I tutor di IA potrebbero aver bisogno di valutazioni, non solo di accesso, per favorire il pensiero degli studenti

Uno studio randomizzato condotto in 18 scuole medie del Tennessee suggerisce che mettere semplicemente un tutor di IA a disposizione degli studenti non garantisce che lo utilizzeranno per migliorare il proprio apprendimento. Nel corso di due anni, il 96% degli studenti partecipanti ha provato almeno una volta Khanmigo di Khan Academy, ma lo studente mediano lo ha utilizzato solo in circa un terzo dei giorni in cui era disponibile.

I risultati provengono da “One Click Away”, un working paper del National Bureau of Economic Research realizzato dagli economisti Philip Oreopoulos e Nina Low. Gli studenti utilizzavano Khan Academy durante sessioni quotidiane di intervento in matematica, mentre Khanmigo era progettato per guidarli invece di fornire risposte dirette. Rispetto agli studenti che ricevevano un’istruzione di recupero convenzionale, quelli con accesso al tutor di IA hanno ottenuto miglioramenti modesti in matematica, simili ai risultati attesi dalla pratica con Khan Academy senza IA.

La maggior parte degli studenti utilizzava il tutor raramente e le loro conversazioni erano solo di rado incentrate sulla matematica. Sal Khan, amministratore delegato di Khan Academy, ha dichiarato che i risultati evidenziavano l’importanza della motivazione, un punto che l’organizzazione aveva già sostenuto pubblicamente.

L’articolo sostiene che un’assistenza opzionale basata sull’IA può incoraggiare gli studenti a scegliere strumenti che forniscono risposte invece di tutor che chiedono loro di ragionare su un problema. Obbligare gli studenti a usare un sistema di IA può aumentare la partecipazione, ma non produce necessariamente impegno o un’interazione significativa. Kristen DiCerbo, responsabile dell’apprendimento di Khan Academy, ha descritto alcuni scambi degli studenti con i tutor di IA come più passivi di quanto gli educatori vorrebbero.

Khan Academy ha risposto integrando Khanmigo direttamente negli esercizi pratici, invece di lasciare agli studenti l’iniziativa di avviare conversazioni con esso. Il cambiamento riflette l’idea che un tutor di IA debba essere inserito nelle attività di apprendimento e che le opportunità di evitare una difficoltà produttiva debbano essere limitate.

L’alternativa proposta consiste nel rendere la conversazione con l’IA parte della valutazione. In uno studio separato che ha coinvolto 21 studenti del dodicesimo anno presso la Collège du Léman International School in Svizzera, gli studenti hanno esaminato esempi di interazioni forti e deboli con l’IA, hanno contribuito a creare una rubrica per un uso efficace e poi hanno consegnato le trascrizioni complete delle conversazioni con ChatGPT relative a un progetto di analisi dei media.

Gli studenti sono stati valutati sulla precisione delle loro domande, sul modo in cui rispondevano criticamente ai suggerimenti dell’IA e sul fatto che mantenessero o meno la titolarità del ragionamento. Dopo lo studio di quattro settimane, 18 studenti hanno dichiarato che il loro approccio all’IA era cambiato, mentre 10 hanno riferito di prestare maggiore attenzione al proprio contributo e al modo in cui avrebbero potuto svilupparlo durante la conversazione. Il numero di studenti che si sentivano completamente sicuri di ottenere risposte utili dall’IA è aumentato da due a 11.

I ricercatori hanno inoltre monitorato se una maggiore sicurezza fosse accompagnata da una migliore comprensione dei limiti dell’IA. Cinque studenti sono diventati molto più sicuri di sé, riconoscendo al contempo un numero maggiore di rischi. Quattro sono diventati meno sicuri della propria capacità di giudicare l’accuratezza dell’IA, un cambiamento che i ricercatori hanno interpretato come un possibile adattamento salutare. Due studenti sono diventati molto più sicuri di sé, sviluppando però un atteggiamento sprezzante verso i rischi.

Lo studio era un piccolo progetto pilota privo di gruppo di controllo e gran parte delle sue evidenze era basata su autovalutazioni. La sua premessa centrale, tuttavia, è che gli studenti siano più propensi a impegnarsi quando sanno che la loro interazione sarà esaminata e giudicata secondo criteri chiari.

La stessa idea è stata testata attraverso esercizi di gioco di ruolo in cui un’IA rappresentava una persona difficile che lo studente doveva persuadere, istruire o con cui doveva negoziare. L’autore dell’articolo ha trovato questi scambi più coinvolgenti del tutoraggio socratico convenzionale, in gran parte perché un professore avrebbe valutato le conversazioni. La consapevolezza che l’interazione sarebbe stata giudicata aumentava l’incentivo a riflettere con attenzione.

Nelle sperimentazioni in classe di una piattaforma chiamata AI Friction Labs, gli studenti utilizzavano giochi di ruolo con l’IA progettati per rendere visibile il loro ragionamento. In un corso di calcolo presso la Cheshire Academy in Connecticut, 21 studenti hanno svolto il ruolo di insegnanti mentre l’IA interpretava un compagno di classe in difficoltà nella comprensione delle rette tangenti. Gli studenti dovevano spiegare il concetto in un linguaggio accessibile, invece di fare affidamento sulla terminologia tecnica. Cinque studenti hanno ripetuto l’esercizio e hanno migliorato i propri punteggi di una media di circa 34 punti.

Alla San Domenico School in California, un’IA che interpretava un ecologo esperto ha sottoposto gli studenti a domande ripetute sul “perché” e sul “come”. Uno studente ha affermato che l’esercizio lo aveva spinto oltre la memorizzazione dei termini, verso la comprensione dei meccanismi coinvolti.

L’approccio ha generato anche resistenze. Alcuni studenti hanno trovato le domande ripetitive, opprimenti o simili a un interrogatorio. Queste reazioni evidenziano la necessità di una difficoltà calibrata con attenzione, di una preparazione adeguata e della supervisione degli insegnanti. L’articolo riconosce inoltre che gli esempi in classe erano test beta di un’azienda di proprietà dell’autore, non una ricerca controllata.

Il modello proposto pone l’insegnante al centro. L’IA può produrre una valutazione iniziale di una conversazione sulla base di criteri specifici ed evidenziare i momenti in cui lo studente sembrava riuscire o incontrare difficoltà. L’insegnante esamina quindi lo scambio, corregge la valutazione dell’IA e decide quale feedback lo studente debba ricevere.

Secondo questo approccio, l’IA non è principalmente un tutor in attesa che uno studente chieda aiuto. Diventa parte di una valutazione in cui gli studenti devono dimostrare il proprio ragionamento attraverso una conversazione adattiva. Una trascrizione può mostrare dove si sono bloccati, come hanno risposto alle sfide e se sono riusciti a riprendersi senza rinunciare alla titolarità del lavoro.

L’articolo conclude che le scuole non devono necessariamente utilizzare l’IA in ogni classe. Tuttavia, quando gli educatori vogliono che l’IA sostenga il pensiero, il solo accesso probabilmente non è sufficiente. Progettare attività in cui il ragionamento degli studenti sia visibile — e valutare il modo in cui utilizzano il sistema — può offrire un incentivo più forte a un coinvolgimento autentico rispetto al lasciare un tutor opzionale ai margini dello schermo.

Fonti: EdSurge.