Una guida all'uso responsabile dell'IA in classe

Oct 02, 2024 by Insegnamento rapido

Che cos'è l'IA? Come devo usare l'IA in classe? Risponderemo a tutte le tue domande in questo articolo.

Nota che questa guida riflette lo stato attuale di questa tecnologia alla data di scrittura. Questi modelli stanno avanzando rapidamente e manterremo questo articolo aggiornato man mano che emergeranno nuovi sviluppi.

Che cos'è l'IA?

L'intelligenza artificiale è un termine popolare che sembra emergere sempre di più nelle conversazioni quotidiane. Ma cos'è in realtà? Secondo ChatGPT, l'IA è:

L'intelligenza artificiale, o intelligenza artificiale, si riferisce alla simulazione dell'intelligenza umana in macchine programmate per pensare e agire come gli umani. Il termine può essere applicato anche a qualsiasi macchina che presenti tratti associati alla mente umana, come l'apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Questo è un buon inizio, ma, come vedremo più avanti in questa guida, faremo anche riferimenti incrociati a questa definizione con un'altra fonte:

È la scienza e l'ingegneria per creare macchine intelligenti, in particolare programmi informatici intelligenti. - Che cos'è l'intelligenza artificiale? - John McCarthy

Mentre gli strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT che generano il linguaggio sono diventati molto popolari, l'intelligenza artificiale è già una parte fondamentale del modo in cui interagiamo con la tecnologia e Internet. Assistenti come Alexa e Siri utilizzano l'intelligenza artificiale per comprendere i comandi, fornitori di intrattenimento come Netflix e YouTube utilizzano l'intelligenza artificiale per generare consigli e le fotocamere degli smartphone utilizzano l'intelligenza artificiale per identificare i volti e regolare l'illuminazione. La recente passione per gli strumenti di intelligenza artificiale basati sulla chat come ChatGPT, Bard e Claude è solo una delle tante applicazioni dell'IA.

Come funziona ChatGPT?

ChatGPT è noto come Large Language Model (LLM). Gli LLM vengono «addestrati» su miliardi di pagine di testo provenienti da Internet. Poiché sono formati su una quantità così grande di informazioni, sono in grado di creare risposte convincenti a un'ampia varietà di richieste. Questi LLM hanno spesso un'interfaccia di chat, che consente agli utenti di digitare domande e idee come se stessero chattando con un'altra persona.

I dettagli tecnici su come questi modelli vengono sviluppati, addestrati e messi a punto sono molto argomento profondo. Ai fini di questo articolo, tratteremo solo questa conoscenza di base degli LLM. Il bello di strumenti come ChatGPT, Claude e altri LLM è che non è necessario capire esattamente come funzionano per utilizzarli in modo efficace.

Punti di forza e di debolezza dell'IA

Probabilmente più importante che capire come o perché funzionano in quel modo, è fondamentale comprendere i punti di forza e di debolezza degli LLM.

Debolezze

Lacune nella conoscenza - Sebbene i Large Language Model siano addestrati sulle informazioni provenienti da Internet, è importante capire che per impostazione predefinita non sono collegati direttamente a Internet. Puoi pensare a questi sistemi come a un completamento automatico molto sofisticato. Scrivono la parola più probabile che venga dopo nella frase, ma non attingono da una fonte per la loro conoscenza. Ciò significa che 1) non dovresti usarli allo stesso modo della ricerca su Google e 2) generalmente hanno una data limite per la loro conoscenza. A meno che tu non stia lavorando con Plugin stile ChatGPT Plus (la versione a pagamento di ChatGPT) che consentono all'IA di accedere alla ricerca web, dovrai fornire un contesto aggiuntivo significativo al LLM per porgli domande sugli eventi attuali o sui libri scritti negli ultimi due anni.

Suggerimento: chiedi all'IA di dire «Non lo so» se non conosce la risposta alla domanda. Sebbene ciò non sia infallibile, incoraggia l'IA a dire «Non lo so» anziché rispondere alla tua domanda con informazioni false.

Informazioni errate - Gli LLM sono noti per»allucinare» significa che a volte possono inventarsi delle cose! Sebbene siano bravi a scrivere un linguaggio autorevole e dal suono convincente, le effettive basi fattuali di quel linguaggio hanno la possibilità di essere inventate. È importante verificare o incrociare le informazioni fornite da un'intelligenza artificiale. In particolare, fai attenzione a:‍

Errori nella scrittura di problemi matematici. Gli LLM non sono progettati per risolvere equazioni matematiche. Sebbene questa capacità sia migliorata con gli aggiornamenti, è importante ricontrollare in particolare le soluzioni matematiche. Modelli più avanzati come ChatGPT 4 mostrano miglioramenti significativi nel ragionamento matematico.‍
Capitoli del libro sbagliati. Gli LLM non sfogliano una copia di Il grande Gatsby quando chiedi cosa è successo nel capitolo 7. Possono inventarsi informazioni su quel capitolo o citare eventi tratti da diversi capitoli del libro. Se desideri utilizzare l'intelligenza artificiale per creare materiali basati su un capitolo del libro, è consigliabile contestualizzare l'intelligenza artificiale su quel capitolo specifico utilizzando un riepilogo o una sinossi esistenti.‍
Fonti inventate. Non chiedere all'IA di scrivere un documento di ricerca per te! L'intelligenza artificiale non è in grado di citare fonti, documenti o testi in modo affidabile. Anche nei casi in cui identifica correttamente un libro o un autore, può travisare o citare erroneamente il contenuto del libro.

Punti di forza

Come partner di pensiero creativo - L'intelligenza artificiale generativa può suggerire nuove idee, offrire feedback e combattere»sindrome da pagina vuota». Pensate agli strumenti di intelligenza artificiale come ad assistenti molto veloci e utili per ampliare il vostro modo di pensare.

Ecco alcuni esempi per iniziare:

Scienza: chiedi all'intelligenza artificiale di fornirti alcune analogie per spiegare un concetto di fisica difficile.
ELA: Chiedi all'IA di elaborare alcune attività relative a uno standard di apprendimento specifico (assicurati di fornire lo standard e la descrizione dell'apprendimento).
Cronologia: chiedi all'IA di sviluppare un foglio di lavoro per l'analisi della fonte primaria e secondaria.
Matematica: chiedi all'intelligenza artificiale di elaborare problemi di parole impegnativi per stimolare il pensiero dei tuoi studenti.
World Language: chiedi all'IA di creare un quiz sul vocabolario spagnolo sulla navigazione nel negozio di alimentari.

Generazione di materiale di qualità molto rapidamente - Gli LLM possono generare grandi quantità di testo in un batter d'occhio, impiegando una frazione del tempo che una persona impiegherebbe (specialmente una digitazione lenta come la tua). Questa tecnologia apre la possibilità di differenziare il materiale, creare nuove impalcature e offrire un feedback formativo più velocemente che mai. Noi di Brisk siamo entusiasti delle possibilità offerte dall'IA di trasformare il modo in cui supportiamo insegnanti e studenti.

Best practice per l'IA

Usa la regola 80/20 - L'intelligenza artificiale può fare l'80% del lavoro, ma assicurati di fare l'ultimo 20% per verificarne l'accuratezza, personalizzare e rendere il materiale pertinente per i tuoi studenti. È qui che entrano in gioco la tua esperienza e personalità come insegnante in classe.

Sii il più specifico possibile nei tuoi prompt - I «prompt» sono ciò che chiamiamo le istruzioni che dai a un LLM. Quando scrivi i prompt, usa un linguaggio preciso formulato come frasi complete. Puoi anche fornire esempi del formato o dello stile che desideri utilizzare nell'output finale. In generale, otterrai una risposta molto migliore digitando qualcosa del tipo «Crea un esempio di risposta da studente di dodicesima elementare alla seguente richiesta: parla del personaggio di Sethe in Toni Morrison» Amato è influenzata dai suoi ricordi di schiavitù. In che modo questi ricordi influenzano le sue azioni e il suo rapporto con i suoi figli?» piuttosto che qualcosa del tipo «Crea una risposta studentesca su Amato.»

Verificare la precisione prima di distribuire il materiale - Ne abbiamo già discusso sopra, ma non può essere sopravvalutato! Rivedi sempre il materiale generato dall'intelligenza artificiale prima di assegnarlo agli studenti. Prendere a cuore queste linee guida può anche essere un modo utile per parlare del pensiero critico, verificare più fonti e le migliori pratiche di ricerca con gli studenti.

Rimani curioso! - Non aspettarti che il materiale generato dall'IA risulti perfetto. Come ogni abilità, interagire con l'IA richiede una certa dose di pratica e pazienza. Mantenere una mente aperta ed esplorativa può contribuire a rendere questa esperienza coinvolgente piuttosto che frustrante.

Considerazioni etiche sull'uso dell'IA

Privacy - Mai inserire informazioni sensibili o dati degli studenti nei sistemi di intelligenza artificiale.

Pregiudizio - I modelli di intelligenza artificiale riflettono i dati su cui vengono addestrati. È importante riconoscere che gran parte di Internet è creata da un pubblico americano di lingua inglese. Questo tipo di sottile pregiudizio culturale può influenzare il modo in cui questi LLM rispondono a determinati suggerimenti. Tuttavia, è possibile superare questi pregiudizi. Prova a chiedere specificamente ai modelli di intelligenza artificiale di attingere da esempi in tutto il mondo, di includere un punto di vista particolare o di espandere la visione del mondo del materiale.

Considerazioni finali

Come ogni nuova tecnologia, l'intelligenza artificiale evoca un mix di paura, opportunità, ansia ed eccitazione. Riteniamo che questo strumento offra incredibili vantaggi a insegnanti e studenti. Per quanto potente sia questo strumento, l'IA lo farà mai sostituire gli insegnanti. Il ruolo di un insegnante va ben oltre la trasmissione di conoscenze o la presentazione di materiale. La connessione emotiva, la motivazione, il contesto culturale e molto altro ancora rientrano nella professione di insegnante e tutte queste qualità sono unicamente umane.

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