La consapevolezza digitale dei cittadini è sempre più importante sia per il funzionamento delle nostre società sia come competenza chiave per l’apprendimento trasversale. La consapevolezza digitale non è altro che un rendersi conto di vivere in un contesto nuovo, cioè che stiamo vivendo in una dimensione definita “onlife”, (definizione coniata da Luciano Floridi).
Per onlife si intende, in particolare, il contesto in cui i confini tra la vita online e quella offline sono sempre meno nitidi, e quando in pratica siamo circondati sempre più da oggetti intelligenti in grado di interagire con noi.
L’aggiornamento 2.2 di DigComp
Molto interessante in questa direzione è l’aggiornamento 2.2 di DigComp (il Quadro europeo per le competenze digitali dei cittadini) che riguarda in particolare l’inserimento di “Esempi di conoscenze, abilità e attitudini applicabili a ciascuna competenza”. Per ciascuna delle 21 competenze individuate dal quadro europeo, infatti, vengono fornite 10-15 affermazioni per illustrare alcuni temi cruciali attraverso esempi specifici. Facendo un focus sull’intelligenza artificiale, una maggiore consapevolezza di questa tecnologia porterà anche a una maggiore sensibilità verso potenziali problemi relativi alla protezione dei dati (anche dei bambini) e alla privacy, all’etica, ai diritti e ai pregiudizi. L’aggiornamento DigComp 2.2 affronta in particolare, il tema dell’interazione dei cittadini con i sistemi di IA piuttosto che concentrarsi sulla conoscenza dell’IA di per sé.
Detto quindi di come L’IA sia ritenuta di fondamentale importanza per lo sviluppo di una società digitale, è altrettanto interessante contestualizzarne l’efficacia anche sul mondo “scuola”.
Perché l’IA è importante per la scuola
Secondo Francesco Beltrame Quattrocchi, la scuola e l’Università che in passato hanno avuto un importante ruolo di “ascensore sociale” compensando la differenza di stati di partenza degli studenti (differente stato sociale), hanno negli ultimi tempi perso questa caratteristica, anzi dice l’esperto oggi sono “forieri di discriminazione.”
Nella scuola media, cita Quattrocchi, “lo studente non viene aiutato ad imparare l’analisi logica” essenziale per la costruzione del pensiero, delle associazioni proprie fra concetti e linguaggio, per scrivere, per leggere e comprendere, per argomentare, per collegare informazioni memorizzate.
La Scuola media di un tempo operava con questo metodo e il latino al liceo era il modo per creare nella persona un metodo per studiare, per acquisire ricchezza di pensiero che trovava completezza negli studi universitari. “Analisi logica della lingua italiana e latino oggi non ci sono quasi più nella Scuola, e se ne avverte la mancanza, all’Università e nella società.”
In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale, potrebbe essere uno strumento utile per formare docenti capaci di usarla proprio per aiutare a imparare ai giovani studenti l’analisi logica, a distinguere un complemento predicativo del soggetto da un complemento predicativo di modo.
Se usata con la dovuta accortezza potrebbe essere quindi, una variabile in grado di trovare un percorso alternativo.
I due approcci della IA
Le diverse tecnologie che vanno sotto il nome di Intelligenza Artificiale, sono in grado di favorire un sapere metodologico strutturato come quello dell’analisi logica sia per la lingua italiana, “sia proponendo uno schema metodologico forse equivalente alla costruzione del pensiero offerto per secoli dalla lingua latina, essenziale per i giovani”.
Oggi i sistemi di Intelligenza Artificiale, sono in grado di svolgere un’enorme quantità di attività che fino a poco tempo fa erano di pertinenza esclusiva dell’essere umano. Riescono, ad esempio a riconoscere oggetti presenti in una immagine, a riconoscere i volti dei nostri amici nelle foto che carichiamo su Facebook, sono in grado di tradurre da una lingua all’altra con una accuratezza sempre maggiore e a leggere il labiale.
I sistemi di intelligenza artificiale si basano su due approcci, quello basato sul ragionamento logico (Machine reasoning) e quello basato sull’apprendimento (Machine learning).
Il primo si basa principalmente sugli studi della logica deduttiva, permettendo di dedurre nuova conoscenza a partire da precedenti conoscenze e fatti noti, secondo le regole della logica, Un sistema basato sul “ragionamento logico” sarà molto utile, ad esempio, per svolgere attività di pianificazione, come ad esempio organizzare l’orario scolastico per le diverse classi di una scuola.
La seconda tecnica, (fonte Altra Scienza) quella dell’apprendimento, utilizza il metodo induttivo e statistico. L’obiettivo è di fare delle previsioni con sempre maggiore accuratezza. Si osservano dei fatti particolari, un “insieme di dati, come ad esempio le immagini di gatti, in modo da individuare qualcosa in comune a tutte le immagini osservate, ad esempio le proporzioni tra la distanza tra gli occhi e il raggio della testa. In tal modo, sarà possibile, data una nuova immagine, determinare se in essa è presente un gatto oppure no”
In definitiva quindi l’introduzione dello studio e di usi specifici della IA potrebbe portare a benefici importanti nella scuola, purché come è d’obbligo dire in questi casi, se ne faccia un buon uso.
