Alla luce delle innovazioni tecnologiche, come i grandi modelli linguistici su cui si basa il popolare chatbot ChatGPT, le istituzioni educative devono ripensare al più presto le loro strategie per l’uso dell’intelligenza artificiale (IA).
Attualmente stanno nascendo numerose iniziative nelle scuole e nelle università di tutto il mondo che desiderano portare l’IA in classe, ma allo stesso tempo richiedono standard rigorosi di protezione dei dati e trasparenza nell’interazione con gli studenti. Esse illustrano la tendenza globale di utilizzare l’IA come catalizzatore del cambiamento nell’istruzione e formazione. Il recente “rapporto Draghi” inquadra tale esigenza poi anche nella reale futura capacità europea di colmare il divario in materia di innovazione.
L’IA come mediatore di conoscenza del futuro?
Secondo previsioni ottimistiche, l’uso dell’IA generativa nel mondo dell’istruzione potrebbe portare a progressi significativi nel trasferimento e nell’acquisizione delle conoscenze. I potenziali benefici vanno dal miglioramento dei risultati di apprendimento e dell’accesso globale alla conoscenza, fino a un significativo risparmio di tempo e di costi grazie a sistemi di tutoraggio personalizzati e intelligenti. Ad esempio, nel marzo 2024, la Florida ha stanziato due milioni di dollari per l’uso dell’IA nelle scuole medie e superiori, al fine di sollevare gli insegnanti dai compiti amministrativi e migliorare l’apprendimento degli studenti.
L’integrazione dell’IA nel processo educativo potrebbe poi anche promuovere la ricerca accademica. I sistemi guidati dall’IA possono analizzare grandi quantità di dati, preparare contenuti e generare nuove idee, il che sta rivoluzionando il processo di ricerca in diverse discipline. Le nuove ricerche e i primi esperimenti con i modelli linguistici suggeriscono che, con un attento adattamento, l’IA può migliorare l’istruzione superiore personalizzando i metodi di apprendimento, migliorando l’accesso alle informazioni oltre al materiale didattico e facilitando la comunicazione con i docenti.
Dilemmi etici e ostacoli dell’IA
Allo stesso tempo, però, l’integrazione dell‘IA generativa nell’istruzione e nella ricerca solleva numerose questioni pratiche ed etiche. Una delle principali preoccupazioni riguarda i possibili cambiamenti comportamentali dei ricercatori e degli studenti, in particolare il rischio che l’IA possa involontariamente incoraggiare la “disonestà scolastica/accademica”. Gli esperimenti hanno dimostrato che l’IA generativa è in grado di simulare elaborati degli studenti difficili da riconoscere per gli insegnanti, aumentando il rischio di plagio e di valutazione eccessiva da parte degli insegnanti.
Inoltre, i modelli di IA possono riflettere involontariamente dei pregiudizi nei loro dati di formazione, portando a risultati distorti o discriminatori. Ad esempio, alcuni studi americani hanno dimostrato che i modelli di IA possono associare stereotipi negativi nei confronti dei parlanti in inglese afroamericani. Questi pregiudizi possono portare a risultati discriminatori, come voti più bassi o offerte di lavoro meno prestigiose – soprattutto quando gli insegnanti stessi utilizzano sistemi di valutazione semi-automatici.
Un altro problema strutturale è l’asimmetria e la concentrazione del mercato nell’accesso e nello sviluppo di modelli avanzati di IA. Gli attuali progressi nell’IA sono dovuti principalmente alle enormi capacità di dati e di calcolo che sono concentrate nelle mani di poche grandi aziende tecnologiche. Questo porta ad una crescente dipendenza e dà a un piccolo gruppo di giganti della tecnologia un controllo eccessivo sui processi della società, compresa la ricerca.
Strategie di IA sostenibili per l’istruzione di domani
Per realizzare il potenziale dell’IA generativa nell’istruzione e nella ricerca e allo stesso tempo superare le sfide associate, i responsabili politici e le istituzioni educative devono sviluppare un approccio più completo. In primo luogo, occorre promuovere lo sviluppo di curricula personalizzati di “alfabetizzazione all’IA”, che coprano non solo le basi tecniche dell’IA, ma anche le considerazioni etiche e i rischi, le applicazioni pratiche e le abilità di base nella risoluzione dei problemi. Questo è fondamentale per garantire un uso sicuro e pratico della tecnologia.
Un approccio all’apprendimento orientato alle competenze e ai processi
Inoltre, è necessario un cambiamento verso un approccio all’apprendimento orientato alle competenze e ai processi, che promuova l’apprendimento permanente, la creatività e i valori democratici. Ciò significa abbandonare le lezioni tradizionali, basate su compiti, per passare a modelli di insegnamento e apprendimento che enfatizzino la comprensione dei concetti e dei principi sottostanti. L’istruzione tradizionale spesso si concentra su singoli compiti specifici che gli studenti devono risolvere correttamente e rapidamente, il che porta ad enfatizzare la memorizzazione e la ripetizione. IA contrario, un approccio orientato al processo enfatizza lo sviluppo di competenze più ampie e i processi attraverso i quali gli studenti applicano effettivamente le conoscenze.
Accessibilità e open source
Anche il miglioramento dell’accessibilità e dell’equità nello sviluppo di modelli linguistici per le lingue sottorappresentate e la promozione dei cosiddetti modelli open source sono fondamentali. Ciò potrebbe essere supportato da licenze sovvenzionate per gli istituti scolastici e le università storicamente più svantaggiate, nonché da partnership mirate tra i principali fornitori di tecnologia, come OpenAI, e gli stessi istituti scolastici.
Infine, le scuole e le università dovrebbero sviluppare linee guida chiare e standardizzate per l’uso etico dell’IA, che garantiscano privacy, trasparenza e responsabilità nella ricerca e nell’insegnamento abilitati dall’IA. Queste linee guida dovrebbero definire chiaramente i confini tra il supporto legittimo e la cattiva condotta scientifica ed illustrarli con esempi concreti.
Nuove priorità per la prossima Commissione UE
Implementando queste e altre politiche simili, il settore dell’istruzione europeo può promuovere un ambiente di apprendimento flessibile e adatto all’era dell’IA, senza esacerbare le disuguaglianze socio-economiche esistenti. Questo è fondamentale, in quanto la sostenibilità a lungo termine del sistema scientifico è una pietra angolare spesso sottovalutata della competitività europea. Sebbene l’istruzione nell’Unione Europea (UE) rimanga principalmente una competenza nazionale, l’UE può fungere da catalizzatore per le riforme e gli investimenti, promuovendo la cooperazione transfrontaliera, condividendo le migliori prassi e finanziando iniziative che promuovono l’innovazione e l’inclusività nell’istruzione.
La prossima Commissione europea dovrebbe quindi spostare la sua attenzione strategica dai sussidi per il costoso hardware alle competenze digitali ed alla modernizzazione dell’istruzione in termini di IA e digitalizzazione. Secondo l’ultimo Rapporto sui progressi del Decennio Digitale, solo il 55,6% della popolazione dell’UE possiede competenze digitali di base. Le iniziative proposte nelle linee guida politiche per il 2024-2029, come l’“Unione delle competenze” e i piani strategici per l’istruzione e la formazione professionale STEM, possono aiutare a preparare la forza lavoro europea per un mondo guidato dall’IA. Un approccio così completo alla promozione delle competenze digitali e dell’apprendimento orientato ai processi non solo rafforzerà la competitività dell’Europa, ma promuoverà, in ultima analisi, anche una società più inclusiva e resiliente.
Questo testo è parzialmente apparso, in lingua tedesca, sul sito Common Ground of Europe e si basa sullo studio dell’autore pubblicato in forma di cepInput (sempre in lingua tedesca) con il titolo “L‘IA sta sconvolgendo l’istruzione – nel bene e nel male: sfide e strategie per l’apprendimento sostenibile e la resilienza istituzionale”.
