Scusate, non riesco a creare il post che segue, perché non riesco a selezione la categoria “AI per l’apprendimento” (mi risulta in sola lettura)… Dove sbaglio? Grazie.
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!
Abbiamo provato, quindi, senza essere pedagogisti, ricercatori o veri esperti di IA. Soltanto sperimentando con un maestro della primaria e basandoci sulle 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:
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Sicurezza totale: I dati non vengono inviati all’esterno, #Safe4Kids, e il sistema funziona senza Wi-Fi. Non ci sono potenti, ed energivori, Data Center.
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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, che non si conosce esattamente, ma i contenuti sono definiti dagli studenti con il controllo e supporto dell’insegnante durante la didattica.
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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?