco: “Le tecnologie di intelligenza artificiale potrebbero consentire ai gruppi di comportarsi (anche consentendo ai propri membri di interagire) come se i gruppi stessi o i loro membri avessero capacità cognitive avanzate”.
In questi termini, le tecnologie di IA dovrebbero essere utilizzate per favorire lo sviluppo delle competenze collettive di gruppo e quindi al servizio, ad esempio, dello sviluppo della capacità di costruire soluzioni a problemi, oltre che di condividere idee, conoscenze, esperienze.
I diversi progetti sviluppati in questi anni in ambito di robotica educativa, ma anche gli utilizzi di IA generativa a supporto del lavoro di gruppo (e quindi innestati nelle dinamiche di interazione) testimoniano le potenzialità di questo utilizzo delle tecnologie di IA, chiaramente nella direzione dello “human enhancement”. Un buon esempio in questo senso è l’applicazione dell’IA generativa nell’ambito delle “thinking routines” (routine di pensiero, vedi contributo di Bucci et al), che “consentono agli studenti di riflettere sul proprio modo di apprendere, incoraggiando la metacognizione, e utili a stimolare e guidare i processi mentali che favoriscono l’apprendimento”. Infatti, qui l’IA generativa supporta il processo di apprendimento e di metacognizione, ad esempio, per un percorso di digital storytelling basato sull’intervista impossibile a un personaggio storico, potenziando le dinamiche proprie del processo di elaborazione collettivo.
Non solo quindi IA per un approccio personalizzato all’apprendimento e nel senso della proattività, ma anche ambiente in cui il processo di apprendimento di gruppo può trovare pieno dispiegamento e supporto per stimoli di interazione, co-progettazione e co-realizzazione. Supportando così l’incremento delle indispensabili capacità di lavoro di gruppo (che sappiamo tra le principali nell’insieme delle “competenze chiave per il futuro”).
Questo è però un approccio che richiede una conoscenza e una consapevolezza elevate sia nei docenti che (da sviluppare) negli studenti. Partendo da un assunto: per governare l’uso dell’IA nel contesto educativo è necessario che la tecnologia sia “nuda”, del tutto demitizzata e senza misteri.
La precondizione: comprendere i meccanismi e demitizzare l’IA
Comprendere i meccanismi di funzionamento, i modelli, gli algoritmi, è la naturale precondizione per un uso dell’IA nel senso auspicato del miglioramento delle competenze.
Riprendendo quanto indicato nella Strategia per l’Intelligenza Artificiale, occorre “Creare percorsi formativi di alfabetizzazione sull’IA nelle scuole, diffondere informazioni attraverso campagne pubblicitarie e promuovere la comprensione delle implicazioni etiche dell’IA rappresentano gli “step” fondamentali che possono consentire il corretto orientamento del tessuto socio-economico, nel suo complesso, sulla comprensione del giusto utilizzo dell’IA, cogliendone appieno i vantaggi e valutandone criticamente le limitazioni e i rischi.”
Questo implica conoscere potenzialità, limiti e rischi dell’IA nel contesto sociale, naturalmente rispetto al punto di vista della specifica classe di istruzione, in una logica progressiva di estensione e approfondimento, ma comunque sempre organica e completa. L’assunto è che la tecnologia e l’IA pervade le nostre vite quotidiane e che quindi il passaggio a un suo uso strumentale al miglioramento delle competenze passa necessariamente da una consapevolezza costante e adeguata.
Per questa ragione l’insegnamento dell’informatica, dei meccanismi di costruzione e funzionamento delle tecnologie, e quindi dell’ecosistema digitale che sulle tecnologie si basa, diventa essenziale sin dagli anni dei primi approcci alla tecnologia. E sappiamo che ci sono diversi utenti dei giochi e degli smartphone che sono nell’età della scuola primaria.
Come indica la Strategia per l’Intelligenza Artificiale, “La rivoluzione dell’IA impone che l’avvicinamento alla disciplina avvenga con gradualità già dalle scuole primarie e secondarie”.
Il primo approccio con i meccanismi di raccomandazione deve essere preceduto e accompagnato da una formazione che consenta al bambino e all’adolescente di comprendere come “aprire le macchine” e guardare dentro. Non accontentandosi mai di agire senza capire.
Questo implica un’accelerazione anche sul percorso, già in atto, per l’incremento delle competenze digitali dei docenti e dell’utilizzo delle tecnologie di IA nelle scuole. Un’accelerazione che consenta ai docenti di essere protagonisti in questo passaggio, che occorre sia tracciato in modo organico e rapidamente nei percorsi scolastici.
Rapidamente, a breve, perché i percorsi culturali e di apprendimento richiedono tempi lunghi e la realtà (di cui le rilevazioni Istat, Ocse sono specchio) ci chiama ad una urgenza di azione.
Condizionare l’evoluzione
La situazione che stiamo vivendo è di una tecnologia di IA sostanzialmente direzionata dagli interessi economici di pochi operatori, con interventi di regolamentazione soprattutto in campo europeo, e un approccio sociale essenzialmente adattivo. I risultati sono quelli che vediamo, tra cui una progressiva regressione culturale. Il passaggio chiave è fare in modo che le enormi potenzialità dell’IA siano messe a disposizione del benessere sociale, e quindi tracciando una direzione coerente a questo obiettivo.
Gli utenti possono condizionare l’evoluzione delle tecnologie. Non è, questo, solo un ambito di decisori, di e-leadership, di gruppi che possono definire una diversa direzione di evoluzione per le tecnologie perché possono indirizzare le politiche verso un obiettivo di realizzazione di uno scenario sociale sostenibile e desiderabile. Se non ci sono competenze sociali di e-leadership prevalgono le scelte commerciali, che sono sempre presenti. Scegliere, soprattutto nell’ambito educativo, un approccio indirizzato al miglioramento delle capacità, con una popolazione studentesca sempre più consapevole, è un passo significativo in questo difficile ma fondamentale percorso.
