45
A questo punto prendiamo in considerazione la figura dell’insegnante in relazione con l’IA, un docente sufficientemente esperto da utilizzare l’IA in modo sicuro e che apporti valore al processo didattico. L’insegnante potrà anche voler condividere con i propri allievi delle conoscenze privilegiate oppure spiegare come funzionino alcuni degli strumenti utilizzati dagli allievi. Ma ciò non conferisce ancora all’insegnante il ruolo e il compito di insegnare l’IA.
Ciò nondimeno, ad un certo punto sorgerà il quesito. Sussistono i presupposti per istruire qualcuno all’uso o in materia di IA? E in una tale eventualità, cosa dovrebbe essere insegnato? Chi dovrebbe impartire l’insegnamento? Quanto ancora devono imparare gli insegnanti?
Cosa abbiamo appreso dall’insegnamento della codifica
Dieci anni fa, in moltissimi Paesi europei si è giunti alla conclusione che insegnare “come usare un computer” non fosse sufficiente e che fosse necessario insegnare a tutti i ragazzi l’elaborazione di codici (o talvolta, in modo più ambizioso, elaborazione di calcoli e informatica)1,2. Le motivazioni usate allora sono probabilmente valide ancora oggi per l’intelligenza artificiale:
- saper scrivere codice è utile e necessario come saper scrivere e saper contare,
- tutte le attività umane necessitano di codifica,
- la codifica si correla anche ad altre competenze necessarie, come la capacità di risolvere dei problemi.
Quindi si è introdotta la codifica nei piani di studio, ma con esiti altalenanti3. In particolar modo sono state destinate risorse insufficienti alla dimensione umana: la formazione degli insegnanti. È vero che in questo caso si poneva un problema complicato: formare troppo bene gli insegnanti avrebbe potuto indurli ad abbandonare l’insegnamento per lavorare nel settore informatico dove le retribuzioni sono molto più alte! Delle relazioni prodotte da Informatics Europe e da altre organizzazioni indicano tutte questa tendenza (ovviamente con alcune eccezioni).
Formare gli insegnanti è stata un’attività complessa in tutti i Paesi e nel 2023 i risultati ottenuti continuano ad essere eterogenei. In moltissimi Paesi la sensazione diffusa è che non vi siano abbastanza insegnanti che abbiano ricevuto una formazione corretta. Ciò rende particolarmente complesso pensare di formare gli insegnanti in materia di IA, ad un livello sufficiente per insegnarla (piuttosto che insegnare facendovi ricorso).
Educazione all’IA
Il primo obiettivo potrebbe essere introdurre forme di educazione all’IA nelle scuole. Ma non si è, ancora, concordi riguardo a cosa questa forma di alfabetizzazione dovrebbe comprendere. Vogliamo spiegare come funziona l’IA o semplicemente quali siano i risultati del suo utilizzo? L’educazione consiste soltanto nella comprensione o anche nella capacità di adeguamento e creazione? Bisogna prendere in considerazione questi interrogativi. Forse, per sapere cosa si dovrebbe insegnare in un corso di educazione all’IA, la prima domanda da porsi dovrebbe essere: cosa vogliamo ottenere?
Se un’educazione all’IA è ciò che consentirà alle persone di individuare la differenza tra magia e scienza, essere in grado di considerare una nuova soluzione di IA e avere delle intuizioni su come funzioni (e non semplicemente su cosa faccia), allora sarà opportuno che venga introdotta anche una formazione pratica: alunni e studenti dovranno essere in grado di testare i sistemi e comprendere il loro modello di funzionamento.
Paradigmi
L’IA non sono solo algoritmi. Sono coinvolti anche molti aspetti umani e ci sono degli interrogativi su cui riflettere. Per esempio, moltissimi metodi fondati sull’IA in una certa misura si basano sulla casualità. Ciò potrà sembrare strano per delle tecniche che sono ritenute aiutarci ad assumere delle decisioni drastiche (o, in un numero crescente di casi, come quello del mercato azionario, che applicano direttamente queste decisioni).
Eppure, se l’IA svolgerà un ruolo fondamentale in futuro, non dovremmo almeno iniziare?
In una relazione predisposta nel 2018 per l’Unesco4 si è suggerito di considerare le cinque tematiche elencate di seguito, per lo più assenti nel sistema didattico attuale:
- la codifica è una di queste. Anche se utilizzare dei programmi sembra non richiedere un’attività diretta di codifica, la logica alla base dei programmi di IA segue regole che possono essere imparate attraverso la codifica.
- La casualità conta. Spesso la cosa sorprende, ma l’IA fa degli errori. E questi errori sono per molti versi inevitabili: possono essere dovuti alla qualità dei dati o dei sensori; saranno anche dovuti alla natura statistica degli algoritmi utilizzati: la maggior parte degli algoritmi di IA non punta ad essere assolutamente corretta.
- Il mondo non è più deterministico. Questa è una risultanza del punto sopra riportato, ma le conseguenze sono specifiche dal momento che ciò è dove comprendiano che un sistema di IA può fornirci risposte diverse, talvolta persino contraddittorie, a quesiti semplici. La lettura di un articolo redatto sull’argomento da Alan Turing nel 19506 ci fornisce un gran numero di informazioni in merito.
- Il pensiero critico è fondamentale, ma è diventato necessario conoscere come usare gli strumenti adatti. I programmi di IA sono divenuti sempre più abili nel creare falsi: immagini, video e ora testi; in futuro probabilmente produrranno false lezioni. Il buon senso da solo non è più in grado di consentirci di assumere delle decisioni informate quando si tratta di decidere se un’immagine, una voce, un testo siano falsi.
- I valori che onoriamo, che ci aiutano ad analizzare il mondo, a prendere decisioni etiche, a decidere per quale motivo passiamo del tempo a studiare o a lavorare, devono essere vagliati alla luce dei progressi che l’intelligenza artificiale sta facendo. Nella verità c’è una zona grigia che si sta ampliando giorno dopo giorno; quando l’IA sarà in grado di fare riferimento all’esperienza collettiva e fare calcoli l’esperienza forse non avrà più valore.
Comprendere queste problematiche o almeno informarsi, è una necessità.
Programmi didattici e infrastrutture
Alla fine del 2023 esistono pochi programmi didattici che contemplano il ricorso all’IA destinati agli alunni in età pre-universitaria o ai loro insegnanti4,5. L’Unesco ha iniziato a prendere in considerazione la questione e a proporne8.
L’Unesco svolge un ruolo chiave, in tutto il mondo, nel settore dell’istruzione. Dal momento che l’Unesco è coinvolta in Futures of Education9, manifesta un interesse speciale per l’uso dell’IA a fini di istruzione e in questo comparto. Sta fornendo dei documenti approfonditi per aiutare decisori politici e insegnanti: relativi all’IA, all’istruzione e all’etica o all’uso dell’IA generativa in campo didattico. Nel 2023 gli esperti dell’Unesco hanno lavorato su documenti che descrivono quali dovrebbero essere le competenze di insegnanti e studenti11. Si prevede che la versione finale sarà divulgata nel 2024, ma la versione 2023 prende già in considerazione aspetti che coniugano questioni di natura tecnologica con altre più interrelate alle scienze sociali o, nel caso degli insegnanti, con questioni di sviluppo professionale. E anche se in essi la codifica non è considerata come immediatamente necessaria, sembrerebbe essere una competenza richiesta per una miglior comprensione dell’IA.
Codificare l’IA
La codifica, o programmazione, è un’attività che è stata promossa in moltissimi Paesi europei sin dal 2012. Nel 2023, l’Unione Europea ha supportato l’insegnamento dell’informatica in Europa.
Ma, con l’avvento dell’IA generativa e le conseguenze attese di esso sull’istruzione10, l’utilità di apprendere a scrivere codice è stata posta in discussione. Non potremmo limitarci a consentire che l’IA svolga questo compito in nostra vece? O, al contrario, dal momento che molti lavori in futuro dipenderanno dall’IA, non dovremmo apprendere a scrivere codice per utilizzarla meglio?
Il motivo principale per imparare a scrivere codice è che un insegnante o un allievo potrà essere in grado di utilizzare l’IA all’interno di programmi informatici. Sono molte le attività connesse con la “codifica dell’IA”.
L’elaborazione di modelli di solito è parte della scienza dei dati e dell’apprendimento automatico: un codificatore capace può prendere una serie di dati, correggerla senza distorcerla e utilizzarla per estrarre regole e schemi con degli algoritmi di apprendimento automatico. Il programmatore può specificare gli attributi significativi o lasciare che l’algoritmo classifichi testi o immagini grezzi. Alcuni linguaggi, è il caso di Orange, lo fanno in modo egregio. In altri casi, un programmatore sceglierà di usare un linguaggio generico come Python.
1 Royal Society (2012). Shut down or restart? Report of the Royal Society. 2012 https://royalsociety.org/topics-policy/projects/computing-in-schools/report/T.
2 Académie des Sciences (2013). L’Académie des Sciences : L’enseignement de l’informatique en France – Il est urgent de ne plus attendre. http://www.academie-sciences.fr/fr/activite/rapport/rads_0513.pdf
3 Informatics Europe (2017). Informatics Education in Europe: Are We All in the Same Boat?
4 Colin de la Higuera (2018). Report on Education, Training Teachers and Learning Artificial Intelligence. https://www.k4all.org/project/report-education-ai/
5 Touretzky, D., Gardner-McCune, C., Martin, F., & Seehorn, D. (2019). Envisioning AI for K-12 : What Should Every Child Know about AI ? Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33, 9795-9799. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019795
6 A. M. Turing (1950)—Computing Machinery and Intelligence, Mind, Volume LIX, Issue 236, October 1950, Pages 433–460, https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
7 Howell, E. L., & Brossard, D. (2021). (Mis) informed about what? What it means to be a science-literate citizen in a digital world. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(15), e1912436117. https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.1912436117
8 Unesco (2022) K-12 AI curricula: a mapping of government-endorsed AI curricula. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380602
9 Unesco (2023). Artificial intelligence and the Futures of Learning. https://www.unesco.org/en/digital-education/ai-future-learning
10 Unesco (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
11 Unesco (2023). AI Competency frameworks for students and teachers. https://www.unesco.org/en/digital-education/ai-future-learning/competency-frameworks
