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Da quando l'IA generativa ha messo a disposizione di molti la possibilità di generare elaborati anche senza avere competenze particolari sui loro contenuti, il mondo dell'educazione formale e degli esami di ogni genere si è preoccupato quasi solamente del problema della lotta al plagio.
Da quasi cinquant'anni, per contro, gli sviluppatori di sistemi di IA lavorano per consentire lo sviluppo di strumenti avanzati di valutazione formativa e sommativa che possono aiutare l'apprendimento di capacità di scrittura a 360°, veramente utili per un pieno sviluppo della propria umanità.
In questa puntata del nostro podcast cerchiamo dunque di esplorare potenzialità e rischi di un campo dell'AIED di cui si parla troppo poco o solo con allarmismi, e che invece ha conosciuto prodotti significativi come PEG, Intelligent Essay Assessor, WriteToLearn, OpenEssayist, Grammarly e tutta la gamma e-Rater, e che ne svilupperà di ancora più importanti in avvenire.
Buon ascolto e buona scoperta!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
Per approfondimenti più generali su innovazione, apprendimento e scuola, si rimanda al podcast di Luisa Broli e Riccardo Larini Scuola 4.0 – Come cambia l'apprendimento. -
In questo episodio del nostro itinerario di ricerca esploriamo l'affascinante evoluzione dei sistemi di tutoring basati sul dialogo (DBTS).
A partire da Socrate in poi, infatti, l'umanità ha avuto ben chiaro che per imparare e approfondire molte conoscenze e molti concetti, è importante formulare in prima persona delle idee, dei modelli e delle ipotesi, affinando e raffinando il tutto tramite un dialogo con sé stessi e con gli altri.
Da SCHOLAR di Jaime Carbonell fino a CIRCSIM-Tutor, AutoTutor, di acqua sotto i ponti ne è passata parecchia in campo informatico. Oggi sono Duolingo Max e Khanmigo a introdurre l'affascinante idea di creare un dialogo di tutoring che aiuti a crescere.
Con quali potenzialità e quali limiti? Buon ascolto a tutte e a tutti!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Con questo episodio ha inizio una rassegna più sistematica degli strumenti principali dell'AIED.
A partire dalle ricerche compiute da Benjamin Bloom negli anni '80, viene spiegato come si è giunti a creare sistemi intelligenti di tutoring, noti comunemente con l'acronimo ITS.
Oltre a descriverne le funzioni, vengono introdotti quei sistemi che hanno conosciuto applicazioni consolidate e supervisionate nelle scuole di vari paesi, come Cognitive Tutor della Carnegie Mellon University, Yixue e Rhapsode di Area9 Lyceum.
Viene infine offerta una disamina di pro e contro dell'utilizzo di ITS nella didattica e nell'apprendimento scolastici.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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La forza d'urto dell'intelligenza artificiale sul mondo dell'apprendimento e della didattica è tale da aver portato da oltre due decenni al riconoscimento di un vero e proprio campo disciplinare, definito dall'acronimo AIED (Artficial Intelligence in EDucation).
In questo episodio del podcast si esplorano la storia e le radici delle applicazioni AIED, dalla macchina insegnante di Sidney Pressey, al marchingegno analogo di Burrhus Skinner, all'idea di istruzione programmata ramificata di Norman A. Crowder.
Infine si spiegano i fondamenti dei sistemi di istruzione assistita da computer e l'introduzione di tecniche di intelligenza artificiale in questi ultimi da parte di Jaime Carbonell, prodromi di molti sviluppi odierni dell'AIED.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
Per approfondimenti più generali su innovazione, apprendimento e scuola, si rimanda al podcast di Luisa Broli e Riccardo Larini Scuola 4.0 – Come cambia l'apprendimento. -
Gli sviluppi delle neuroscienze resi possibili dall'emergere di nuove tecniche, potenti e non invasive, di mappatura diretta o indiretta della struttura, della funzione e della farmacologia del sistema nervoso, consento oggi di comprendere meglio l'apprendimento.
In questo episodio, facendo tesoro delle scoperte delle neuroscienze cognitive, vengono presentate una serie di strategie per favorire l'apprendimento, nella speranza di poter contribuire a quella Progettazione Universale dell'Apprendimento teorizzata negli anni '90 da David H. Rose, che dovrebbe consentire di raggiungere, stimolare e valorizzare ogni singolo discente.
Buon ascolto!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
Per approfondimenti più generali su innovazione, apprendimento e scuola, si rimanda al podcast di Luisa Broli e Riccardo Larini Scuola 4.0 – Come cambia l'apprendimento. -
L'intero podcast Umanesimo, apprendimento, intelligenza artificiale vuole raccontare dove siamo giunti lungo il cammino dell'AIED (applicazione dell'IA all'educazione) e quali siano le complessità da tenere presenti per fare un uso ottimale delle innovazioni tecnologiche.
L'improvvisa fioritura di contributi talora un po' improvvisati o quanto meno non supportati da un'adeguata conoscenza degli studi scientifici sull'AIED, l'identificazione del ricco e complesso cammino dell'IA nell'educazione con il solo strumento rappresentato da ChatGPT, e le pressanti richieste di molti ascoltatori e molte ascoltatrici, mi hanno spinto ad anticipare una parte delle mie riflessioni.
Per chi desidera approfondire, presto sarà disponibile un mio articolo scientifico sullo status questionis dell'AIED, un corso nazionale per docenti e un manuale (questo più remoto) per colmare importanti lacune.
Buon ascolto!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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In risposta alle domande di chiarimento di alcune ascoltatrici, in questo episodio del podcast affronto tematiche importanti come la ciberpsicologia e la plurialfabetizzazione.
La prima, sviluppatasi grazie soprattutto a ricercatrici come Mary Aiken (The Cyber Effect), Sherry Turkle (autrice di Insieme ma soli e La conversazione necessaria), Sonia Livingstone, Kimberley Young e Danah Boyd, si occupa degli effetti delle nuove tecnologie digitali sulla psiche umana, in particolare la dipendenza da Internet, il cyberbullismo, la paura di perdersi qualcosa che altri invece hanno (FOMO), l'accresciuto senso di solitudine malgrado la maggiore comunicazione e la defisicizzazione della nostra autopercezione e della nostra identità.
La seconda, invece, è lo studio e la pratica di nuove modalità di leggere la realtà e di incidere su di essa ricorrendo a diversi media (testi visivi, audio e digitali), imparando in questo modo, con vere e proprie metodologie didattiche come quelle proposte da Bill Cope e Mary Kalantzis, a essere cittadine e cittadini di un mondo in cui la comunicazione è multimediale.
Buon ascolto, come sempre!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Come è cambiato l'apprendimento con lo sviluppo di risorse multimediali? Come ha influito la loro digitalizzazione sull'apprendimento umano?
In questo episodio del podcast, si parla dell'apprendimento differenziato, della teoria del doppio codice di Allan Paivio, del concetto di carico cognitivo sviluppato da John Sweller.
Soprattutto, però, si ricordano i fondamentali principi dell'apprendimento multimediale, studiati e continuamente rielaborati da Richard E. Mayer e presentati nelle varie edizioni del suo Multimedia Learning.
Buon ascolto!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Come funziona l'apprendimento? Quali fattori e quali pratiche lo favoriscono?
In questo episodio, non per specialisti o esperti di pedagogia ma per tutti coloro che vogliono comprenderne le basi, ripercorriamo alcune teorie classiche dell'apprendimento, da quella delle nuove scuole o scuole attive di John Dewey, al comportamentismo di Ivan Pavlov e Burrhus Skinner, al cognitivismo di Jean Piaget e Lev Vygotskij.
Con una sorpresa finale...
Buon ascolto a tutte e a tutti!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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L'annuncio della messa a disposizione imminente al grande pubblico di GPT-4, ma soprattutto della sua integrazione in veri e propri colossi dell'apprendimento online come la Khan Academy e Duolingo, ha suscitato grosse attese ma pone anche interrogativi non indifferenti.
Come far sì che l'intelligenza artificiale sia al servizio dell'apprendimento e non viceversa? Quale ridefinizione può subire la nostra idea di umanità se invece di governare questi strumenti lasciamo che sia l'educazione a essere fortemente condizionata e plasmata da loro?
Quale genere di apprendimento viene favorito dagli attuali strumenti di intelligenza artificiale? Come garantire una educazione pluridimensionale e che non si limiti a omologare ad attese e modelli prestabiliti?
Episodio denso del podcast, in cui si cerca di abbozzare qualche risposta. Buon ascolto a tutte e a tutti!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Episodio speciale dedicato all'attualità del caso ChatGPT.
Che cos'è di preciso? Che cosa può fare e cosa non può fare?
Quali sono i principi del prompt engineering (ingegneria del domandare) che aiutano a farne un uso migliore?
Che cosa si intende quando si dice, come Timnit Gebru e Margareth Mitchell, che i modelli linguistici di grandi dimensioni sono dei pappagalli stocastici? Ma è proprio vero nel caso di GPT-3?
In che direzione portano questi modelli di intelligenza artificiale, e come correggerne i limiti?
Puntata densa, che spero non vi deluderà!Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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L'intelligenza artificiale, al pari di ogni grande innovazione tecnologica, non è uno strumento neutro, perché veicola le intenzioni di coloro che la progettano, ma anche perché ogni strumento di successo dà sempre luogo a una eterogenesi dei fini.
In questo episodio, perciò, ci interroghiamo sui cambiamenti strutturali impressi al mondo dalla creazione di algoritmi sempre più sofistifcati, nonché sui rischi che si accompagnano alla grande avventura dell'intelligenza artificiale.
In dialogo, tra gli altri, con Luciano Floridi, cerchiamo infine di indicare alcuni principi etici di fondo che dovrebbero presiedere allo sviluppo di strumenti di IA.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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È relativamente facile capire cosa fanno fanno le applicazioni di intelligenza artificiale; più difficile, per contro, è comprendere come lo fanno.
In questo episodio vengono spiegate nei termini più semplici possibili, corredate di esempi noti a tutti, le tecniche e le stutture fondamentali dell'intelligenza artificiale: algoritmi, apprendimento automatico (supervisionato, non supervisionato, per rinforzo) e reti neurali artificiali.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Che cos'è di preciso l'intelligenza artificiale? È una forma di intelligenza? In cosa è diversa dall'intelligenza umana?
In questo episodio, in un dialogo immaginario con Alan Turing , Howard Gardner e Luciano Floridi, analizzo alcune definizioni e idee di intelligenza artificiale, per aiutare a comprendere la posta in gioco in un progetto e una disciplina che, a seconda di come la comprendiamo e utilizziamo, può essere fonte di umanizzazione oppure trasformare in maniera decisiva e non guidata dagli umani gli ambienti e la cultura in cui viviamo.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Se lo scopo fondamentale dell'intelligenza artificiale è "simulare qualsiasi caratteristica dell'intelligenza umana", come volevano i suoi fondatori, la prima domanda – spesso non posta con il dovuto rigore – che sorge è: ma che cos'è e come funziona l'intelligenza umana?
In questo episodio si ripercorrono molteplici teorie dell'intelligenza, da Francis Galton a Alfred Binet e Théodore Simon, dall'apporto delle teorie cognitiviste a Raymond Cattell, Howard Gardner e Daniel Goleman.
Tra le varie riflessioni proposte, il fatto che l'intelligenza umana non sia riducibile ai suoi soli processi chiaramente definibili e misurabili, e che il termine "intelligenza" può essere applicato anche al mondo animale e vegetale, oltre che naturalmente a quello delle macchine computazionali (computer).
Viene citato infine a più riprese il libro di Stefan Popenici Artificial Intelligence and Learning Futures: Critical Narratives of Technology and Imagination in Higher Education.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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Nei lontani anni '50 John McCarthy e Marvin Minsky lanciavano la proposta di studiare l'intelligenza artificiale, partendo "dalla congettura che ogni aspetto dell'apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell'intelligenza possano essere descritti in linea di principio in modo così preciso da rendere possibile la costruzione di una macchina per simularli".
Ma come funziona l'intelligenza umana? Quali e quanti volti ha l'apprendimento? Sarà possibile simulare la prima e riprodurre il secondo mediante l'utilizzo di strumenti tecnologici, con o senza l'intervento umano? Quali benefici e quali rischi potrebbero derivare da una simile impresa, apparentemente titanica?
Benvenute e benvenuti al nuovo podcast Umanesimo, apprendimento, intelligenza artificiale.Per qualsiasi domanda di approfondimento o per proporre temi da trattare, non esitate a scrivere a Riccardo Larini, curatore del podcast, all'indirizzo di posta elettronica [email protected].
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