Esplorare l'IA, dalla primaria, descrivendone alcuni principi chiave, evidenziando gli aspetti più critici

[Crolt (Carlo Ottaviani)]

Ci siamo posti il quesito: Come avvicinare le classi della primaria ad alcuni concetti complessi dell’Intelligenza Artificiale? I bambini e le bambine della primaria utilizzano e interagiscono costantemente con tecnologie che considerano “intelligenti”, ma quanto ne comprendono davvero i meccanismi di base? Se chiedi loro se conoscono ChatGpt, ti rispondono quasi tutti: sì! E per stemperare un po’ il clima, la prima battuta in risposta: beh, allora spiegalo anche a me, perché non sono sicuro di sapere tutto!

Abbiamo provato, quindi, senza essere pedagogisti, ricercatori o veri esperti di IA. Soltanto sperimentando con un maestro della primaria e basandoci sulle sue e nostre intuizioni in base ai feedback degli studenti.

L’idea è stata quella di introdurre in classe un piccolo assistente hardware offline: un prototipo basato su Raspberry Pi chiamato Chiocciolina, una sorta di Cicerone dell’orto che avrebbe dovuto spiegarne le caratteristiche. Inoltre sono stati associati anche alcuni sensori per approcciare anche un inizio di Internet of Things (IoT).

A differenza dei grandi modelli generativi (LLM) che rispondono a tutto connettendosi a Internet, questo dispositivo funziona come un Information Retrieval System esclusivamente in locale. Viene spiegato loro che: Nella sua testa ha un piccolo “libro magico” in formato digitale.

Un file risposte.json. E gli studenti contribuiscono alla sua composizione.

Quando il dispositivo intercetta una specifica parola (“wake word”), si attiva e cerca la risposta associata alle parole chiave individuate nella domanda posta, esclusivamente all’interno del suo archivio locale.

Come viene spiegato alle ragazze e ai ragazzi, i vantaggi didattici sperimentati di questo approccio per la primaria sono molteplici, spiegando in modo indotto, quali potrebbero essere le criticità dei grandi modelli:

• Sicurezza totale: I dati non vengono inviati all’esterno, #Safe4Kids, e il sistema funziona di base senza Wi-Fi. Non ci sono potenti, ed energivori, Data Center.

• Trasparenza: Non essendoci algoritmi generativi o inferenziali complessi, il dispositivo non inventa nulla; restituisce solo ciò che è stato previsto. Privo da allucinazioni, #HAllucinationFree e sicuro. Non parte da una blackbox, della quale non si conosce esattamente il contenuto, ma i dati sono definiti dagli studenti con il controllo e supporto dell’insegnante durante la didattica.

• Ruolo attivo: L’intelligenza del “robot” dipende interamente da chi compila il file. Le/i ragazze/i diventano i veri “insegnanti” dello strumento, imparando a selezionare parole chiave precise e non ambigue, a studiare bene gli argomenti e al come esporli. Si inserisce nella didattica per l’argomento trattato (in questo caso scienze, ma è stato usato anche per la storia) e per come identificarlo (con l’insegnante d’italiano per la terna domanda – parola chiave – risposta).

L’obiettivo di questo percorso progressivo non è calare una metodologia rigida dall’alto, ma co-progettare e validare insieme l’efficacia di un approccio ludico per smontare gli stereotipi sulla tecnologia. Presentandoli come processo naturale di quello che stanno facendo, senza demonizzare e senza enfatizzare troppo quali potrebbero essere i rischi, ma facendoli scoprire per passi in modo propositivo. Partire con cose più semplici e stabili per poi approcciare, in un secondo tempo, per introdurre anche LLM più complessi.

Cosa ne pensi di un approccio basato sul controllo totale dei dati per far riflettere la primaria sui meccanismi di domanda-risposta? Hai già sperimentato attività simili in cui gli studenti devono “istruire” un archivio di informazioni?

[Crolt (Carlo Ottaviani)]

Usare Chiocciolina in classe, questo è stato il primo obiettivo. Dopo un’estate passata a realizzare il prototipo, una volta ottenuta la versione che fosse in qualche modo funzionante, anche se ancora con qualche “baco” e alcuni comportamenti a volte incerti, siamo passati a svilupparci il progetto intorno.

Il progetto, come gli altri che abbiamo sperimentato in questa scuola, più che una lezione frontale passiva, è un coinvolgimento olistico, che vede l’Attore (studentessa/studente) che entra nel vivo di tutte le fasi di sviluppo, integrandosi e sentendosi effettivamente il progettista, lo sviluppatore, il promotore, l’integratore e il presentatore del progetto, curandone un po’ tutti gli aspetti. Le tematiche affrontate per realizzare l’oggetto da presentare poi alla MakerFaire 2025, hanno coinvolto da subito le ragazze e i ragazzi, lavorando a gruppi, a volte interscambiabili, che hanno anche un po’ sentito la responsabilità della cosa, ma riducendo il peso o lo stress, cercando di farlo nel modo più coinvolgente e divertente possibile.

Si è partiti dalla progettazione:

la scheda e i componenti base c’erano, dovevano in primis proporre le varie alternative per realizzare l’oggetto, il contenitore del nudo hardware. Partendo con carta e matita, buttare giù degli schizzi, sull’idea base che aveva avuto il maestro, doveva essere un’animale che s‘incontra nell’orto. Un po’ indirizzati un po’ lasciando libera la fantasia è nata Chiocciolina. Poi si è passati alla progettazione con TinkerCad. Loro sono già degli esperti utilizzatori del prodotto, e, anche qui con un po’ di suggerimenti, senza influenzare troppo, sono nati diversi prototipi. Ripuliti dal maestro e corrette alcune particolarità, come elementi troppo deboli che si spezzavano, tecniche di disegno per poterli stampare al meglio in 3D. Senza far generare troppi supporti dal software di slicing (conversione da modello tridimensionale in codice, G-code, adatto per essere interpretato dalla stampate).

Ma, nella progettazione ci sono rientrate le varie fasi, pensare al contenitore che deve rendere l’idea e avere spazio per contenere i componenti. Pensare a come presentare, quindi slide, storytelling e simili. Progettare i contenuti del sistema, e qui entra in gioco lo studio delle scienze con la maestra che spiega le componenti dell’orto e di un agronomo che ne definisce le caratteristiche. La maestra di Italiano ha completato l’analisi dei contenuti, facendogli preparare delle schede sui principali prodotti dell’orto e in ognuna di queste preparare delle domande, che poi sarebbero state quelle che si pone chi si avvicina a un orto e vuole saperne le basi. A ogni domanda, ovviamente doveva essere studiata una risposta, documentandosi e, perché no, magari chiedendo qualche piccolo ausilio a il chatbot di turno, ma verificandone poi la correttezza e la fonte con altri sistemi. Per poter far poi usare questa conoscenza a Chiocciolina, andavano studiate con cura le Parole Chiave, perché in base alle regole del Parser (della componente software che “legge” il libro magico) dovevano capire l’importanza dell’univocità della chiave, della sua composizione e della miglior relazione tra esse. Per dare poi una sorta di interattività al sistema di risposta, gli è stato suggerito di fare in modo che la risposta precedente, fornisse un gancio, contenendo il suggerimenti a una domanda, che avrebbe poi costituito la seguente nella catena, dando l’idea d’interattività che questo sistema in realtà non ha.

Facendo questo è stato spiegato quindi che cos’è un Information Retrieval System, è un sistema per il recupero di informazioni, solo una piccola base di dati (grande tanto quanto è lungo il file .json che si registra nella scheda). Gli è stato accennato il formato con cui sarebbe stato “capito” dal codice di Chicciolina, senza entrare troppo nel dettaglio. Loro dovevano solo generare la terna Domanda/Risposta/Parola Chiave. Non c’è apprendimento da parte del sistema, ogni rilancio per ripetere le stesse domande e l’unica forma di interazione, è quella accennata prima con il link alla risposta precedente. Un primo passo, ma con i benefici accennati nel post precedente.

[Crolt (Carlo Ottaviani)]

E dopo averlo sperimentato alla MakerFaire, dove il coinvolgimento delle ragazze e dei ragazzi è stato totale, abbiamo presentato alla #RomeCup2026 due progetti che sono un po’ il seguito del primo. Le ragazze e i ragazzi hanno portato progetti realizzati da loro, coadiuvati da i loro maestri, curando ogni aspetto del loro lavoro. Dalla progettazione, alla comunicazione, coding, modellazione 3D, comprensione e primi passi nel mondo dell’Intelligenza Artificiale, fino all’integrazione del tutto, per raccontare il loro Orto, con la classe 4° e per raccontare la storia dell’Antica Roma, con la classe 5°.

Attività trasversali inserite nella loro didattica curriculare, nel progetto di Scienze, per la 4°, guidati dall’agronomo curano il loro vero orto scolastico, ne studiano e descrivono i vari aspetti e i gli ortaggi presenti. Divisi in gruppi, hanno preparato le schede tecniche con i concetti base di biologia, ognuno con un argomento. Questi argomenti sono stati condensati, con l’aiuto dell’insegnante di italiano. in Domande/Parole Chiave/Risposte, che sono state inserite nel piccolo motore di IA.

Per la 5°A invece il tema è l’Antica Roma, In questo caso ci sarà una cicerona, Giulia, che risponderà alle domande, anche queste inserite in un altro piccolo motore di IA. C’è la parte storica, preparata con l’insegnante, quindi integrata nel loro percorso curriculare, e c’è la parte, diciamo, romanzata. Hanno cioè inventato delle storie che vedono il loro territorio con una strada, Viae Corvialis, che coincide in parte con la Viae Portuensis, o il Gladiatore Maximo, a metà tra storia e immaginazione…

Hanno preparato poi, anche loro, gli oggetti, realizzati con modellazione e stampa 3D.

Per comprendere anche altri aspetti dell’IA, hanno realizzato un programma con l’editor a blocchi mBlock, e l’estensione di Machine Learning, per l’addestramento al riconoscimenti di oggetti fisici tramite webcam.