AI and Education

Responsabile scientifico: Prof.ssa Chiara Panciroli

Referenti scientifici esecutivi: Dott. Luca Ferrari, Dott.ssa Anita Macauda, Dott. Alessandro Soriani

 

Gli sviluppi sull’Intelligenza Artificiale (IA) hanno apportato negli ultimi anni sostanziali modifiche nella raccolta e nel trattamento dei dati empirici che giocano un ruolo sempre più rilevante nei differenti contesti della ricerca educativa.

Le istituzioni formative infatti si trovano oggi a gestire una produzione massiva di dati che alimentano nuovi modelli di IA incentrati sull’analisi dei contenuti, dei processi e sulle principali realizzazioni nei diversi settori. La messa a punto ad esempio di ambienti di apprendimento intelligenti e altamente personalizzati, orientano allo sviluppo di sistemi educativi sempre più inclusivi in grado di garantire un accesso universale alla conoscenza.

Un ulteriore ambito di analisi è quello relativo a IA e Cittadinanza digitale che pone l’attenzione su come sia possibile raggiungere un’adeguata educazione all’IA attraverso azioni formative e strumenti specifici per giungere a una riflessione etica sugli algoritmi e le tecnologie utilizzate. Questa area di ricerca spinge a importanti e urgenti riflessioni da un punto di vista filosofico/pedagogico sull’utilizzo consapevole di modelli di IA nella società.

In relazione a questi ambiti, l’unità scientifica AI and Education si propone di sviluppare una ricerca multiprospettica capace di individuare e proporre modelli educativi innovativi e sostenibili connessi alle applicazioni dell’IA concorrendo così a una loro ampia mappatura in diversi contesti (scuola, università, enti di formazione, luoghi di cultura, associazioni pubbliche e private, società e territori). L’obbiettivo dell’unità scientifica è anche quella di proporre un approccio metodologico di ricerca atto a favorire una comprensione critica e aperta sulle molteplici declinazioni che si definiscono nella relazione tra IA e educazione.

I principali ambiti di studio sono:

Intelligenza artificiale e ricerca educativa

  • Istanze di IA per l’insegnamento;
  • Apprendimento attraverso sistemi di IA;
  • Sistemi educativi basati su architetture IA;
  • AI per la formazione;
  • Sistemi educativi adattativi.

Artificial intelligence and knowledge management

  • Rappresentazione della conoscenza;
  • Big data e machine learning per l’educazione;
  • Sistemi robotici in educazione;
  • Social Network Analysis;
  • Cambiamento organizzativo;

Artificial intelligence and ethics

  • IA fondata su principi etici, sociali e morali;
  • Effetti socio-culturali;
  • Approcci etici e limiti normativi;
  • Politiche riguardanti IA nel campo educativo;
  • IA e cittadinanza digitale.