Intelligenza Artificiale e Apprendimento Creativo: Preoccupazioni, Opportunità e Scelte

di Mitchel Resnick, Lifelong Kindergarten Group, MIT Media Lab.
Originale: AI and Creative Learning: Concerns, Opportunities and Choices
Traduzione di Carmelo Presicce, Augusto Chioccariello, Flavio Renga.

Man mano che ogni nuova ondata di tecnologia si diffonde nella società, dobbiamo decidere se e come integrare la tecnologia nei nostri ambienti di apprendimento. Questo valeva con i personal computer, poi con Internet e adesso con le tecnologie di intelligenza artificiale (IA). Per ogni nuova tecnologia, ci sono molti modi diversi in cui possiamo integrarla nel modo in cui insegniamo e apprendiamo. Queste scelte sono di fondamentale importanza: scelte diverse possono avere implicazioni ed esiti molto diversi.

Come fare queste scelte? Penso che sia importante considerare attentamente quale tipo di apprendimento ed educazione vogliamo per i nostri figli, le nostre scuole e la nostra società, e quindi progettare usi delle nuove tecnologie che siano in linea con i nostri valori e le nostre visioni educative.

Cosa significa questo per l’integrazione di nuove tecnologie di IA come ChatGPT nei nostri ambienti di apprendimento?

A mio avviso, la massima priorità educativa nel mondo di oggi è che i giovani si sviluppino come esseri umani creativi, premurosi e collaborativi. Con un ritmo di cambiamento che accelera in tutto il mondo, i bambini di oggi dovranno affrontare una serie di sfide incerte, sconosciute e imprevedibili per tutta la vita — e la proliferazione di nuove tecnologie di intelligenza artificiale accelererà ulteriormente i cambiamenti e le incertezze. Di conseguenza, è più importante che mai che i bambini provenienti da contesti diversi abbiano l’opportunità di sviluppare le proprie capacità di pensare in modo creativo, relazionarsi in modo empatico e lavorare in modo collaborativo, così che possano affrontare in maniera creativa, riflessiva e collaborativa le sfide di un mondo complesso e in rapida evoluzione.

Sfortunatamente, trovo che molti degli utilizzi attuali dell’IA nell’educazione non siano allineati con questi valori, anzi, potrebbero rafforzare ulteriormente gli approcci educativi esistenti in un momento in cui sono necessari cambiamenti significativi. Troppo spesso, le odierne tecnologie di intelligenza artificiale vengono utilizzate in modi che limitano l’agire dello studente, si concentrano su problemi “chiusi” e sottovalutano la connessione umana e la comunità.

Ma vedo anche interessanti opportunità per i nuovi strumenti di intelligenza artificiale generativa, che possono produrre testi e immagini in risposta a domande e commenti in linguaggio naturale. Credo che questi nuovi sistemi di intelligenza artificiale possano essere utilizzati in modi che supportano esperienze di apprendimento creativo basate su progetti e guidate dagli interessi, ampliando i modi in cui gli studenti possono immaginare nuove idee, sviluppare i propri interessi, creare nuovi progetti, accedere a diverse risorse e ottenere feedback sulle loro idee. Ma questo accadrà solo se le persone faranno scelte esplicite e intenzionali per utilizzare i nuovi strumenti in questo modo.

In questo saggio, inizierò discutendo le mie preoccupazioni sugli usi attuali degli strumenti di intelligenza artificiale nell’educazione, quindi esplorerò come potremmo sfruttare le nuove tecnologie di intelligenza artificiale per supportare esperienze di apprendimento creativo.

Preoccupazioni

Nella maggior parte delle critiche ai sistemi di intelligenza artificiale, l’attenzione si concentra su problemi che non erano previsti dagli sviluppatori dei sistemi (ad esempio, pregiudizi o inesattezze basate sulle serie di esempi utilizzati per addestrare i sistemi e riconoscimento o compenso inadeguato per artisti e scrittori il cui lavoro viene utilizzato nella fase di training) e sui problemi che sorgono quando i sistemi vengono utilizzati in modo diverso da quanto sperato dagli sviluppatori (ad esempio, gli studenti consegnano documenti prodotti dai sistemi di intelligenza artificiale come se il lavoro fosse loro). Questi sono problemi importanti e devono essere affrontati. Ma in questo articolo, ho un focus diverso. Discuterò del motivo per cui sono preoccupato per molti sistemi di intelligenza artificiale nell’educazione anche quando funzionano esattamente come intendevano i loro sviluppatori e vengono utilizzati esattamente come speravano i loro sviluppatori.

Preoccupazione n. 1: limitare l’agire del discente

Negli anni ’60, quando i ricercatori stavano iniziando a esplorare come i computer potessero essere usati nell’istruzione, c’erano due scuole di pensiero primarie. Una si concentrava sull’uso dei computer per fornire istruzioni allo studente in modo efficiente ed efficace. L’altra si concentrava sul fornire agli studenti l’opportunità di utilizzare le tecnologie per creare, sperimentare e collaborare a progetti significativi per la persona. Seymour Papert ha definito questi due diversi approcci istruzionismo e costruzionismo.

Nel corso degli anni, la maggior parte dei ricercatori e degli sviluppatori di intelligenza artificiale si è concentrata sul primo approccio, sviluppando “sistemi di tutoraggio intelligenti” o “coach basati sull’intelligenza artificiale” che forniscono istruzioni agli studenti su argomenti particolari, adattando continuamente il percorso d’apprendimento in base a come gli studenti rispondono alle domande. Questi sistemi vengono presentati come un approccio personalizzato all’insegnamento, con l’obiettivo di fornire a ogni studente feedback e istruzioni personalizzati in base al loro attuale livello di comprensione, in contrasto con un approccio unico per tutti, in cui le stesse istruzioni vengono fornite a tutti gli studenti.

Con i progressi nella tecnologia IA, questi sistemi di tutoraggio sono diventati più efficaci nel fornire istruzioni che si adattano ai singoli studenti. Ad esempio, alcuni tutor e coach basati sull’intelligenza artificiale¹ hanno dimostrato risultati migliori quando forniscono istruzioni attraverso un personaggio virtuale che assomiglia all’insegnante preferito o alla celebrità preferita dello studente.

Non dubito di questi risultati della ricerca, ma temo che alcuni di questi “miglioramenti” stiano perpetuando e rafforzando un approccio educativo che necessita di una profonda revisione. In larga misura, i tutor artificiali sono stati progettati per avere il controllo del processo educativo: stabilire obiettivi, fornire informazioni, porre domande, valutare le prestazioni. Questo è anche il modo in cui la maggior parte delle scuole ha operato negli ultimi due secoli. Ma la realtà del mondo di oggi richiede un approccio diverso: fornire agli studenti l’opportunità di stabilire i propri obiettivi, costruire sui propri interessi, esprimere le proprie idee, sviluppare le proprie strategie e provare un senso di controllo e capacità di agire attivamente sul proprio apprendimento. Questo tipo di agentivitಠnell’apprendimento è importante per lo sviluppo degli studenti, li aiuta a sviluppare l’iniziativa, la motivazione, la fiducia in se stessi e la creatività che saranno necessarie per contribuire in modo significativo come cittadini nelle loro comunità.

I tutor e coach artificiali sono presentati come “personali” poiché forniscono istruzioni personalizzate. Ma a mio avviso, un approccio veramente personale all’apprendimento deve dare allo studente più scelta e controllo sul processo di apprendimento. Vorrei che gli studenti avessero un maggiore controllo su come stanno imparando, cosa stanno imparando, quando stanno imparando e dove stanno imparando. Quando gli studenti hanno più scelta e controllo, possono costruire sui propri interessi, in modo che l’apprendimento diventi più motivante, più memorabile e più significativo, e creare connessioni più forti con le idee che stanno esplorando.

Alcuni tutor e coach artificiali cercano di supportare una maggiore agentività dello studente. Invece di controllare la trasmissione di istruzioni, sono progettati per fornire suggerimenti, consigli e supporto a seconda delle necessità, mentre gli studenti lavorano sui problemi. Ma questi sistemi sollevano comunque alcune preoccupazioni. Sebbene questi sistemi siano meno dominanti rispetto ai precedenti tutor artificiali, c’è chi li percepisce comunque come invadenti. Come ha scritto un educatore: “Se fossi un liceale e dovessi chattare con un robot di intelligenza artificiale che cerca di tirarmi fuori la risposta lo troverei molto stressante”. Inoltre, questi tutor e coach artificiali tendono ancora a concentrarsi su tipi specifici di conoscenze e problemi. Il che porta alla mia prossima preoccupazione…

Preoccupazione n. 2: concentrarsi sui problemi “chiusi”

Negli ultimi dieci anni, c’è stata una proliferazione di siti web progettati per insegnare ai giovani a programmare. La stragrande maggioranza di questi siti è organizzata attorno a una serie di puzzle³, in cui si chiede agli studenti di creare un programma per spostare un personaggio virtuale oltre alcuni ostacoli per raggiungere un obiettivo. Nel processo di risoluzione di questi puzzle, gli studenti apprendono abilità di codifica di base e concetti di informatica.

Quando nel nostro gruppo Lifelong Kindergarten al MIT Media Lab abbiamo sviluppato Scratch, abbiamo adottato un approccio diverso. Con Scratch, bambine e bambini possono creare animazioni, videogiochi e altri progetti interattivi basati sui loro interessi e condividerli con altri in una comunità online. Anche attraverso questo approccio basato sulla costruzione di progetti e guidato dagli interessi gli studenti acquisiscono importanti capacità di programmazione e concetti di informatica, ma li apprendono in un contesto più motivante e significativo, in modo da stabilire connessioni più profonde con le idee. Inoltre, l’approccio basato sui progetti e guidato dagli interessi aiuta i giovani a sviluppare le loro capacità di progettazione, creatività, comunicazione e collaborazione, che sono più importanti che mai nel mondo di oggi.

Allora perché così tanti siti di programmazione si concentrano sui puzzle piuttosto che sui progetti aperti? Uno dei motivi è che è più facile sviluppare tutor e coach artificiali per dare consigli agli studenti mentre lavorano sui puzzle. Con i puzzle c’è un obiettivo chiaro. Quindi, mentre uno studente lavora su un puzzle, il tutor artificiale può analizzare quanto lo studente è vicino all’obiettivo e dargli suggerimenti su come raggiungere l’obiettivo. Con i progetti, l’obiettivo dello studente potrebbe non essere chiaro e potrebbe cambiare nel tempo, quindi è più difficile sviluppare un tutor artificiale per dargli consigli.

Nel corso degli anni, la maggior parte dei tutor e coach artificiali sono stati progettati per fornire istruzioni su problemi altamente strutturati e ben definiti. Con le nuove tecnologie di intelligenza artificiale, è possibile sviluppare sistemi che forniscono feedback e consigli su progetti più aperti. Ma sono deluso dal modo in cui la maggior parte dei ricercatori di intelligenza artificiale e delle aziende EdTech⁴ stanno utilizzando queste nuove tecnologie. Ad esempio, di recente ho visto una presentazione in cui una importante ricercatrice di intelligenza artificiale mostrava un nuovo sistema basato su ChatGPT che chiedeva agli studenti un elenco di domande a risposta singola. L’interfaccia conversazionale era nuova, ma l’approccio educativo era vecchio. E quando Khan Academy ha recentemente presentato un nuovo tutor artificiale chiamato Khanmigo, il primo esempio indicato sul loro sito web è stato un problema di moltiplicazione di frazioni (il tutor ha chiesto: “Cosa pensi di dover fare per moltiplicare 2 per 5/12? ”). Questo tipo di problema ha un’unica risposta e strategie ben definite per arrivare alla risposta, esattamente il tipo di problema su cui i tutor artificiali si sono tradizionalmente concentrati.

C’è un’importante scelta educativa: le scuole dovrebbero concentrarsi maggiormente su progetti aperti o problemi chiusi? Preferirei che si ponesse maggiore enfasi sui progetti aperti, quelli in cui gli studenti hanno maggiori opportunità di imparare a pensare in modo creativo, esprimere le proprie idee e collaborare con gli altri, certamente imparando concetti importanti e abilità di base, ma in un contesto più significativo e motivante.

Le scuole hanno generalmente preferito i problemi chiusi poiché sono più facili da gestire e da valutare. Le scuole finiscono per dare valore a ciò che possono valutare più facilmente, piuttosto che trovare modi per valutare le cose che hanno più valore. Temo che le aziende EdTech e le scuole si concentreranno sui tutor artificiali che si adattano a questo modello e rafforzeranno ulteriormente questo approccio educativo, escludendo i cambiamenti assolutamente necessari che invece riguardano che cosa e come apprendono gli studenti. Invece, come discuterò nella sezione Opportunità di seguito, mi auguro che ci siano maggiori sforzi per utilizzare le nuove tecnologie di intelligenza artificiale per supportare gli studenti mentre sono coinvolti in esperienze di apprendimento basate su progetti e guidate dagli interessi.

Preoccupazione n. 3: sottovalutare la connessione umana

In alcune situazioni, i tutor e coach artificiali possono fornire consigli e informazioni utili. E con i progressi della tecnologia di intelligenza artificiale, questi sistemi stanno migliorando nel decidere quando fornire determinate informazioni, personalizzandole sulla base di ciò che gli studenti hanno già imparato e di quali convinzioni sbagliate potrebbero avere.

Ma un buon insegnante è molto più di questo. Un buon insegnante costruisce relazioni con gli studenti, comprende le motivazioni degli studenti, si immedesima nelle preoccupazioni degli studenti, si relaziona con le esperienze vissute degli studenti e aiuta gli studenti a comunicare tra loro. Facilitare l’apprendimento di uno studente è un processo delicato, molto più complesso del semplice fornire informazioni e istruzioni al momento giusto. Un buon insegnante sa come coltivare una comunità attenta e premurosa tra gli studenti, in modo che gli studenti si sentano accolti, compresi e supportati. Un buon insegnante sa come creare un ambiente in cui gli studenti si sentano a proprio agio nell’assumersi i rischi che sono una parte essenziale di un processo di apprendimento creativo.

Ad oggi, alcuni tutor e coach artificiali cercano di tenere conto dei fattori socio-emotivi, ad esempio utilizzando sensori e telecamere per avere un’idea dello stato emotivo di uno studente. Ma questi sistemi di intelligenza artificiale non sono in grado di comprendere o provare empatia per l’esperienza di uno studente o coltivare una comunità solidale come può fare un insegnante umano.

Quindi mi preoccupo quando i tutor e coach artificiali vengono presentati come se fossero equivalenti agli insegnanti umani. Ad esempio, un video promozionale per un nuovo tutor basato sull’intelligenza artificiale di Microsoft afferma che è “come se ci fossero 20 insegnanti in più in una classe”. E Khan Academy promuove il suo sistema Khanmigo come “un tutor di livello internazionale per chiunque, ovunque”. Alcune persone potrebbero considerare queste descrizioni come semplici trovate di marketing. Ma ho paura che contribuiscano a una svalutazione della dimensione umana dell’insegnamento. Gli insegnanti umani sono fondamentalmente diversi dai tutor artificiali e credo che sia importante riconoscere le qualità speciali degli insegnanti umani, pur riconoscendo ciò che i sistemi di intelligenza artificiale fanno particolarmente bene.

Alcuni ricercatori di intelligenza artificiale e aziende EdTech cercano di evitare il confronto diretto con gli insegnanti umani descrivendo i loro sistemi come collaboratori, assistenti o co-piloti basati sull’intelligenza artificiale piuttosto che come tutor artificiali. Ma in ogni caso cercano di enfatizzare l’umanità dei loro sistemi. Trovo particolarmente preoccupanti i sistemi di intelligenza artificiale che descrivono il proprio comportamento come se fossero umani. Ad esempio, di recente ho visto una presentazione su un nuovo sistema di intelligenza artificiale progettato per interagire con i bambini piccoli. Nelle sue interazioni, il sistema di intelligenza artificiale parlava in modo umano delle sue intenzioni e dei suoi sentimenti. Questo mi è sembrato problematico, poiché potrebbe indurre i bambini piccoli a credere erroneamente che i sistemi di intelligenza artificiale abbiano motivazioni e sentimenti simili ai loro.

Non voglio idealizzare il comportamento degli insegnanti umani e dei collaboratori umani. Molti insegnanti non hanno esperienza o competenza nel facilitare esperienze di apprendimento creativo e molti bambini non hanno accesso a insegnanti con questa esperienza e competenza. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono avere un ruolo nell’integrare le competenze degli insegnanti umani (come discusso nella prossima sezione). Ma dovremmo riconoscere chiaramente i limiti e i vincoli di questi sistemi di intelligenza artificiale e non dovremmo distrarci dall’importante obiettivo di aiutare più persone a diventare buoni insegnanti e facilitatori.

Più in generale, dobbiamo assicurarci che l’attuale entusiasmo per i sistemi di intelligenza artificiale non porti a una riduzione delle interazioni e delle collaborazioni con altre persone. L’importanza del contatto umano e della comunità è diventata ancora più evidente durante la pandemia, quando scuole diverse hanno adottato approcci pedagogici diversi. Alcune scuole hanno implementato pratiche di apprendimento a distanza incentrate sull’erogazione di istruzioni basate sul curriculum tradizionale; in quelle scuole molti studenti si sentivano sempre più isolati e disillusi. Altre scuole si sono concentrate maggiormente sugli aspetti socio-emotivi e comunitari dell’apprendimento, evidenziando l’importanza di sostenersi a vicenda e collaborare; in quelle scuole gli studenti hanno sentito un più forte senso di connessione, empatia e coinvolgimento. Come ha scritto Jal Mehta, professore della Harvard Graduate School of Education: “Le classi che stanno crescendo sane durante la pandemia sono quelle in cui gli insegnanti hanno costruito relazioni forti e comunità accoglienti, mentre quelle in cui ci si è concentrati sull’obbedienza stanno avendo molta difficoltà”.

La pandemia ha evidenziato l’importanza dell’empatia, della connessione e della comunità nell’insegnamento e nell’apprendimento. Mentre la pandemia si allontana, dovremmo mantenere la nostra attenzione su queste qualità umane molto speciali.

Opportunità

Le aziende EdTech e i ricercatori di intelligenza artificiale stanno utilizzando nuove tecnologie di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT per produrre una nuova generazione di tutor, coach e assistenti basati sull’intelligenza artificiale che presentano tutti i problemi appena descritti e anche problemi nuovi.

Allo stesso tempo, credo che le tecnologie di intelligenza artificiale generativa possano essere utilizzate anche per supportare esperienze di apprendimento creativo basate su progetti e guidate dagli interessi, ma solo se facciamo la scelta esplicita e intenzionale di utilizzarle in quel modo. Un obiettivo importante, a mio avviso, è fornire agli studenti maggiore controllo e scelta nell’uso dei nuovi strumenti di intelligenza artificiale, in modo che possano decidere come e quando utilizzare gli strumenti come risorsa mentre progettano, sperimentano e risolvono problemi. Per esempio, mentre sta lavorando a un progetto di architettura, uno studente potrebbe chiedere a un sistema di intelligenza artificiale: “Puoi spiegarmi come funzionano gli archi e mostrarmi alcuni usi creativi degli archi in architettura?”

Molti educatori hanno espresso la preoccupazione che gli studenti inseriscano i compiti per casa in ChatGPT e presentino il testo risultante come proprio lavoro, una nuova forma di plagio che è più difficile da rilevare per gli educatori. Tale uso di ChatGPT dovrebbe certamente essere scoraggiato: non solo non è etico, ma priva lo studente delle esperienze di apprendimento che avvengono mentre è impegnato nel processo di trasformazione di un’idea iniziale in un prodotto finale. Invece, dovremmo incoraggiare gli studenti a utilizzare ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale generativa non per produrre il risultato finale ma come risorsa durante il proprio processo creativo.

Sostenere il processo di apprendimento creativo

Nel nostro gruppo di ricerca Lifelong Kindergarten presso il MIT Media Lab, pensiamo al processo creativo come a una spirale in cui gli studenti immaginano un’idea, creano qualcosa sulla base della loro idea, giocano e sperimentano con la loro creazione, la condividono con gli altri, riflettono sulle loro esperienze e sul feedback degli altri — tutto ciò li porta a immaginare nuove idee, portando alla successiva iterazione della spirale.

La spirale dell’apprendimento creativo — Lifelong Kindergarten, MIT

Ci sono opportunità per gli studenti di utilizzare ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale generativa per stimolare idee e fornire feedback in varie fasi di questo processo creativo. Ecco alcuni esempi:

• Proprio come scrittori e artisti guardano alle opere esistenti per fornire ispirazione per nuovi progetti, alcuni studenti adesso utilizzano ChatGPT e altri sistemi di intelligenza artificiale generativa per creare punti di partenza e ispirazione per il loro lavoro. Se si sentono bloccati all’inizio di un progetto, inseriscono alcune idee vaghe, vedono come risponde il sistema e, a volte, questo li aiuta a iniziare.
• Conosco uno studente che, quando scrive un articolo, inserisce paragrafi in ChatGPT e chiede frasi alternative. Lo studente afferma che i suggerimenti di ChatGPT spesso migliorano il flusso del paragrafo e catturano in modo più accurato ciò che stava effettivamente cercando di trasmettere. È un po’ come usare un dizionario dei sinonimi, ma a livello di paragrafo. L’uso di ChatGPT migliora anche il flusso del processo creativo perché lo studente può seguire più facilmente il proprio flusso di pensiero senza essere distratto dal tentativo di mettere a punto i dettagli della formulazione del paragrafo.
• Uno studente mi ha detto che non era sicuro di come organizzare un articolo che stava scrivendo. Quindi ha descritto a ChatGPT tutti i problemi che stava prendendo in considerazione e ha chiesto consiglio. Ha detto che il processo di descrizione dei problemi è stato “un interessante esercizio di riflessione per me” e le risposte di ChatGPT “mi hanno aiutato a capire che tipo di articolo volevo o non volevo scrivere, aiutandomi a chiarire le mie idee, piuttosto che influenzarmi con le ‘sue’ idee.”
• Insegnanti e istruttori utilizzano anche ChatGPT per supportare l’apprendimento creativo nelle loro classi. Conosco qualcuno che utilizza ChatGPT per perfezionare gli spunti di discussione per le lezioni che insegna, inserendo una bozza di domanda in ChatGPT per ottenere informazioni sul tipo di discussione che potrebbe generare. Tratta le sue interazioni con ChatGPT come una sessione di brainstorming: propone diversi suggerimenti a ChatGPT, osserva le risposte e perfeziona in modo iterativo i suoi suggerimenti fino a quando non converge su una versione che ritiene possa stimolare una ricca conversazione tra gli studenti.

Per me, questi usi delle tecnologie di intelligenza artificiale sembrano molto diversi dai tradizionali sistemi di tutoraggio artificiale. In ciascuno di questi esempi, la persona ha più controllo del processo, interagisce con ChatGPT solo quando lo desidera e utilizza le risposte di ChatGPT come catalizzatore per il proprio processo creativo, non come sostituto. È in qualche modo simile al modo in cui le persone, mentre lavorano a un progetto, utilizzano la ricerca su Google o guardano un video di YouTube per ottenere nuove idee o informazioni. I sistemi di intelligenza artificiale generativa possono fungere da risorsa aggiuntiva, offrendo uno stile di interazione diverso e una gamma più ampia di risultati.

Non dovremmo aspettarci (o desiderare) che i sistemi di intelligenza artificiale svolgano lo stesso ruolo dei tutor, coach o assistenti umani. Piuttosto, dovremmo considerare i sistemi di intelligenza artificiale come una nuova categoria di risorse educative, con le proprie possibilità e limitazioni. Quando le persone cercano aiuto o ispirazione, a volte parlano con un amico, a volte fanno riferimento a un libro, a volte fanno una ricerca online. I ruoli sono diversi. Possiamo aggiungere i sistemi di intelligenza artificiale a questo mix.

Certo, ci sono ancora molte questioni da risolvere. I sistemi di intelligenza artificiale generativa devono essere migliorati per affrontare il problema dei risultati distorti e imprecisi e devono tenere conto del fatto che persone con stili di apprendimento diversi e background diversi potrebbero richiedere o desiderare diverse forme di interazione. Inoltre, le persone dovranno acquisire nuove competenze per utilizzare in modo efficace i sistemi di intelligenza artificiale generativa. Devono considerare: quali sono le migliori strategie per scrivere suggerimenti o domande per i sistemi di IA generativa? E quali sono i modi migliori per porre domande aggiuntive per affinare in modo iterativo le risposte di questi sistemi? Più in generale, le persone devono sviluppare strategie per capire quando i sistemi di intelligenza artificiale possano essere utili per loro e quando invece siano più utili altre risorse.

Integrazione dell’intelligenza artificiale in altri sistemi software

Sempre più spesso, gli sviluppatori stanno integrando tecnologie di intelligenza artificiale generativa in altri sistemi software, inclusi elaboratori di testo, fogli di calcolo ed editor di foto. Mentre lo fanno, spero che progettino i loro sistemi per supportare esperienze di apprendimento basate su progetti e che stimolino gli interessi.

Dato il mio lavoro passato, sono particolarmente interessato a come le tecnologie IA potrebbero essere integrate negli ambienti di programmazione per i giovani. Ad esempio, Eric Rosenbaum della Scratch Foundation ha sperimentato modi per integrare strumenti di generazione di immagini basati sull’intelligenza artificiale all’interno di Scratch. Se un bambino desidera una rana viola in stile anime⁵ nel suo progetto, può digitare “rana viola in stile anime” e vedere cosa produce il sistema. Questo certamente non dovrebbe sostituire l’editor grafico di Scratch o la libreria di immagini, ma può fornire un’ulteriore opzione per creare immagini all’interno di un progetto Scratch.

Nel corso del tempo, potrebbero esserci cambiamenti più fondamentali nel modo in cui le persone programmano i computer. Invece di scrivere il tradizionale codice informatico o di unire blocchi grafici di codice, che cosa succederebbe se le persone potessero generare programmi digitando (o dicendo) cose come “animare un uccello che vola nel cielo con movimenti controllati dai tasti freccia”? Sebbene abbiamo investito molto impegno nella progettazione di ambienti di programmazione basati su blocchi come Scratch, dovremmo essere aperti a paradigmi alternativi per descrivere ai computer ciò che vogliamo che facciano.

Ma dovremmo anche essere molto attenti nell’apportare questi cambiamenti. Sebbene possa sembrare molto intuitivo e naturale interagire con un ambiente di programmazione attraverso descrizioni di alto livello in un’interfaccia conversazionale, dovremmo assicurarci che il sistema abbia altre qualità che apprezziamo negli ambienti di programmazione introduttivi. Fornirà ai giovani il livello di controllo che desiderano per creare progetti basati sui propri interessi? I giovani saranno in grado di perfezionare in modo iterativo i loro progetti mentre le loro idee continuano ad evolversi? I giovani proveranno ancora la gioia che molti provano quando programmano in Scratch? Quanto sarà difficile per i giovani remixare i progetti degli altri, come fanno in Scratch? Il sistema sarà accogliente e coinvolgente per gli studenti di diversi background socio-economici e culturali? Anche se i giovani riuscissero a creare progetti, cosa imparerebbero nel processo? In particolare, l’attività di programmazione coinvolgerà i giovani nella riflessione sul proprio pensiero, come accade con gli attuali ambienti di programmazione?

Principi guida

Nel progettare e valutare nuovi utilizzi per le tecnologie di intelligenza artificiale, sarebbe utile sviluppare una serie di principi guida per verificare quanto i nuovi progetti e i nuovi utilizzi siano in linea con i nostri valori educativi. Per me, ciò significa progettare e utilizzare sistemi di intelligenza artificiale per coinvolgere i giovani di diversa estrazione in esperienze di apprendimento creative, collaborative e basate sull’empatia e sulla solidarietà. Così ho iniziato a mettere insieme una serie di principi guida per rimanere in linea con questi valori:

• sostenere gli studenti mentre si impegnano in progetti di design e navigano nella spirale dell’apprendimento creativo
• garantire che gli studenti sentano un senso di scelta e controllo nel processo di apprendimento, consentendo loro di sviluppare i propri interessi, le proprie idee e la propria voce
• integrare e sostenere (piuttosto che sostituire) l’interazione e la collaborazione umana
• fornire opportunità agli studenti di iterare e perfezionare le loro idee e le loro creazioni
• prendere in considerazione le diverse esigenze, interessi e aspirazioni degli studenti provenienti da contesti diversi, in particolare quelli provenienti da comunità emarginate e vulnerabili

Mentre scrivevo questi principi, mi sono reso conto che sono approssimativamente allineati con quelle che ho chiamato le quattro P dell’apprendimento creativo: Progetti, Passione, Pari, e Gioco (Play). Cioè, dobbiamo supportare gli studenti di estrazioni diverse nel lavorare su progetti, in base alle loro passioni, in collaborazione tra pari, con spirito giocoso. Credo che queste quattro P possano continuare a servire come utili indicazioni mentre consideriamo come integrare le nuove tecnologie di intelligenza artificiale nei nostri processi di apprendimento e sistemi educativi.

Scelte

Esistono molti modi diversi in cui possiamo utilizzare le nuove tecnologie di intelligenza artificiale per supportare l’apprendimento e l’educazione.

Alcuni usi dei sistemi di intelligenza artificiale limiteranno l’agire dello studente, si concentreranno su problemi “chiusi” o sottovaluteranno il contatto umano e la comunità. Temo che le pressioni della società e del mercato spingano gli usi educativi dei sistemi di intelligenza artificiale in questa direzione.

Ma è anche possibile utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale per supportare un approccio all’apprendimento più orientato ai progetti, agli interessi, collaborativo e incentrato sull’essere umano, che consenta agli studenti di sviluppare la motivazione, la creatività e l’empatia di cui avranno bisogno per prosperare nel complesso mondo di oggi in rapida evoluzione.

La scelta spetta a noi. La scelta è più educativa e politica che tecnologica. Che tipo di apprendimento ed educazione vogliamo per i nostri figli, le nostre scuole e la nostra società? Tutti noi — come insegnanti, genitori, amministratori scolastici, designer, sviluppatori, ricercatori, responsabili politici — dobbiamo considerare i nostri valori e visioni per l’apprendimento e l’educazione, e fare scelte che siano in linea con i nostri valori e visioni. Dipende da noi.

Ringraziamenti

Vorrei ringraziare tutti coloro che hanno fornito suggerimenti sulle bozze precedenti di questo post del blog, aiutandomi a perfezionare le mie idee attraverso molteplici iterazioni del documento. Sono particolarmente grato (in ordine alfabetico) a Hal Abelson, Karen Brennan, Leo Burd, Kartik Chandra, Pattie Maes, Carmelo Presicce, Eric Rosenbaum, Natalie Rusk e Brian Silverman, ognuno dei quali ha fornito un prezioso feedback (anche se, ovviamente, il loro contributo non implica che siano d’accordo con le idee presentate in questo post).

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Note dei Traduttori:

1. In inglese vengono indicati come “AI tutors and coaches”. Per brevità, nel resto dell’articolo verranno indicati come “tutor e coach artificiali”.
2. Il termine originale è “agency”. In italiano è stato scelto il termine “agentività” che indica il concetto di “agency” nella teoria dell’autoefficacia dello psicologo Albert Bandura.
3. Il termine “puzzle” in questo contesto indica un generico rompicapo, un esercizio o un problema che ammette una sola risposta corretta.
4. Il termine EdTech indica il settore dell’“Education Technology”, quello a cui appartengono le aziende che sviluppano tecnologie educative.
5. Anime è un termine con cui si indicano le opere di animazione di produzione giapponese.