Una risorsa didattica può essere corretta dal punto di vista dei contenuti, ben progettata sul piano metodologico e tuttavia creare barriere all’apprendimento.
Un testo troppo denso, un’immagine priva di descrizione, un video senza sottotitoli, una presentazione con un contrasto insufficiente, una consegna formulata in modo poco chiaro o un’attività che prevede un’unica modalità di risposta possono rendere più difficile per alcuni studenti accedere alle informazioni, comprendere il compito o dimostrare ciò che hanno appreso.
Il problema allora diventa: come quella risorsa consente di accedere al contenuto, interagire con esso e utilizzarlo per raggiungere un obiettivo di apprendimento.
È in questo spazio che l’incontro tra accessibilità, Universal Design for Learning (UDL) e intelligenza artificiale generativa può diventare particolarmente interessante.
L’AI, infatti, non deve essere considerata soltanto uno strumento per creare nuovi materiali. Può essere utilizzata anche per analizzare e trasformare risorse esistenti, individuando possibili barriere e proponendo alternative più accessibili e flessibili. Ma non è l’AI a rendere inclusiva una risorsa. È il processo di progettazione che decide quali barriere ridurre e perché.
Quando si parla di accessibilità digitale, uno dei principali riferimenti internazionali sono le Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), sviluppate dal World Wide Web Consortium (W3C). Le WCAG sono nate per l’accessibilità dei contenuti e delle interfacce web e non costituiscono, da sole, un modello pedagogico.
In termini molto concreti, le WCAG aiutano a porre domande come:
- l’informazione può essere percepita anche attraverso modalità alternative?
- i contenuti multimediali dispongono delle necessarie alternative?
- la struttura del contenuto è interpretabile anche attraverso tecnologie assistive?
- la navigazione e le interazioni sono utilizzabili?
- il testo è leggibile e comprensibile?
- il contenuto mantiene la propria funzionalità in differenti ambienti tecnologici?
L’AI può essere utilizzata in questi termini per:
- individuare la struttura gerarchica del contenuto;
- evidenziare concetti chiave e relazioni;
- produrre una versione maggiormente segmentata;
- costruire un glossario dei termini specialistici;
- generare domande di attivazione delle conoscenze pregresse;
- trasformare il contenuto in una tabella o in uno schema;
- elaborare una traccia per una spiegazione audio;
- generare una descrizione testuale di un’immagine o di un diagramma;
- predisporre uno script per sottotitoli;
- proporre differenti modalità per rielaborare il contenuto;
- individuare elementi della consegna che potrebbero risultare ambigui.
l’AI può diventare uno strumento di supporto alla trasformazione, mentre la decisione pedagogica rimane nelle mani del docente.