EDUCARE AI TEMPI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE:
CRITICITÀ, LIMITI E NUOVE FRONTIERE DELLA TECNOLOGIA

Cristina Pozzi
CEO e Co-fondatrice di Impactscool

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Buongiorno a tutti, sono Cristina Pozzi ceo e co-fondatrice di Impact School.

Oggi voglio fare con voi un piccolo viaggio nel mondo dell’intelligenza artificiale applicata all’educazione. E questo viaggio inizia nel 1962 quando, alla Stanford University, Engelbart, che è passato alla storia come l’inventore del mouse, ha pubblicato un documento molto visionario che avrebbe guidato la realizzazione di gran parte degli strumenti tecnologici che tutti noi oggi usiamo quotidianamente, il personal computer, tutti i suoi accessori, il tablet, lo smartphone, gli oggetti a comando vocale. Il documento ha un titolo abbastanza eloquente cioè “Aumentare l’intelletto umano. Un quadro concettuale e come si raggiunge questo ambizioso obiettivo”. Secondo Engelbart questo si raggiunge grazie a un vero e proprio sistema simbiotico che si crea tra l’umano e il computer. Uno strumento quindi che nasce per aumentare la nostra capacità di approcciare problemi complessi grazie a una migliore capacità di comprensione. Engelbart, infatti, immagina un vero e proprio sistema informatico che ci permette di pensare ed essere creativi con la stessa libertà che abbiamo quando lo facciamo sulla carta o con in mano una matita, ad esempio. Ecco perché furono proprio lui e i suoi contemporanei a pensare al mouse a suggerire che si potesse arrivare a una penna per scrivere magari su un tablet e interagire con il computer o il tablet o un qualunque strumento dalla massima flessibilità così da permettere alla nostra mente di utilizzare la propria capacità di pensare i propri processi creativi in modo assolutamente libero.

C’è da dire che la visione da lui esposta oggi non è pienamente realizzata. Però continua a rappresentare la strada maestra che stiamo seguendo. Ne sentiamo l’eco ovviamente in tutti gli strumenti a cui ci ha abituato Steve Jobs ma non solo. Oggi sono tantissime le aziende che continuano ad andare in questa direzione. In parte non abbiamo raggiunto questo obiettivo per un motivo che possiamo scovare proprio all’interno del documento di Engelbart, il quale auspicava un sistema integrato che contenesse due elementi: da un lato l’essere umano, ma un essere umano educato all’uso del nuovo strumento con un suo proprio linguaggio quindi in grado di comprendere e intendere il linguaggio da utilizzare all’interno di questo nuovo mondo, e poi l’artefatto, sia esso un computer, un tablet o qualsiasi altra cosa. E c’è da dire lo abbiamo capito molto bene, anche nell’ultimo periodo, che la nostra capacità di pensare in modo diverso dipende dal fatto che stiamo usando uno strumento diverso. Ed ecco perchè spesso ci siamo trovati frustrati e in difficoltà durante la pandemia quando gli strumenti tecnologici sono diventati gli unici strumenti a nostra disposizione per comunicare, lavorare, studiare.

Il collegamento con l’educazione nasce proprio in quel periodo perché, non solo nella visione di Engelbart, il computer doveva essere a supporto di qualcuno che lavora o che pensa e che risolve  problemi, anche nel mondo dell’educazione. Ci si chiedeva come far in modo che questi strumenti aiutino a migliorare la capacità di apprendimento e a raggiungere più persone.

Engelbart presentò quella che oggi viene considerata dagli informatici la demo, cioè il momento di presentazione più importante, del progenitore dei tablet, il Dynabook, che lo stesso Engelbart definì adatto ai bambini di ogni età proprio perché si pensava di utilizzarlo con un’applicazione molto orientata anche al mondo dell’educazione.

Da allora sono stati fatti tantissimi passi sia rispetto alle scienze dell’apprendimento sia nello sviluppo di strumenti informatici. Ma in che direzione siamo andati fino ad oggi? L’intelligenza artificiale in questa disciplina, che risale peraltro a quegli stessi anni Sessanta e Settanta dello scorso secolo, può rispondere al sogno di darci uno strumento flessibile in grado di permettere alla nostra creatività e ai nostri processi di apprendimento di svilupparsi con la massima libertà? E può effettivamente diventare uno strumento per aumentare il nostro intelletto, la nostra capacità di affrontare problemi complessi, di imparare e così via? Quali sono gli strumenti che ad oggi sono stati sviluppati in questo campo? Questa è la domanda che mi pongo insieme a voi: dove siamo arrivati, qual è lo stato di avanzamento.

Tutti gli esperti di intelligenza artificiale e anche del mondo educativo sono d’accordo nel dire che questa disciplina sarà essenziale nell’educazione del ventunesimo secolo se va nella direzione di portare il docente ad affiancare in modo più personalizzato lo studente, di guidarlo in un processo di apprendimento in grado di nutrire la curiosità, la conoscenza di sé, e che possa essere quindi un alleato, che permette di imparare dagli errori e di affrontare il giusto livello di sfida mantenendo sempre la motivazione a migliorare e scoprire cose nuove.

Tuttavia, oggi in realtà abbiamo visto soprattutto uno strumento utilizzato senza tener conto di quella simbiosi auspicata da Engelbart, abbiamo sviluppato molto l’artefatto (i nostri computer e gli strumenti di intelligenza artificiale) in una direzione che va soprattutto verso l’obiettivo dell’efficienza. Questo perlomeno fino ad oggi. E in effetti quegli stessi esperti che sono d’accordo nel dire che l’intelligenza artificiale giocherà un ruolo chiave nell’educazione del ventunesimo secolo sono anche preoccupati della piega che può prendere una vera e propria corsa all’algoritmo, col rischio che vi sia poi una standardizzazione globale dell’apprendimento e anche dei test di valutazione, che potrebbe di fatto privare le prossime generazioni della capacità di adattamento e della diversità necessarie per affrontare un secolo di grandi cambiamenti, di complessità e di incertezza.

Se da una parte c’è l’ambizioso obiettivo di democratizzare l’educazione e di aumentarne contemporaneamente anche la qualità inseguendo il sogno di Engelbart di renderla più accessibile, più personalizzata e anche più efficace, offrendo a tutti un vero e proprio tutor personale, dall’altra c’è la realtà. Ma perché oggi parliamo di intelligenza artificiale? Perché in realtà siamo in un momento che potrebbe rappresentare la svolta. Gli esperti di intelligenza artificiale sono d’accordo nel dire che ci sarà sempre di più un’accelerazione rispetto allo sviluppo di questa disciplina e quindi delle tecnologie che ne fanno parte.

In questo schema di IBM, si vede come ci si aspetta che l’evoluzione dell’intelligenza artificiale arrivi a rispondere a quella esigenza di personalizzazione nel mondo dell’educazione già a metà degli anni Trenta del Duemila e quindi siamo molto vicini anche dal punto di vista del tempo a questa visione.

Inoltre, ci siamo spesso sentiti dire che la pandemia ha creato l’opportunità per accelerare determinati processi. Alcune tendenze che erano già in corso prima della pandemia sono state rallentate ma altre sono state accelerate. In effetti, ad esempio, i mega trend, i cambiamenti di lunghissimo termine spesso con un andamento abbastanza omogeneo e continuo, per quanto possano essere colpiti da eventi imprevedibili, mantengono il proprio andamento senza farsi troppo turbare. E così accade per i trend legati alla digitalizzazione e alle nuove tecnologie. E in effetti quello che ci possiamo aspettare sempre di più è un’accelerazione non solo nel mondo dell’intelligenza artificiale e delle nuove tecnologie ma anche proprio nella loro applicazione nel mondo dell’educazione. Oggi ci siamo trovati molto più nella necessità di utilizzare questi strumenti a scuola e abbiamo capito quanto ancora ci siano criticità e punti di debolezza in questo modello ma, come sempre quando un problema diventa più rilevante, nascono anche nuove soluzioni e quindi possiamo aspettarci per i prossimi anni che arrivino nuove soluzioni e più velocemente del previsto.

Proprio perché già oggi ci troviamo a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel mondo dell’educazione, a volte quasi senza accorgercene, è importante poter interpretare il modo in cui usiamo uno strumento con il modello SAMR. Questo è un modello che ci permette proprio di comprendere quanto siamo in simbiosi e quanto invece stiamo semplicemente replicando lo stesso modo di lavorare, di pensare e di educare.

Proviamo a immaginare ad esempio di avere a disposizione uno strumento per le videochiamate come è capitato a molti di noi durante la pandemia. Possiamo usarlo in modi molto diversi. Partendo dal basso nel modello, utilizzeremo lo strumento come una sostituzione dal momento in cui alla stessa ora dello stesso giorno e con la stessa durata ma soprattutto con le stesse modalità, ci colleghiamo con i nostri studenti per fare la lezione che avremmo fatto in classe.

Ci troveremo allo step leggermente successivo se ad esempio ci accorgiamo che io e la collega della classe affianco che insegna allo stesso gruppo di età materie simili decidessimo di accorpare le classi e quindi di dividerci diversamente i compiti per fare la stessa lezione che avremmo fatto in aula ma a più persone perché tramite lo strumento possiamo raggiungerne di più di quante non ne possiamo mettere normalmente in aula tutte insieme. Questo già sarebbe un aumento, diciamo, del nostro modo di utilizzare lo strumento.

Proviamo a immaginare un terzo modo, quello che presuppone una modifica: iniziamo a entrare nell’area della trasformazione. Saliamo sempre di più nel nostro grafico. Sicuramente lo strumento ci dà tantissime nuove possibilità rispetto a quelle che abbiamo in aula. Abbiamo le chat, i sondaggi, abbiamo le stanze in cui ci possiamo dividere per fare dei piccoli lavori gruppo, delle discussioni. Iniziamo a usare questi strumenti per integrarli nella lezione e ripensare quindi la lezione. Di conseguenza stiamo pensando diversamente alla lezione in base allo strumento che utilizzeremo per farla.

Se dovessimo andare nella direzione di una ridefinizione, allora qui potremmo ad esempio immaginare di permettere anche agli studenti di insegnare ad altri studenti. Potremmo immaginare di ripensare completamente il flusso della lezione e permettere al docente di affiancare singolarmente le persone sulla base del modo in cui hanno dimostrato di avere o non aver compreso parte della lezione. E così via. Ecco questo significa usare diversamente e quindi andare più o meno verso la direzione della simbiosi, verso un sistema integrato.

Con questo stesso grafico noi possiamo analizzare cosa sta accadendo oggi nel mondo dell’intelligenza artificiale e in questo caso quello che possiamo notare da subito è che la maggior parte degli strumenti che oggi sono sviluppati nell’ambito dell’intelligenza artificiale applicata all’educazione stanno un po’ nel mezzo e cioè nelle aree dell’aumento e della trasformazione. Quindi è qui che si concentrano la maggior parte degli strumenti che abbiamo a disposizione e sono tutti strumenti che ci permettono di iniziare a ripensare il modo in cui sviluppiamo il nostro metodo educativo. E soprattutto permettono di dare uno strumento e un supporto direttamente ai docenti. Pensiamo alle intelligenze artificiali che correggono i compiti, anche testi scritti come un tema. Questi strumenti hanno percentuali molto alte di accordo tra il docente e l’algoritmo rispetto al modo di valutare il compito. Quanto tempo si libera per un docente nel momento in cui ha a disposizione uno strumento di questo tipo? Come può utilizzare al meglio quel tempo per affiancare gli studenti sulla base degli errori che hanno fatto e delle cose che possono migliorare rispetto al proprio processo di apprendimento? Allo stesso modo ci sono assistenti che possono supportare e guidare gli studenti. Ci sono piattaforme che vanno nella direzione del cosiddetto apprendimento adattivo e cioè un apprendimento automatizzato che, adattandosi alle risposte degli studenti, cercano di guidarlo nella direzione corretta e con la velocità più adatta rispetto alle sue capacità di apprendimento. In questo contesto gli strumenti sono tantissimi, non siamo ancora arrivati a quello che vorremmo vedere come applicazione dell’Intelligenza Artificiale all’educazione ma cominciamo a essere vicini. Soprattutto se ci ricordiamo che siamo già in una fase di accelerazione che è stata ulteriormente spinta dalla pandemia.

PRINCIPI BASE PER VALUTARE
UNO STRUMENTO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Oltre a tenere d’occhio gli strumenti che stanno pian piano nascendo e che possono effettivamente permetterci di ripensare il modello educativo sulla base delle nuove possibilità che aumentano il nostro modo di insegnare, dall’altro lato dobbiamo cominciare a porci tutta una serie di questioni in modo da indirizzare nella giusta direzione questa evoluzione dell’intelligenza artificiale.
In particolare ci sono alcuni principi base che possiamo considerare nel valutare uno strumento di intelligenza artificiale.

Accuratezza

Innanzitutto, la sua accuratezza e il suo costo-opportunità. Non solo dobbiamo essere sicuri che l’algoritmo svolga bene il suo lavoro ma dobbiamo applicarlo laddove lo svolga meglio. Potrebbero esserci contesti nei quali quell’algoritmo è sicuramente meglio rispetto al tipo di educazione a cui avrebbero accesso i suoi destinatari. Ci sono altri contesti nei quali invece il tipo di educazione a cui già hanno accesso i destinatari è migliore rispetto all’utilizzo dell’algoritmo. Quindi dobbiamo anche essere in grado di valutare quali sono gli effettivi risultati di questi strumenti confrontandoli di volta in volta con il contesto di riferimento. Questo è importante perché da un lato non vogliamo diminuire la qualità dell’insegnamento che proponiamo ai nostri studenti dall’altro non vogliamo però neanche privare coloro che potrebbero giovare degli effetti di un sistema di questo tipo che può rendere più accessibile e quindi democratizzare l’educazione.

Apertura

Un altro principio importante è quello della apertura del processo educativo. Prima ho citato quei sistemi che utilizzano l’apprendimento adattivo e che si chiamano ITS (intelligent tutoring systems) e spesso sono strumenti che pur cercando di creare un percorso il più possibile personalizzato, e che quindi può andare in diverse direzioni a seconda dello studente con cui hanno a che fare, in realtà spesso finiscono per essere dei sistemi abbastanza chiusi, che rischiano di standardizzare l’apprendimento e quindi di privare in parte lo studente della sua autonomia rispetto al processo educativo e di quella bellissima esperienza che si chiama serendipity, la possibilità di imparare nuove cose anche senza averle scelte, senza che sia l’algoritmo ad averle studiate sulla base di statistiche e di numeri. Il rischio è di arrivare a standardizzare il tutto e avere un unico modello educativo che riguardi tutti a livello globale. Questo farebbe impoverire tantissimo il mondo educativo.

Trasparenza

Un altro principio ovviamente è quello della privacy e della trasparenza. Gli studenti che utilizzano uno strumento di questo tipo devono essere educati a comprenderne le implicazioni, a capire cosa succede dei propri dati, della propria profilazione. Quindi serve trasparenza e tutela della privacy ma c’è anche un’opportunità perché questi dati, se messi a disposizione degli studenti stessi, possono essere una miniera d’oro per conoscere sé stessi, per conoscere meglio le proprie strategie di apprendimento e quindi diventano anche un bagaglio di conoscenza di sé che potrebbe essere molto utile per sviluppare la capacità di imparare.

Equità

Poi ovviamente abbiamo bisogno di strumenti che siano equi e che evitino situazioni di danno per alcuni. Sappiamo che gli algoritmi di intelligenza artificiale oggi hanno ancora il problema dei cosiddetti bias, dei veri e propri pregiudizi, che sulla base dei dati che vengono utilizzati dall’algoritmo per imparare a prendere decisioni potrebbero finire per discriminare. Questo ovviamente non deve succedere e quindi serve anche un costante monitoraggio con la presenza di un umano. Noi non stiamo delegando completamente all’algoritmo il processo educativo. Come scrisse Haugeland nel 1979, al computer non importa come sta andando lo studente, non importa assicurarsi che lo studente stia imparando al meglio. E quindi l’essere umano deve continuare a essere incluso nel sistema educativo anche nel momento in cui utilizziamo questi strumenti perché, ricordiamocelo, sono strumenti per aumentare le nostre capacità non per sostituirci. Di conseguenza sicuramente serve la possibilità di un controllo soprattutto nel momento in cui l’algoritmo prende delle decisioni.

Interazione

Ma soprattutto serve anche sviluppare questi algoritmi in modo che facilitino l’interazione sociale perché ovviamente l’apprendimento non è solo nozionismo, è anche interazione. Quindi lo strumento deve essere solo uno dei tasselli che utilizziamo nel processo educativo. La parte di interazione umana che si ha sia con gli studenti sia con i docenti resta assolutamente importantissima e gli stessi algoritmi dovrebbero facilitare questo processo.

Monitoraggio

E da ultimo quando parliamo di intelligenza artificiale parliamo di algoritmi e tecnologie che si evolvono nel tempo, che mutano. È proprio la capacità tipica caratteristica degli algoritmi di intelligenza artificiale quella di imparare nel tempo e quindi di conseguenza di modificarsi. Non basta e non basterà mettere un bollino a un algoritmo per dire che è stato sviluppato nel modo corretto e in modo etico ma servirà un monitoraggio costante che ci permetta di continuare a verificare che l’algoritmo non stia andando nella direzione sbagliata e cioè non stia andando contro i principi che abbiamo esposto fino a qui.

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L’obiettivo resta importantissimo ed è quello di dare ai nostri studenti e alle nostre studentesse gli strumenti per essere cittadini consapevoli e responsabili del ventunesimo secolo il più possibile liberi di agire grazie al proprio bagaglio di conoscenze e di competenze e quindi di fatto di comprendere il mondo attorno a sé. E questo non dobbiamo mai dimenticarlo nel momento in cui sviluppiamo e applichiamo strumenti di questo tipo al processo educativo.

Ricordiamoci sempre che si tratta di uno strumento e che l’obiettivo finale va ben oltre l’obiettivo di applicare la tecnologia in sé e soprattutto non è solo quello di creare efficienza e quindi raggiungere più persone con costi minori ma è soprattutto quello di aumentare la qualità dell’educazione e di permettere a tutti gli studenti di avere accesso a un’educazione di qualità.