di Redazione.
Venerdì 8 novembre scorso si è svolto a Melfi, nella Sala degli Stemmi del Palazzo Vescovile un convegno sul tema “Etica delle intelligenze”, organizzato dalla Diocesi di Melfi-Rapolla-Venosa in collaborazione con l’USR Basilicata, Comune di Melfi e Associazione Forense “R. Maranta”.
Proponiamo di seguito la relazione del Dott. Francesco Greco, Dirigente Tecnico MIM che ha affrontato il tema “Intelligenza Artificiale e apprendimenti”.
“Intelligenza Artificiale e apprendimenti”*
Le dimensioni del sapere
Nella trasmissione e nell’acquisizione dei saperi convergono essenzialmente due dimensioni fondamentali, una tecnologica e una mentale. La dimensione tecnologica riguarda gli strumenti con cui si veicolano le conoscenze, come la scrittura, la stampa e le reti telematiche. La dimensione mentale riguarda i processi che si attivano a livello cognitivo attraverso la percezione sensoriale.
Partendo da queste due dimensioni, possiamo esplorare quali possano essere le possibili interazioni tra le nuove tecnologie, in particolare quelle che sfruttano l’intelligenza artificiale, e le forme di apprendimento.
1 – Fasi della trasmissione dei saperi
Per quanto riguarda la prima dimensione tecnologica, ovvero i mezzi attraverso cui si trasmettono i saperi, il linguista italiano Raffaele Simone, nel suo libro intitolato significativamente, La terza fase. Forme di sapere che stiamo perdendo, propone una suddivisione storica in tre grandi fasi, ognuna segnata da invenzioni che hanno profondamente inciso nello sviluppo della conoscenza.
La prima fase è segnata dall’invenzione della scrittura, circa nel 3200 a.C. Questa straordinaria conquista dell’umanità ha rappresentato la prima vera rivoluzione tecnologica nel campo della comunicazione. La scrittura non solo ha consentito di trasmettere informazioni per iscritto, ma ha anche permesso di conservarle su supporti materiali che ne garantivano la durata nel tempo, superando così la modalità orale, che richiedeva un’interazione diretta tra chi trasmetteva e chi riceveva l’informazione. Fino ad allora, le conoscenze venivano memorizzate nella mente e spesso organizzate in rime o filastrocche per facilitarne la memorizzazione.
La seconda fase coincide con l’invenzione della stampa a caratteri mobili, nel 1448, un altro punto di svolta nella storia della trasmissione del sapere. La stampa ha reso possibile la riproduzione seriale dei testi, trasformando i libri da beni esclusivi per pochi privilegiati a strumenti accessibili a una platea molto più vasta. Le opere che prima richiedevano mesi di laboriosa copiatura manuale da parte degli amanuensi divennero prodotti facilmente riproducibili, riducendo i costi e aumentando l’accessibilità.
Scrittura e stampa, benché distanti nel tempo, rappresentano due aspetti complementari dello stesso fenomeno: la prima ha introdotto un nuovo metodo di conservazione del sapere, mentre la seconda ne ha moltiplicato la diffusione. Entrambe le tecnologie hanno garantito una stabilità inedita alle conoscenze e hanno permesso a milioni di persone di accedere alle idee di pensatori vissuti in epoche e luoghi lontani, rompendo i limiti spazio-temporali della trasmissione culturale.
La terza fase è quella dell’informatica e della telematica, la cosiddetta rivoluzione digitale, iniziata verso la fine del XX secolo, che ha trasformato radicalmente i sistemi di trasmissione della conoscenza. Se le informazioni, inizialmente trasmesse in forma orale e poi fisica su carta, ora viaggiano in forma digitale attraverso miliardi di bit che popolano una rete planetaria che ha reso il sapere accessibile da qualsiasi parte del mondo.
Le interazioni rese possibili dalle tecnologie digitali, in precedenza inimmaginabili, toccano ogni ambito della vita umana. Un esempio emblematico è la chirurgia a distanza, in cui un medico può operare un paziente situato in un altro continente.
Questa trasformazione non è solo tecnologica; si tratta di una rivoluzione che ha cambiato profondamente la società e che ha avuto un impatto anche sui modi di apprendere e di trasferire conoscenze. Le informazioni non vengono più fissate su supporti cartacei immutabili, ma su supporti digitali modificabili infinite volte.
All’interno di questo contesto, gli sviluppi tecnologici legati all’Intelligenza Artificiale (IA) stanno modificando ulteriormente i paradigmi del rapporto tra uomo e la macchina e ovviamente anche i metodi di acquisizione del sapere.
Se seguiamo la classificazione di Simone, l’Intelligenza Artificiale ci sta spingendo verso una quarta fase della storia della conoscenza. La tecnologia, che sin dall’invenzione della stampa ha facilitato la distribuzione della conoscenza, con l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale ora è capace di generare e produrre essa stessa conoscenza. Le macchine, grazie a sofisticati algoritmi, non solo gestiscono informazioni, ma replicano anche forme di attività intellettuale finora esclusive della mente umana, ma lo fanno, finora, utilizzando dati e conoscenze elaborate dall’uomo per produrre nuove conoscenze. È importante ricordare che molti avanzamenti scientifici non derivano da scoperte inedite, ma da una migliore comprensione di fenomeni già noti. Marcel Proust ha detto: “Il vero viaggio di scoperta non consiste nel cercare nuove terre, ma nell’avere nuovi occhi”. Ma le macchine, rispetto all’uomo, per la potenza dei loro algoritmi e per le memorie gigantesche di cui possono disporre, hanno una capacità di elaborare una enorme quantità di dati e di informazioni, ma certo, per ora, non hanno la creatività e l’inventiva che ha sempre contraddistinto l’uomo anche rispetto ad altre specie di viventi.
Tuttavia, l’implementazione di algoritmi sempre più avanzati, già oggi permettono alle macchine di svolgere attività tipiche dell’intelligenza umana, di imparare dai propri errori, di autocorreggersi e di migliorare continuamente le proprie prestazioni. È ovvio che questi sviluppi hanno generato anche timori tra gli stessi creatori dell’intelligenza artificiale. Così, la conoscenza, che le tecnologie digitali hanno finora diffuso, oggi viene anche prodotta dalle stesse macchine, con conseguenze di vasta portata sul piano sociale ed etico valoriale.
2 -Tecnologie e processi di apprendimento
In questo quadro, ci chiediamo: quali effetti producono questi cambiamenti sui modi di apprendere?
L’uomo apprende attraverso la percezione dei sensi, ciascuno dei quali attiva specifici processi di elaborazione. L’udito, per esempio, elabora le informazioni in modo sequenziale, mentre la vista è in grado di recepire simultaneamente più stimoli. L’invenzione della scrittura ha favorito una modalità di apprendimento basata sulla linearità e sulla sequenza, mentre le nuove tecnologie digitali tendono a privilegiare un approccio simultaneo e visivo.
L’apprendimento alfabetico richiede un processo di decodifica e ricostruzione, in cui il lettore deve attribuire un valore fonico alle parole e costruire il significato complessivo. Questo ha contribuito a sviluppare un’intelligenza sequenziale. Tuttavia, oggi, le tecnologie non-alfabetiche stanno favorendo un’intelligenza simultanea, capace di elaborare molteplici informazioni contemporaneamente. È un cambiamento epocale, che dimostra come le innovazioni tecnologiche possano trasformare profondamente le modalità di trasmissione e acquisizione del sapere.
La scuola, luogo per eccellenza della trasmissione strutturata della conoscenza, deve fare i conti con queste trasformazioni. Se un tempo l’apprendimento si svolgeva principalmente attraverso supporti cartacei, oggi l’accesso al sapere avviene sempre più spesso attraverso dispositivi digitali. E con l’avvento dell’intelligenza artificiale, le modalità di acquisizione della conoscenza continueranno a evolversi, richiedendo alla scuola di adattarsi a questi cambiamenti.
3 – Intelligenza Artificiale e scuola
Le potenzialità dell’IA, in ambito scolastico, possono essere suddivise in diverse aree chiave, ciascuna delle quali contribuisce a trasformare l’educazione, ma ogni utilizzo richiede anche un’attenta considerazione onde evitare distorsioni ed effetti anche inaspettati.
1. Personalizzazione dell’apprendimento
Una delle applicazioni più promettenti dell’IA è la possibilità di creare percorsi educativi altamente personalizzati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare in tempo reale le prestazioni, i punti di forza, le difficoltà e gli stili di apprendimento di ciascun individuo. Sulla base di questi dati, l’IA è in grado di adattare i contenuti e le metodologie educative, suggerendo esercizi mirati, fornendo spiegazioni alternative o offrendo nuove risorse per approfondire determinati argomenti. Questo tipo di apprendimento adattivo consente agli studenti di procedere al proprio ritmo, riducendo il rischio di demotivazione e di dispersione e aumentando l’efficacia del processo educativo.
2. Accesso e inclusione
L’IA ha il potenziale di rendere l’apprendimento più inclusivo, abbattendo barriere che spesso limitano l’accesso all’istruzione. Strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono tradurre testi in più lingue, generare sottotitoli automatici per contenuti video o creare materiali didattici accessibili per studenti con disabilità, come trascrizioni per non udenti o contenuti in braille per non vedenti. Inoltre, l’IA può facilitare l’apprendimento in contesti remoti o privi di infrastrutture educative adeguate, offrendo piattaforme di e-learning intelligenti che forniscono supporto educativo 24 ore su 24.
3. Tutoraggio e assistenza virtuale
I sistemi di tutoraggio basati sull’IA possono offrire supporto continuo agli studenti, rispondendo alle loro domande e aiutandoli a risolvere problemi in tempo reale. Questi assistenti virtuali sono in grado di spiegare concetti complessi, suggerire strategie di studio e persino motivare gli studenti. Tuttavia, l’IA non deve essere vista come un sostituto degli insegnanti, ma come un complemento che arricchisce l’esperienza educativa e offre risorse aggiuntive.
4. Analisi predittiva e prevenzione dell’abbandono scolastico
L’IA può anche svolgere un ruolo preventivo importante, utilizzando l’analisi predittiva per individuare segnali di rischio di abbandono scolastico o difficoltà di apprendimento, come un calo delle prestazioni o una diminuzione della partecipazione. Questi strumenti permettono agli educatori di intervenire tempestivamente con misure di supporto personalizzate per aiutare gli studenti in difficoltà, migliorando così i tassi di successo accademico.
5. Miglioramento della valutazione
L’intelligenza artificiale può rendere più efficace e accurata la valutazione delle competenze. Oltre a correggere automaticamente test e quiz, l’IA può analizzare saggi, risposte aperte e persino il linguaggio degli studenti per valutare non solo la correttezza, ma anche la profondità e la coerenza delle loro argomentazioni. Questo approccio consente agli insegnanti di ottenere un quadro più completo delle capacità degli studenti e di concentrarsi maggiormente sull’insegnamento.
6. Sviluppo di competenze per il futuro
L’IA può preparare gli studenti per le sfide del XXI secolo, sviluppando competenze essenziali come il pensiero critico, la creatività, la collaborazione e la capacità di risolvere problemi complessi. Simulazioni, ambienti di apprendimento immersivi e giochi educativi potenziati dall’IA possono offrire esperienze che rendono l’apprendimento pratico e coinvolgente.
7. Apprendimento permanente e aggiornamento professionale
Nel contesto dell’apprendimento permanente, l’IA può supportare anche i docenti nell’acquisizione di nuove competenze e nell’aggiornamento di quelle esistenti. Le piattaforme educative intelligenti possono suggerire corsi su misura basati sulle esigenze del mercato del lavoro, mantenendo le persone competitive e al passo con le evoluzioni del proprio settore.
- Brevi riflessioni etiche e culturali
Sebbene l’intelligenza artificiale offra notevoli opportunità nel campo dell’educazione, solleva anche importanti questioni etiche che devono essere affrontate con serietà.
Tutela della privacy e gestione dei dati
Gli strumenti di IA raccolgono una grande quantità di dati personali degli studenti, come le loro prestazioni scolastiche e i comportamenti di apprendimento. È essenziale garantire che queste informazioni siano gestite in modo sicuro e trasparente. Le istituzioni educative e le aziende tecnologiche devono adottare misure rigorose per proteggere i dati e rispettare la privacy degli utenti. Normative chiare devono essere implementate per regolamentare chi ha accesso a questi dati e come vengono utilizzati.
Trasparenza e spiegabilità degli algoritmi
La trasparenza degli algoritmi è cruciale per garantire un uso equo dell’IA nell’educazione. Molti algoritmi operano come “scatole nere,” dove le decisioni prese sono difficili da spiegare. È fondamentale che gli educatori possano comprendere i criteri usati dagli algoritmi per prendere decisioni, in modo da garantire giustizia e responsabilità. La mancanza di spiegabilità potrebbe minare la fiducia degli studenti e degli insegnanti, rendendo necessario un controllo umano significativo.
Bias algoritmico e imparzialità
Gli algoritmi di IA possono replicare pregiudizi e discriminazioni se non progettati e testati con attenzione. Ad esempio, se i dati di addestramento contengono bias storici, l’IA potrebbe favorire alcuni gruppi di studenti a scapito di altri. È essenziale che i team di sviluppo adottino pratiche di progettazione etica, testando regolarmente gli algoritmi per rilevare e correggere eventuali distorsioni. Inoltre, è importante che i progettisti siano consapevoli delle diversità culturali e linguistiche per garantire un uso inclusivo dell’IA.
Il ruolo dell’insegnante e l’interazione umana
L’IA non può sostituire l’importanza dell’interazione umana nell’apprendimento. Le relazioni tra insegnanti e studenti sono fondamentali per lo sviluppo sociale, emotivo e morale dei giovani. Sebbene l’IA possa gestire compiti amministrativi e offrire supporto didattico, non può replicare l’empatia, l’ispirazione e il supporto morale che solo un essere umano può offrire. L’IA dovrebbe essere vista come uno strumento che arricchisce l’insegnamento, lasciando agli educatori il ruolo insostituibile di mentori e guide.
Responsabilità e controllo umano
Infine, l’IA deve essere sempre soggetta a un controllo umano significativo. Decisioni cruciali che influiscono sulla vita degli studenti, come l’ammissione a un programma o la valutazione delle loro capacità, non possono essere lasciate interamente nelle mani delle macchine. Gli esseri umani devono essere in grado di rivedere e contestare le decisioni automatizzate per proteggere i diritti degli studenti e garantire giustizia ed equità.
L’intelligenza artificiale, quindi, rappresenta una straordinaria opportunità per migliorare e personalizzare l’educazione, ma la sua adozione richiede un approccio etico e responsabile. È cruciale che le tecnologie siano progettate per servire il bene comune, promuovendo un’educazione più inclusiva, equa e centrata sull’essere umano. Solo attraverso un uso consapevole e una riflessione profonda possiamo garantire che l’IA contribuisca a un futuro educativo che valorizzi la dignità e il potenziale di ogni studente.
*Francesco Greco, Dirigente Tecnico MIM
