Artificial Intelligence in Education / Education for Artificial Intelligence

Coordinatori: Manuela Fabbri, Anita Macauda

L’area di ricerca “Artificial Intelligence in Education/ Education for Artificial Intelligence” ha lo scopo di indagare e studiare il tema dell’intelligenza artificiale dal punto di vista educativo-didattico. Quest’area si connette con l’unità scientifica AI and Educazione del Centro Interdisciplinare dell’Alma Human Artificial Intelligence che mira ad aggregare e potenziare le attività di ricerca basate sull’intelligenza artificiale presenti in molti dipartimenti dell’Università di Bologna, promuovendo un approccio alla ricerca sull'IA da diverse prospettive complementari.

I più recenti sviluppi sull’Intelligenza Artificiale (IA) interrogano in modo interdisciplinare la ricerca educativa. Da oltre trent’anni, infatti, l’intelligenza artificiale nell’educazione (Artificial Intelligence in Education - AIEd) è oggetto di un ampio dibattito che si caratterizza in misura crescente per un dialogo continuo tra educazione, psicologia, neuroscienze, linguistica, sociologia e antropologia. Nello specifico, la letteratura scientifica internazionale evidenzia come l’intelligenza artificiale sia uno dei settori attualmente emergenti nell’ambito della tecnologia educativa. Le istituzioni formative si trovano oggi a gestire una mole di dati che alimentano nuovi modelli di IA incentrati sull’analisi dei contenuti e dei processi di insegnamento e apprendimento. In particolare, le recenti sperimentazioni evidenziano che l’IA, integrata nelle attività di apprendimento per un’analisi continua dei risultati degli studenti, può fornire feedback e valutazioni just-in-time, nonché prevedere la probabilità con cui uno studente potrebbe sbagliare un compito o abbandoni un corso con buoni livelli di precisione. A questo riguardo assume particolare rilevanza la messa a punto di ambienti intelligenti e altamente personalizzati, che orientino verso contesti educativi sempre più inclusivi in grado di garantire un accesso universale alla conoscenza.

Gli ambiti di ricerca che si individuano sono due:

l’AI for Education mira ad indagare gli impatti dell’IA nei contesti educativo-didattici in riferimento ad aspetti relativi ai sistemi di profilazione degli studenti e previsione di fenomeni di dropout, ai sistemi adattivi e di personalizzazione, ai sistemi di tutoraggio intelligenti,…
l’Education for AI considera l’intelligenza artificiale oggetto di studio da parte delle ricerche pedagogiche: dalla definizione di competenze di intelligenza artificiale alla progettazione di curricola in ambito scolastico e universitario; dalla formazione di professionisti dell’educazione quali docenti, educatori, formatori alla formazione continua sul lavoro.

In riferimento a questi macro-ambiti, è possibile distinguere specifiche aree di interesse scientifico:

Learning Analytics (LA) – Quest’area riguarda la messa a punto di ambienti intelligenti e altamente personalizzati basati sull’utilizzo di tecnologie di LA, finalizzate alla raccolta, aggregazione, analisi e presentazione di grandi insiemi di dati sugli studenti e sui loro contesti, gestiti da algoritmi attraverso cui è possibile comprendere e ottimizzare i processi di apprendimento tenendo in considerazione i feedback e i bisogni individuali.
Robotics education (RE) - L’ambito della RE mira a migliorare l'esperienza di apprendimento delle persone attraverso la creazione, l’implementazione, il miglioramento e la validazione di attività pedagogiche, strumenti e tecnologie in cui i robot svolgono un ruolo attivo. Nello specifico in ambito educativo sono tre le categorie riferite all’uso della robotica: i) robotica come oggetto di apprendimento; ii) robotica come strumento di apprendimento; iii) robotica come ausilio per l'apprendimento.
Intelligenza artificiale e Cittadinanza digitale - Questo ambito 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. Quest’area di ricerca sollecita importanti riflessioni da un punto di vista filosofico/pedagogico sull’utilizzo consapevole di modelli di IA nella società.