{"id":97,"date":"2023-11-30T17:18:15","date_gmt":"2023-11-30T17:18:15","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/intelligenzaartificiale\/chapter\/ai-speak-data-based-systems-part-1\/"},"modified":"2024-01-31T11:38:29","modified_gmt":"2024-01-31T11:38:29","slug":"ai-speak-data-based-systems-part-1","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/intelligenzaartificiale\/chapter\/ai-speak-data-based-systems-part-1\/","title":{"raw":"Parlare di IA: Sistemi basati sui dati - Parte 1","rendered":"Parlare di IA: Sistemi basati sui dati – Parte 1"},"content":{"raw":"
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Decisioni in classe<\/strong><\/h3>\n<\/header>\n
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Come insegnanti, avete accesso a molti tipi di dati. Dati tangibili, come i registri delle presenze e delle prestazioni, o intangibili, come il linguaggio del corpo degli studenti. Considerate alcune delle decisioni che prendete nella vostra vita professionale: Quali sono i dati che vi aiutano a prendere queste decisioni?<\/strong><\/p>\n

Esistono applicazioni tecnologiche che possono aiutarvi a visualizzare o elaborare i dati. I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano i dati per personalizzare l'apprendimento, fare previsioni e prendere decisioni che potrebbero aiutarvi a insegnare e a gestire la classe: avete esigenze a cui la tecnologia pu\u00f2 rispondere? Se s\u00ec, quali sono i dati che un sistema di questo tipo potrebbe richiedere per svolgere il compito?<\/strong><\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n[caption id=\"attachment_258\" align=\"alignleft\" width=\"264\"]\"\" Fonte: Kelleher, J.D, Tierney, B, Data Science, London, 2018 and Kitchin, R, Big Data, new epistemologies and paradigm shifts, Big Data & Society, 2014[\/caption]\n

I sistemi educativi hanno sempre generato dati: dati personali degli studenti, registri accademici, dati di frequenza e altro ancora. Con la digitalizzazione e le applicazioni AIED, vengono registrati e memorizzati molti pi\u00f9 dati: clic del mouse, pagine aperte, timestamp e battute della tastiera1<\/sup>. Con il pensiero incentrato sui dati che sta diventando la norma nella societ\u00e0, \u00e8 naturale chiedersi come si possano analizzare tutti questi dati per fare qualcosa di appropriato: Possiamo fornire un feedback pi\u00f9 personalizzato al discente? Potremmo progettare strumenti di visualizzazione e notifica migliori per l'insegnante?2<\/sup><\/p>\n

Qualunque sia la tecnologia utilizzata, deve soddisfare un'esigenza reale in classe. Una volta identificata l'esigenza, possiamo esaminare i dati disponibili e chiederci cosa sia rilevante per il risultato desiderato. Si tratta di scoprire i fattori che consentono agli educatori di prendere decisioni complesse. Questi fattori possono essere catturati utilizzando i dati disponibili? I dati e i sistemi basati sui dati sono il modo migliore per affrontare il bisogno? Quali potrebbero essere le conseguenze indesiderate di questo utilizzo dei dati?3 <\/sup><\/p>\n

L'apprendimento automatico (Machine Learning - LM) ci permette di rinviare molte di queste domande ai dati stessi4<\/sup>. Le applicazioni di ML sono addestrate sui dati. Funzionano operando sui dati. Trovano schemi e generalizzazioni e li memorizzano come modelli - dati che possono essere utilizzati per rispondere a domande future4<\/sup>. Anche le loro decisioni e previsioni, e il modo in cui queste influiscono sull'apprendimento degli studenti, sono tutti dati. Pertanto, sapere come i programmatori, la macchina e l'utente gestiscono i dati \u00e8 una parte importante della comprensione del funzionamento dell'intelligenza artificiale.<\/p>\n\n

I Dati<\/h3>\n

<\/a><\/strong>I dati<\/strong> riguardano generalmente un'entit\u00e0 del mondo reale: una persona, un oggetto o un evento. Ogni entit\u00e0 pu\u00f2 essere descritta da una serie di attributi<\/strong> (caratteristiche<\/strong> o variabili<\/strong>)5<\/sup>. Ad esempio, nome, et\u00e0 e classe sono alcuni attributi di uno studente. L'insieme di questi attributi \u00e8 il dato che abbiamo sullo studente che, pur non essendo in alcun modo vicino all'entit\u00e0 reale, ci dice qualcosa su di lui. I dati raccolti, utilizzati ed elaborati nel sistema educativo, sono chiamati dati educativi1<\/sup><\/strong>.<\/p>\n

Un dataset<\/strong>\u00a0\u00e8 un insieme di entit\u00e0 disposte in righe e colonne. Il registro delle presenze di una classe \u00e8 un dataset. Ogni riga rappresenta il record di uno studente. Le colonne possono essere la presenza o l'assenza durante un particolare giorno o sessione. Ogni colonna \u00e8 quindi un attributo.<\/p>\nhttps:\/\/youtu.be\/HNq0t2vVfGs?list=PLkm8ZqYSzE3cAymh6B9HHNoQluFEDQXkq\n\n[caption id=\"attachment_257\" align=\"alignright\" width=\"300\"]\"\" The DIKW Pyramid. Fonte: Kelleher, J.D, Tierney, B, Data Science, London, 2018 and Kitchin, R, Big Data, new epistemologies and paradigm shifts, Big Data & Society, 2014[\/caption]\n\nI dati vengono creati scegliendo gli attributi e misurandoli: ogni dato \u00e8 il risultato di decisioni e scelte umane. La creazione dei dati \u00e8 quindi un processo soggettivo, parziale e disordinato, soggetto a difficolt\u00e0 tecniche4,5<\/sup>.Inoltre, ci\u00f2 che scegliamo di misurare e ci\u00f2 che non misuriamo pu\u00f2 avere una grande influenza sui risultati attesi.\n\nLe tracce dei dati (datatraces<\/strong>) sono registrazioni dell'attivit\u00e0 degli studenti, come i clic del mouse, i dati sulle pagine aperte, la tempistica delle interazioni o la pressione dei tasti in un sistema digitale1<\/sup>. Metadati<\/strong>, cio\u00e8 dati che descrivono altri dati5<\/sup>. I dati derivati<\/strong> sono dati calcolati o dedotti da altri dati: I punteggi individuali di ogni studente sono dati. La media della classe \u00e8 un dato derivato. Spesso i dati derivati sono pi\u00f9 utili per ottenere intuizioni utili, trovare modelli e fare previsioni. Le applicazioni di Machine Learning possono creare dati derivati e collegarli con tracce di metadati per creare modelli dettagliati di studenti, che aiutano a personalizzare l'apprendimento1<\/sup>.\n

Affinch\u00e9 qualsiasi applicazione basata sui dati abbia successo, gli attributi devono essere scelti con cura e misurati correttamente. I modelli scoperti devono essere verificati per vedere se hanno senso nel contesto educativo. Se progettati e mantenuti correttamente, i sistemi basati sui dati possono essere molto preziosi.<\/p>\nhttps:\/\/youtu.be\/KeeGriyNarg?list=PLkm8ZqYSzE3cAymh6B9HHNoQluFEDQXkq\n

Check if you are (Big) Data literate<\/a><\/span><\/div>\n

Questo capitolo intende introdurre alcune nozioni di base sui dati e sulle tecnologie basate sui dati, ma l'alfabetizzazione ai dati \u00e8 un'abilit\u00e0 molto importante da possedere e merita una formazione dedicata, un supporto e un aggiornamento continui1<\/sup>.<\/p>\n\n

Legislazione da conoscere<\/h3>\n

Grazie al drastico calo dei costi di archiviazione dei dati, una maggiore quantit\u00e0 di dati e metadati viene salvata e conservata pi\u00f9 a lungo6<\/sup>. Questo pu\u00f2 portare a violazioni della privacy e dei diritti. Leggi come il General<\/strong>\u00a0Data Protection Regulation\u00a0<\/strong>(GDPR<\/strong>) scoraggiano tali pratiche e offrono ai cittadini dell'UE un maggiore controllo sui loro dati personali. Il regolamento fornisce norme sulla protezione dei dati giuridicamente vincolanti in tutti gli Stati membri dell'UE.<\/p>\n\n\n[caption id=\"attachment_255\" align=\"alignleft\" width=\"378\"]\"\" Fonte: \"GDPR & ePrivacy Regulations\" didennis_convert pubblicato con licenza CC BY 2.0. Per visualizzare una copia di questa licenza, visitare https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/2.0\/?ref=openverse<\/a>[\/caption]\n

Secondo il GDPR, i dati personali sono tutte le informazioni relative a una persona identificata o identificabile (soggetto dei dati<\/strong>). Le scuole, oltre a collaborare con le aziende che gestiscono i loro dati, conservano enormi quantit\u00e0 di informazioni personali su studenti, genitori, personale, dirigenti e fornitori. In qualit\u00e0 di responsabili del trattamento dei dati, sono tenute a conservare i dati che trattano in modo confidenziale e sicuro e a disporre di procedure per la protezione e l'uso corretto di tutti i dati personali1<\/sup>.<\/p>\n

I diritti stabiliti dal GDPR comprendono:<\/p>\n\n