Qual è un buon esame nell'era dell'intelligenza artificiale?
Potremmo dover riconsiderare l'affidamento sugli esami tradizionali scritti a mano.
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Quest'anno gli studenti hanno sostenuto gli esami tradizionali senza l'ausilio dell'IA, uno strumento su cui molti sono arrivati a fare affidamento nei loro vita quotidianaGli esami scritti a mano e supervisionati sono uno dei metodi di valutazione più affidabili per capire cosa gli studenti possono raggiungere senza aiuto. Ma questo ci pone in una posizione strana in un mondo ormai saturo di intelligenza artificiale, afferma. Rose Luckin, professoressa emerita all'University College di Londra. Per decenni, Luckin ha progettato e valutato tecnologie e intelligenza artificiale per l'uso nell'istruzione. "Finiamo per certificare la capacità di lavorare senza gli strumenti che useranno ogni giorno, ma non la loro capacità di utilizzare bene quegli strumenti", afferma.
Le valutazioni educative sono adatte allo scopo previsto?
Migliori scopo delle valutazioni L'obiettivo è fornire allo studente e all'insegnante un quadro preciso di ciò che lo studente comprende e di ciò che non comprende, in modo che entrambi sappiano su cosa concentrare la propria attenzione. Questo obiettivo potrebbe essere compromesso da tecnologie in grado di svolgere compiti, scrivere saggi e svolgere lavori scolastici al posto dello studente.
Secondo Luckin, un test scritto a mano dovrebbe essere solo uno strumento di valutazione, e non l'unico. "Tornare completamente al 1995 non risolve il problema; lo rimanda e restringe ciò che siamo disposti a valorizzare."
Le migliori valutazioni rendono visibile il processo di pensiero, afferma. Richiedono allo studente di spiegare ad alta voce il proprio ragionamento, di difendere una posizione di fronte alle domande e di produrre un lavoro a tappe con punti di controllo.
“Le valutazioni migliori rendono visibile il processo di pensiero.”
Alex Scharaschkin, responsabile della ricerca sulla valutazione presso l'ente esaminatore AQA, concorda sul fatto che sia importante valutare cosa si cela dietro il risultato finale. "Possiamo fare di più per raccogliere informazioni su come gli studenti progrediscono nel percorso di sviluppo di queste competenze, oltre a concentrarci sul progetto finale?"
La valutazione degli studenti nel contesto della rivoluzione portata dall'intelligenza artificiale sta tenendo impegnati sia i responsabili politici che gli insegnanti e gli educatori. In Inghilterra, il governo sta rivedendo i programmi di studio e i sistemi di valutazione, con modifiche previste per il 2028, ma Scharaschkin prevede che gli esami formali conterranno ancora una componente tradizionale di rilievo.
"Ma potremmo usare la tecnologia digitale per cambiare la natura di alcune di queste valutazioni, utilizzando valutazioni più basate sulla simulazione o più simili a colloqui orali, potenzialmente con la mediazione dell'intelligenza artificiale?", si chiede. Aggiunge che gli esami dovrebbero probabilmente anche verificare se gli studenti sono in grado di utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo intelligente e appropriato.
Quanto è importante la conoscenza nell'era dell'intelligenza artificiale generativa?
Secondo Scharaschkin, le conoscenze di base acquisite durante il percorso di studi rimangono preziose anche quando gli studenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale. Meno gli studenti sanno, meno sono in grado di affidarsi all'IA in modo affidabile, perché sono meno capaci di valutare se la risposta dell'IA sia ragionevole.
Gli studenti devono comprendere la portata delle proprie conoscenze. Luckin fa l'esempio di uno studente di scienze che nota quando il risultato di un esperimento non corrisponde all'ipotesi, o di uno studente di storia che spiega perché una fonte è più attendibile di un'altra. Gli insegnanti potrebbero usare il 'biglietto d'uscita' Strategia sviluppata dall'insegnante di storia David Owen. In questa strategia, come spiega Luckin, gli studenti si chiedono alla fine di una lezione cosa abbia interrotto il loro apprendimento, quale nuova domanda, idea o prospettiva abbiano considerato e cosa abbiano compreso e imparato. La seconda domanda – che Owen definisce il "biglietto intermedio" – è la più importante perché chiede agli studenti come stanno imparando, un aspetto che l'intelligenza artificiale non può analizzare.
"Le conoscenze acquisite nei programmi di studio fondamentali rimangono preziose anche quando gli studenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale."
Come possono gli insegnanti lavorare con l'intelligenza artificiale?
I sistemi di rilevamento dell'IA non sono affidabili, quindi gli insegnanti non sempre riescono a individuare chi non ha completato il proprio lavoro. Luckin suggerisce pertanto agli insegnanti di "valutare il processo, non solo il prodotto". È utile esaminare le bozze, i lavori in corso e i suggerimenti dell'IA utilizzati dagli studenti. Si consiglia di inserire brevi momenti di verifica verbale. "Una conversazione di cinque minuti... vi dirà più di qualsiasi sistema di rilevamento, perché la comprensione non può essere delegata a un chatbot in tempo reale". Per evitare ambiguità, consiglia di specificare chiaramente quando è consentito l'uso dell'IA, quando non lo è e quali sono i compiti in cui la collaborazione con l'IA è fondamentale. L'IA sarà meno utile per i compiti che fanno riferimento al materiale didattico o a esperienze locali, recenti o personali, quindi questi possono essere compiti adatti.
Alcuni educatori suggeriscono di chiedere agli studenti di criticare una risposta generata dall'intelligenza artificiale che si rivela palesemente errata su un argomento che stanno studiando. Questo potrebbe spingere uno studente ad esaminare criticamente una fonte storica o a verificare un risultato scientifico; lo studente fa ciò che l'IA non può fare, ovvero decidere cosa è effettivamente vero.
Educare gli studenti sul funzionamento di un modello linguistico complesso potrebbe aiutarli a utilizzarlo in modo più consapevole. Gli insegnanti possono spiegare che un modello linguistico complesso può sembrare che stia pensando, mentre in realtà produce parole basandosi su schemi predefiniti, e che può illudere gli utenti. "La capacità degli studenti di interagire in modo critico con questi modelli è probabilmente fondamentale per un apprendimento efficace", afferma Scharaschkin.
"Se usati in modo critico ed efficace, gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utili per rielaborare o ricombinare contenuti già presenti su internet e riproporli in una forma diversa", spiega. "Ma non svolgono le funzioni fondamentali dell'intelligenza, come immedesimarsi nel punto di vista altrui, vedere le cose attraverso gli occhi di qualcun altro o cambiare in seguito a ciò che si è appreso. Queste cose saranno molto difficili da esternalizzare."
"In definitiva, gli studenti devono capire cos'è la conoscenza, da dove proviene e come imparare a conoscere il mondo in modo flessibile."
L'intelligenza artificiale ci accompagnerà per sempre e l'istruzione e la valutazione dovranno adattarsi, afferma Scharaschkin. L'IA sta plasmando la nostra comprensione di cosa significhi essere istruiti. In assenza di un modello di valutazione consolidato e con l'onestà accademica sotto i riflettori, molti auspicano politiche più chiare, una migliore verifica della comprensione degli studenti e compiti che dimostrino il ragionamento e la comprensione della materia.
"Ci sono sicuramente delle opportunità che stiamo cercando di esplorare in termini di come l'IA generativa possa contribuire a migliorare i nostri metodi di valutazione", afferma Scharaschkin. "Ma l'IA rappresenta anche una minaccia perché gli impatti a lungo termine su aspetti come lo sviluppo cognitivo degli studenti sono sconosciuti, e questo aspetto deve essere approfondito."
Secondo Luckin, l'istruzione deve includere l'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale e l'alfabetizzazione ai dati, con particolare attenzione alla padronanza dell'apprendimento e alla conoscenza. In definitiva, gli studenti devono comprendere cos'è la conoscenza, da dove proviene e come apprendere il mondo in modo flessibile.
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