intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale a scuola, la spinta di Valditara: dettagli, obiettivi



Indirizzo copiato

Il ministro dell’Istruzione e del Merito Giuseppe Valditara annuncia che a partire dall’anno scolastico 24-25 in 15 scuole di Calabria, Lazio, Toscana, Lombardia partirà una fase di prova dell’uso dell’intelligenza artificiale. Vediamo come e perché

Pubblicato il 10 set 2024

Carmelina Maurizio

Università degli Studi di Torino



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
scuola intelligenza artificiale




Il ministro dell’Istruzione e del Merito Giuseppe Valditara, al Forum Ambrosetti di Cernobbio, ha appena annunciato che a partire dall’anno scolastico 24-25, ormai alle porte in tutte le regioni italiane, in 15 scuole di Calabria, Lazio, Toscana, Lombardia[1] partirà una fase di prova dell’uso dell’intelligenza artificiale che durerà due anni scolastici.

La sperimentazione dell’intelligenza artificiale a scuola in Italia

La fase sperimentale, che sarà attentamente monitorata e valutata, secondo quanto dichiarato da Giuseppe Valditara, sarà il primo passo per estendere l’uso dell’Intelligenza Artificiale.

Proprio secondo quanto si evince dalle parole pronunciate dal ministro, l’IA diventerà uno strumento per dare un contributo importante alla didattica, aiutando i docenti nel costruire percorsi che valorizzino i talenti degli studenti e delle studentesse, che avranno così l’opportunità di verificare i propri traguardi, modellare il proprio studio e anche per recuperare. Al centro della sperimentazione ci sarà la personalizzazione della didattica, favorita proprio dell’uso dell’IA.

Al termine dei due anni di sperimentazione, sarà l’Invalsi[2] a valutare i risultati del progetto, che confronterà i progressi degli studenti e delle studentesse delle classi coinvolte nel percorso, con quelli delle classi tradizionali.

Se i risultati saranno positivi, l’obiettivo del ministero è quello di estendere l’utilizzo dell’intelligenza artificiale a tutte le scuole italiane a partire dal 2026.

I dettagli della sperimentazione Valditara

Il percorso riguarderà dapprima le scuole selezionate in Lazio e Calabria, a seguire quelle in Toscana e Lombardia. La sperimentazione prevede l’utilizzo di un software installabile su Google Workspace, inizialmente più centrato sulle materie STEM (scienze, tecnologia, ingegneria e matematica) e sulle lingue straniere.

In questi giorni saranno ufficialmente indicate le classi scelte per il progetto sperimentale per l’introduzione a 360 gradi dell’IA nella didattica ordinaria; i direttori degli Uffici Scolastici delle regioni coinvolte le hanno selezionate e si attende ora il parere di dirigenti scolastici e dei docenti e anche quello di alunne e alunni per la privacy.

L’intero percorso prevede la formazione dei docenti, che potranno così avere il supporto dell’intelligenza artificiale, sotto forma di assistente virtuale, in grado di individuare le difficoltà di apprendimento dei singoli studenti e di segnalarle contemporaneamente al docente e all’allievo. A quel punto, il passo successivo sarà quello di predisporre interventi specifici e mirati per aiutare i discenti a superare le difficoltà.

Va ricordato che già circa un anno e mezzo fa il Ministero dell’Istruzione e del Merito si era espresso a favore della formazione dei docenti sull’uso dell’IA che aveva detto: “Mi piacerebbe che la scuola fosse in grado di collegare gli studenti con luminari situati oltreoceano tramite traduzione simultanea, perché non tutti i bravi professori sono solo in università italiane. Vorrei che gli studenti potessero partecipare a una lezione di fisica o matematica durante un corso liceale o di istruzione tecnica, professionale, e così via, erano state infatti queste alcune delle parole pronunciate da Valditara in occasione di Didacta 23”[3].

Al centro del progetto del MIM c’è la personalizzazione della didattica, che lo stesso Valditara ha da tempo dichiarato essere uno dei must del suo ministero, e che grazia all’IA potrà essere potenziata.

Obiettivi

La sperimentazione punta a raggiungere due obiettivi principali: dare a tutti gli studenti e le studentesse, la possibilità di migliorare il proprio livello di istruzione e contrastare la dispersione scolastica, soprattutto quando si troveranno nella fase della scelta della scuola superiore.

L’IA, guidata e supervisionata dai docenti potrà quindi svolgere un ruolo significativo nel differenziare i percorsi di apprendimento, offrendo ad ogni apprendente un’esperienza formativa più adatta alle proprie caratteristiche, potenzialità e ritmi di apprendimento.

Una valutazione della sperimentazione italiana dell’IA a scuola

Dietro alla sperimentazione, che si pone come una delle prime a livello internazionale secondo il ministro, vi è il pensiero di Benjamin Bloom, che nel 1984 sosteneva come i risultati scolastici degli studenti migliorassero in modo significativo in presenza di un supporto individuale costante. Oggi tale supporto sarà proprio quello dell’assistente virtuale, che potrebbe contribuire al colmare il divario di apprendimento tra studenti e studentesse, coloro che raggiungono una buona valutazione e coloro che si trovano in difficoltà. 

Quello italiano è uno dei primi progetti a livello internazionale che prevede la collaborazione tra docenti e assistenti virtuali, per questo, come ribadisce lo staff del ministro dell’Istruzione, sarà importante passo dopo passo verificare, validare i risultati e l’intera sperimentazione.

Ci tengono a sottolineare inoltre che l’introduzione dell’IA non solo non comprometterà la centralità de docenti nel percorso educativo e formativo, ma anzi costituirà un supporto che se funzionerà potrà non solo innovare ulteriormente la didattica, ma sostenere il lavoro degli insegnanti.

L’IA nelle scuole in Italia e nel mondo

Il progetto sperimentale del MIM, come detto, si segnala come uno dei pochi a livello internazionale e in effetti secondo l’ultimo rapporto Unesco “A mapping of government –endorsed AI curricula” su competenze e intelligenza artificiale, presentato nel corso della ultima edizione della Digital Learning Week[4], fino al 2022 sono stati pochi i Paesi nel mondo che hanno realizzato quadri di riferimento o dei programmi di IA per docenti (Armenia, Austria, Belgio, Canada – Yukon, Cina, Corea, Emirati Arabi, India, Kuwait, Portogallo, Qatar, Serbia) inserendo l’IA tra gli obiettivi di apprendimento nei programmi di studio nel loro paese.

In Italia sono state già avviate alcune significative sperimentazioni di utilizzo dell’AI in ambito didattico.

Tra queste quella della rete di 54 istituti del Friuli Venezia Giulia, che ha pubblicato il documento “Costruire il futuro. Linee Guida sull’utilizzo dell’IA in ambito scolastico”[5]  e la Rete Nazionale Licei Scienza dei dati e Intelligenza Artificiale, guidata dal Liceo Michelangelo Buonarroti di Monfalcone[6] (Licei di Voghera, Reggio Calabria, e Trento) che ha costruito un curricolo che connette Intelligenza Artificiale e competenze liceali.

Bibliografia


[1] Scuole italiane secondo il MIM 364.069, https://www.miur.gov.it/-/scuola-disponibili-i-primi-dati-sull-a-s-2023-2024-in-classe-circa-7-2-mln-di-studenti-1#:~:text=Nell’anno%20scolastico%202023%2F2024,dati%20sull’anno%20appena%20iniziato.

[2] https://www.invalsi.it/invalsi/index.php

[3] https://www.tuttoscuola.com/didacta-italia-valditara/

[4] https://www.unesco.org/en/weeks/digital-learning

[5] https://stelliniudine.edu.it/wp-content/uploads/sites/724/E-Book-Costruire-il-futuro-maggio-24_def.pdf?x52729

[6] https://www.liceomonfalcone.it/

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
AI IN AZIENDA
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership

Articoli correlati

0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x