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Uno degli argomenti preferiti per promettere all’intelligenza artificiale un futuro brillante nel campo dell’istruzione è che l’intelligenza artificiale può occuparsi degli esami al posto nostro.

A questo punto (dicembre 2022) questi sono alcuni dei modi in cui l’intelligenza artificiale può “aiutare” un insegnante con gli esami:

1. Valutazione automatica del testo.
2. Controllo delle attività degli studenti durante l’esame. Si tratta del cosiddetto proctoring. Webcam e altri sensori hanno il compito di controllare ciò che sta accadendo. Durante il COVID sono fiorite aziende che propongono questo tipo di servizio. Ma l’uso dell’e-proctoring è controverso e alcuni autori hanno sostenuto che tali tecnologie possono essere invasive, portare alla discriminazione razziale e, più in generale, non funzionano^1,2.
3. Controllo del plagio. Esistono strumenti online che confrontano un saggio con un’ampia collezione di saggi. Anche se la maggior parte dello sforzo non è AI, esistono diversi strumenti che mirano a trovare il quasi plagio, cioè situazioni in cui il saggio è stato parzialmente riscritto. Uno strumento tipico è Turnitin. Molte università utilizzano questo strumento, o altri simili. In alcuni casi l’Università adotterà una politica sulle modalità di utilizzo e sui diritti dello studente.
4. Impostazione automatica di domande personalizzate. Questo è stato fatto da molto tempo e può essere trovato in sistemi di gestione dell’apprendimento popolari come Moodle³.

I compiti a casa obbediscono ad almeno 3 logiche⁴:

1. In alcuni casi si tratta di una forma di valutazione sommativa: i voti vengono assegnati in base a una combinazione di risultati e alcuni insegnanti ritengono che chiedere agli alunni di lavorare a casa, al proprio ritmo, possa essere meno stressante. Spesso accade che l’insegnante non abbia abbastanza tempo per svolgere il programma di studio, a meno che la valutazione non venga effettuata al di fuori dell’orario di lezione.
2. In altri casi, i compiti a casa servono ad aggiungere un ulteriore livello alle conoscenze acquisite in classe.
3. Nel terzo caso, poniamo che la settimana prossima ci sarà un esame e l’alunno dovrà studiare per prepararlo. A volte vengono forniti esercizi e attività per farlo, altre volte viene richiesto uno sforzo di memorizzazione.

Naturalmente sono state espresse molte opinioni in merito ai compiti a casa. Poiché variano da cultura a cultura, non le esprimeremo qui.

Ma è importante notare una costante: se l’obiettivo dei compiti non è chiaro per gli alunni e se c’è un modo per aggirarli, essi lo faranno!

Quando i compiti a casa prevedono la consegna di un risultato, esistono diversi modi per “imbrogliare” e in ciascun caso sono stati sviluppati strumenti di intelligenza artificiale:

• In matematica, strumenti come Photomath consentono di scattare una foto all’equazione da risolvere e di ottenere direttamente la soluzione.
• Sempre nel campo della matematica, sono ora disponibili strumenti del tipo GPT3 in grado di risolvere semplici problemi matematici.
• Nell’apprendimento delle lingue, gli strumenti di traduzione automatica (come Deepl e google translate) sono ormai molto utilizzati durante i compiti a casa.
• Per quanto riguarda gli argomenti più generali (letteratura, scienze sociali), nuovi strumenti stanno facendo la loro comparsa e sono destinati a rimanere: i saggi, ad esempio, vengono generati con strumenti di intelligenza artificiale e iniziano a ingannare gli insegnanti.

Il nostro obiettivo non è quello di essere esaustivi: sembra che ogni giorno vengano scritti nuovi articoli su questi argomenti. Non esiste una soluzione pronta all’uso.

L’obiettivo è creare consapevolezza e permettere alle comunità di pratica di iniziare a riflettere su questo tema. Prima di esaminare alcune idee su come ciò potrebbe avvenire, diamo un’occhiata a come il barare sta causando problemi nella comunità degli scacchisti.

Gli scacchi

Gli scacchi sono un gioco che ha a che fare sia con l’educazione che con l’intelligenza artificiale⁵. Ci sono scuole e persino Paesi che hanno utilizzato gli scacchi in ambito educativo: il tipo di ragionamento coinvolto negli scacchi è buono per molte ragioni e a tutte le età. Si noti che questo vale anche per gli altri giochi e che ci sono iniziative per utilizzare anche il gioco del bridge nella didattica⁶.

Gli scacchi hanno anche fornito all’intelligenza artificiale due importanti punti di riferimento: nel 1997 Gary Kasparov è stato battuto da Deep Blue⁷; e nel 2016 Alphazero ha battuto tutti i migliori sistemi di IA in circolazione con un margine considerevole.Nel primo caso va notato che l’IA non conteneva alcun apprendimento automatico e si basava su regole progettate dall’uomo. Nel secondo caso le reti neurali e l’apprendimento per rinforzo sono stati essenziali; un ulteriore risultato è stato che mentre nel 1997 l’IA si basava su centinaia di migliaia di partite giocate dall’uomo, nel 2016 tutte queste conoscenze acquisite dall’uomo sono state eliminate e sono state fornite solo le regole del gioco.

Nel 2022, gli scacchi ci interessano per le numerose polemiche che circondano la questione del cheating (barare). Durante la pandemia di Covid, la maggior parte delle competizioni scacchistiche si svolgeva online ed era chiaro che si verificassero imbrogli. Nel caso degli scacchi, barare è semplice. Troppo semplice. Basta usare lo smartphone per trovare la mossa suggerita dall’intelligenza artificiale. Questo ha portato a dover risolvere la seguente domanda: “Come facciamo a sapere se un giocatore ha barato?”. E come possiamo esserne certi? Gli esperti hanno ideato metodi che prevedono il confronto delle mosse di un giocatore con quelle suggerite dai programmi di intelligenza artificiale. E poiché i programmi di intelligenza artificiale sono ormai (molto) più bravi degli esseri umani, la conclusione è che un giocatore che gioca le mosse consigliate da un’intelligenza artificiale sta barando. A dire il vero, il ragionamento è molto più sottile di così, ma in fin dei conti si tratta di un paragone con la nostra reazione quando uno studente mediocre ottiene risultati particolarmente buoni in un esame.

Cheating (barare)

1. Nel caso degli scacchi, ma gli esempi che abbiamo visto in classe vanno nella stessa direzione, due cose sembrano spiegare il motivo per cui il giocatore (o l’allievo) utilizza il software di intelligenza artificiale piuttosto che svolgere il compito da solo.
   1. Il software AI è semplice da usare.
   2. Il software di intelligenza artificiale è ritenuto di gran lunga migliore dell’uomo. Il giocatore di scacchi è ben consapevole che le mosse suggerite dall’IA sono al di là delle sue capacità. Ma è difficile resistere. Come ci hanno detto alcuni insegnanti: “anche gli alunni più bravi useranno la traduzione automatica: faranno i compiti senza, poi controlleranno e si accorgeranno che la risposta dell’IA è “migliore”.

Ma rimane una domanda: questo è barare? Se ci limitiamo a seguire le “regole del gioco”, lo è. Ma supponiamo che il compito previsto sia quello di spostare mattoni da un lato all’altro della strada. E che le regole prevedano che non si possa usare una carriola. Ma c’è una carriola a disposizione e si ha la sensazione che nessuno stia guardando. Sì, non si può usare la carriola, ma non ha forse senso accorciare il compito e allo stesso tempo essere più efficienti?

L’insegnante nel loop

Da quanto detto sopra, notiamo che le opportunità di imbrogliare saranno sempre più presenti. E che – almeno in questo momento – sembra difficile convincere l’alunno a non usare uno strumento che sarà sempre più presente.

Quindi la domanda cruciale è: troveremo il modo di fare una differenza tra le attività da svolgere in classe e quelle da svolgere a casa e, in questo secondo caso, accetteremo che queste attività a casa siano svolte con l’aiuto dell’IA?

In questo articolo, Arvind Narayanan analizza con molto buon senso ciò che sta accadendo e suggerisce alcuni modi interessanti con cui l’insegnante può proporre compiti interessanti in cui il fenomeno del “cheating” non si verificherà.

¹ Brown 2020; Brown L. X. Z. (2020), How automated test proctoring software discriminates against disabled students, Center for Democracy & Technology, available at https://cdt.org/insights/how-automated-test-proctoring-software-discriminates-against-disabled-students/.

² Conijn R. et al. (2022), The fear of big brother: the potential negative side-effects of proctored exams, Journal of Computer Assisted Learning, pp. 1-14, available at https://doi.org/10.1111/jcal.12651.

³ Moodle è un progetto aperto e collaborativo. Sono state create e condivise molte estensioni e plug-in per aiutare gli insegnanti nella valutazione. Potete iniziare la vostra ricerca qui: https://edwiser.org/blog/grading-in-moodle/.

⁴ Su Internet si possono leggere molte posizioni sui compiti a casa. Alcune sono a favore, altre contro. Inoltre, i diversi Paesi europei possono avere regole diverse in merito a queste questioni. Una discussione interessante, ma con sede negli Stati Uniti, si trova qui: https://www.procon.org/headlines/homework-pros-cons-procon-org/.

⁵ La FIDE è l’organismo responsabile degli scacchi a livello mondiale. Ha degli specialisti che si occupano della questione degli scacchi nell’educazione: https://edu.fide.com/.

⁶ Nukkai è un’azienda francese di intelligenza artificiale il cui software Nook ha battuto, nel marzo 2022, squadre di campioni del mondo di bridge. Sta inoltre lavorando a una versione di Bridge in grado di insegnare la logica ai bambini: https://nukk.ai/.

⁷ Ci sono molti riferimenti alla storia della vittoria di Deep Blue su Gary Kasparov. Il punto di vista di IBM è ovviamente di parte, ma vale la pena leggerlo perché IBM insiste sulla vittoria del computer piuttosto che dell’algoritmo. https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/.